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集群报错内存溢出
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n最小内存峰值、dn最大内存峰值、dn每秒最大io峰值、dn每秒最小io峰值和内存使用平均值等信息。 根据“dn最大内存峰值”和“内存使用平均值”查询结果，值较大的就是消耗内存较多的语句。 如果已确认所查询的占用内存高的语句需要被终止，勾选指定的查询ID后，单击“终止查询”按钮，终止查询。
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查看系统内存
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线程
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数据类型 默认聚合方式 线程详情（threadDetail，线程详情。） threadName 线程名 线程名 - ENUM LAST memory 内存 内存 - INT SUM stack 线程堆栈 线程堆栈 - CLOB LAST ids 线程id 线程id - STRING
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内存使用率高问题排查
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内存使用率高问题排查 使用文档数据库时，当实例的内存使用率达到90%，SWAP利用率超过5%时，此时认为实例的内存已达瓶颈，会导致系统响应慢，甚至出现内存溢出（OOM）的隐患。 本章节主要介绍排查解决实例内存使用率高的问题。 查看内存使用情况 您可以通过查看监控指标（内存使用率和
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线程池
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具体含义如下： thread_num：线程池中的初始线程总数，可以动态扩充，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小建议根据硬件配置进行设置，计算公式如下：thread_num
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线程池
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cpubind_info'，这3个部分的具体含义如下： thread_num：线程池中的线程总数，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小推荐根据硬件配置设置，计算公式如下：thread_num
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线程池
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cpubind_info'，这3个部分的具体含义如下： thread_num：线程池中的线程总数，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小推荐根据硬件配置设置，计算公式如下：thread_num
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线程池
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线程池
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具体含义如下： thread_num：线程池中的初始线程总数，可以动态扩充，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小建议根据硬件配置设置，计算公式如下：thread_num
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线程分析
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默认展示“线程分析”页面。 在选择实例的下拉菜单中，选择一个实例。 在线程分析页面的右上角，单击“查询阻塞源线程”按钮，展示阻塞源线程的具体信息。 单击“重新执行”，重新执行查询操作。 在搜索栏中，输入搜索条件。单击，查看在该站点下满足搜索条件的线程信息。 线程分析展示：线程名称，CPU使用率以及线程数量。
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线程池
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具体含义如下： thread_num：线程池中的初始线程总数，可以动态扩充，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小推荐根据硬件配置设置，计算公式如下：thread_num
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线程池
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4G内存，104核CPU/1024G内存）；'512,2,(nobind)'（96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，80核CPU/512G内存，72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；'256
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线程分析
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默认展示“线程分析”页面。 在选择实例的下拉菜单中，选择一个实例。 在线程分析页面的右上角，单击“查询阻塞源线程”按钮，展示阻塞源线程的具体信息。 单击“重新执行”，重新执行查询操作。 在搜索栏中，输入搜索条件。单击，查看在该站点下满足搜索条件的线程信息。 线程分析展示：线程名称，CPU使用率以及线程数量。
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线程池
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cpubind_info'，这3个部分的具体含义如下： thread_num：线程池中的线程总数，取值范围是0~4096。其中0的含义是数据库根据系统CPU core的数量来自动配置线程池的线程数，如果参数值大于0，线程池中的线程数等于thread_num。线程池大小推荐根据硬件配置设置，计算公式如下：thread_num
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配置MRS集群阈值类告警
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12000ms Kafka堆内存使用率 38002 Kafka堆内存使用率超过阈值 Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95% Kafka直接内存使用率 38004 Kafka直接内存使用率超过阈值 Kafka可用直接内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95%
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Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败
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lang.StackOverflowError这是内存溢出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce
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性能过慢处理方案
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当表的条数过多时，作业会划分较多的分片，从而占用过多的内存导致内存问题，请解决表的条数适当调整该值。 当scan.incremental.snapshot.backfill.skip为false时，实时处理集成作业会缓存单个分片的数据，此时分片越大，占用内存越多，引发内存溢出，在此场景下，可以考虑降低分片大小。
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什么是溢出金额？
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什么是溢出金额？ 溢出金额是指：本期信用额度支付的退费金额大于信用额度支付的消费金额时产生的金额，如信用额度支付的退费金额为-10元，信用额度支付的消费金额5元。那么溢出金额为-10元+5元=-5元 ，溢出金额会用于偿还本账号下历史未结清的账单及本期以后账单。 父主题： 账单
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显存溢出错误
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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
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显存溢出错误
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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
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显存溢出错误
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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
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