280GB（196核CPU/1536G内存）；180GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；135GB（96核CPU/768G内存）；100GB（80核CPU/640G内存）；90GB（64核CPU/512G内存）；80GB

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的成本，结合工作负载关联存储的成本 运行总核时 所选时间周期内，工作负载总消耗的核时资源数 核时单价 CPU 每核每小时价格。 用来指导您工作负载所在节点对应的机型的CPU核时单价。如果工作负载或者命名空间对应核时单价很贵，则可以通过变更节点类型等方式进行降本增效。 所属命名空间

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如果设置为其他值，当小于4时，会被强制设置为4。 独立部署：1GB（60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；512MB（16核CPU/128G内存）；256MB（8核CPU/64G内存）；128MB（4核CPU/32G内存）；64MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：每次事务提交时，WAL缓

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如何避免重要需求遗漏 避免重要需求遗漏的思路 避免重要需求遗漏，首先需要反问一句——为什么这些紧急重要的需求无法更早预见？同样的，需要了解： 具体是哪些外界原因？这些原因是否有共性，有的话，那就针对性处理。 增加的需求有无共性特点？有的话，可以针对性处理。 临时增加有多临时？是否

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hwCapSingleCoreIndex 转发核的编号。 hwCapSingleCoreThresholdCurrent 转发单个核的CPU利用率。 hwCapSingleCoreThresholdValue 转发单个核CPU利用率的门限值。 对系统的影响 影响业务正常运行。 可能原因 系统转发单个核的CPU利用率过高，超过门限值。

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cpu-vcores”设置当前节点上NodeManager可使用的虚拟CPU核数，建议按节点实际逻辑核数的1.5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%~90%配置。 “yarn.scheduler

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200 200 4核 8GB 100GB 1000GB 500 500 8核 16GB 100GB 2000GB 1000 1000 8核 16GB 100GB 2000GB 2000 1500 8核 16GB 100GB 2000GB 5000 2000 16核 32GB 100GB

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某用户于2023/03/18 15:30:00购买了一台按需计费的云容器实例，规格配置Pod规格：CPU 2核，内存 4GB 用了一段时间后，用户发现云容器实例当前规格无法满足业务需要，于2023/03/20 9:00:00扩容Pod规格为CPU 4核，内存 8GB。那么在3月份，该云容器实例总共产生多少费用呢？

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算法会返回核数大于等于k的节点。 Int 大于等于0 - 注意事项 无。 示例 输入参数k=10，计算结果中核数大于等于10的节点组成的子图会展示在绘图区，节点颜色根据核数来区别，JSON结果会展示在查询结果区。 父主题： 算法参考

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行效率。 配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。

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tors NUM”参数设置Executor个数。 配置Executor核数。 每个Executor多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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个数、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如

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专属计算集群的规格提供了对应物理 服务器 的配置信息，决定了您能在专属计算集群中使用的E CS 实例规格族，也决定了您能创建的ECS实例数量。 专属计算集群对应物理服务器的配置信息主要包括CPU数量（Sockets）、物理内核、硬件配置（CPU型号和内存大小）、虚拟CPU核数（vCPUs

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| wc -l 输出：2 即表示2个 图1 输出1 查看CPU核数： 输入命令： cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq 输出：cpu cores：4 2*4=8 一共是8核 图2 输出2 查看 CPU 型号： 输入命令： cat /proc/cpuinfo

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_limit_core） 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） CPU内核占用（aom_process_cpu_used_core） 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数。 ≥0 核（Core） CPU使用率（aom_process_cpu_usage）

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服务应用，对用户提供服务。 应用配置：1个2核4GiB的组件和2个1核2GiB的组件。 运行情况：每天10:00 开启应用，15:00 停止应用；其中11:00-12:30 是业务高峰时间段， 2核4GiB 的组件扩容变为5个实例，1核2GiB 的组件扩容变为3个实例；非业务高峰

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cpu-vcores”设置当前节点上NodeManager可使用的虚拟CPU核数，建议按节点实际逻辑核数的1.5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%配置。 “yarn.scheduler

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行效率。 配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。

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的订单为冷行）后台默认参数调度时，TPmC劣化不高于5%（56核CPU370GB内存+3TB SSD硬盘，350GB SharedBuffer）。 单线程ILM Job带宽约100MB/秒（56核CPU370GB内存+3TB SSD硬盘，350GB SharedBuffer）。

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GaussDB (DWS)在CPU核数、内存相同的情况下，小规格多节点与大规格三节点集群如何选择？ 小规格多节点： 如果数据量不大、集群节点数量需要伸缩，但不能忍受太高的成本，可以选择小规格多节点集权。 例如，规格为8核32G的小规格集群（dwsx2.h.2xlarge.4.c6）

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个数、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如

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