内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件，然后发送给各个Listener，每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。 因此当队列存放的速度大于获取的速度时，就会导致队列溢出，从而丢失了溢出的事件，影响了UI、EventLog、动态资源调度等功能。所以为了更灵活的使用，在这边

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个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件，然后发送给各个Listener，每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。 因此当队列存放的速度大于获取的速度时，就会导致队列溢出，从而丢失了溢出的事件，影响了UI、EventLog、动态资源调度等功能。所以为了更灵活的使用，在这边

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在出现告警时间点发现虚拟机发生了重启，告警发生的原因是因虚拟机重启导致的。 经OS定位虚拟机发生重启的原因是节点没有可用的内存，系统发生内存溢出触发了oom-killer，当进程处于被调用的状态会使进程处于disk sleep状态，最终导致虚拟机发生重启。 查看占用的内存进程，发现占用内存都是正常的业务进程。 结论：虚拟机内存不能满足服务需求。

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使用Postman调用时，出现标头溢出的情况 通过API调用Postman 获取Token 进行认证鉴权时，如果出现“Error:Header overflow”的标头溢出问题，可参考如下解决方案。 修改操作系统的环境变量。windows10系统中，需要鼠标右键单击“此电脑”，选择属性，在“高级

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出现此告警时，说明当前Loader实例设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议打开实例监控界面，在页面上调出“Loader堆内存资源状况”监控图表，观察该监控图表中“Loader使用的堆内存大小”的变化趋势，根据当前堆内存使用的大小，调整“-Xmx”的值为当前堆内存使用量的两倍（或根据实际情况进行调整）。

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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装

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参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 JobHistory进程直接内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。

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参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 JobHistory进程堆内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因

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参数含义 ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 对系统的影响 JobHistory进程非堆内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。

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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装

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ServiceName 产生告警的服务名称。 RoleName 产生告警的角色名称。 HostName 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 可能原因

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Web UI页面的Tracking URL打开 多个NameService环境下运行MapReduce任务失败 基于分区的任务黑名单异常如何处理 父主题： 使用MapReduce

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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_name} 删除点的标签。 导出过滤后的点 2.2.7 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/{graph_name}/vertices/action?action_id=export 导出满足过滤条件的点集合。 删除过滤后的点 2.2.7 POST

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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MySQL到GeminiDB Redis数据延迟大概是多少，会受哪些因素影响 开启内存加速后，是否会对源端MySQL有影响 开启内存加速的GeminiDB Redis短时间要处理大量的binlog，会不会占用较多的资源，导致在线业务受损 父主题： 常见问题

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问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多，如果很多，减少

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