如何避免音视频被下载后进行二次分发？ 视频点播提供了HLS加密功能，您可以在转码时设置HLS加密。开启后，视频点播会对转码后的HLS视频文件进行内容加密。当终端用户请求播放时，您可以在APP服务端先对用户的身份进行判断，仅审核通过的用户可以获得解密密钥，从而通过该密钥向视频点播请

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择“定制 > CPU和内存 > HMaster堆内存使用率与直接内存使用率统计”，单击“确定”，查看HBase服务进程使用的堆内存是否已达到HBase服务进程设定的最大堆内存的90%。 是，执行4。 否，执行6。 图1 HMaster堆内存使用率与直接内存使用率统计 在 FusionInsight

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如何部署AD 服务器 ？ 操作场景 云应用需对接Windows AD。本章节用于指导用户部署Windows AD服务器。如果已有Windows AD服务器，请忽略本章节配置。 华为不提供Windows AD服务器，需要用户自行购买配置。 前提条件 已参考购买云服务器。 数据 所需参数在步骤中介绍。

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对系统的影响 Storm Nimbus堆内存使用率过高时可能造成频繁GC，甚至造成内存溢出，进而影响Storm任务提交。 可能原因 该节点Storm Nimbus实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用量。 在FusionInsight

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DDR4的内存实例，是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属主机分为两类：m3、m6。 m6型专属主机可用于部署M6型云服务器。 专属主机规格 表1 m3型专属主机规格说明 专属主机类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs m3 2 18 CPU：Intel®

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的Agent。 图1 删除Agent 重新添加Agent。 请根据您的业务需求，设置CPU阈值和内存阈值。 CPU阈值和内存阈值系统默认为80%。当Agent程序检测到服务器上的内存或CPU超过设定的阈值时，Agent将立即停止运行。 下载Agent。 每个Agent都有唯一的A

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process；exception ；class ；method ；paramtype java方法内存溢出异常 process；class ；method ；paramtype java方法栈溢出异常 process；class ；method ；paramtype java修改方法返回值

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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，在这边添加一个配置项，用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口： 在执行应用之前，在Sp

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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，在这边添加一个配置项，用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口： 在执行应用之前，在Sp

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Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“hoodie.memory.merge.fraction”选项，如： option("hoodie

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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、不可靠的缺点。而采用云数据内存加速的“全自动主动缓存方案”，支持界面可视化配置，配置完成后即可实现数据自动同步。同时还支持数据过滤及过期等功能，极大提高了开发效率及数据的可靠性。 图1 内存加速 父主题： 内存加速

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Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时，如果数据量达到合并的最大内存时，Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存，请增加spark executor的内存和添加“hoodie.memory.merge.fraction”选项，如： option("hoodie

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repareThreshold参数，避免重复生成执行计划，url可参考如下配置。 jdbc:postgresql://node1/database?prepareThreshold=5 某客户一次查询1000万数据，为避免同时返回造成内存溢出，可使用defaultRowFetchSize，url可参考如下配置。

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MRS Manager 优化扩缩容逻辑，解决V1作业管理接口tcp连接残留问题 MRS 大数据组件 MRS Hive 解决hiveserver内存溢出问题、存在大量小文件的情况下，MergeFile阶段非常慢问题、insert overwrite的load partition阶段出现找

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epareThreshold参数，避免重复生成执行计划，url可参考如下进行配置： jdbc:postgresql://node1/database?prepareThreshold=5 某客户一次查询1000万数据，为避免同时返回造成内存溢出，可使用defaultRowFetchSize，url可参考如下进行配置：

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去重：避免重复设计冗余用例 规则7.7.1 避免重复用例、完全等价的冗余用例。 父主题： 用例前置条件、测试步骤、预期结果文字表达规则

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join操作，并且表有大量的动态分区时，这可能会导致在数据解析时消耗大量的内存资源，导致Driver节点的内存不足，并触发频繁的Full GC。 在这种情况下，可以配置该参数为false即禁用动态分区修剪优化，有助于减少内存使用，避免内存溢出和频繁的Full GC。 但禁用此优化可能会降低查询性能

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