Windows虚拟内存设置 仅Windows Server 2012 R2和Windows Server 2016需要设置虚拟内存。 裸金属 服务器 的内存很大，自动分配的虚拟内存会占用大量的系统盘空间，影响系统性能。建议在镜像制作过程中关闭虚拟内存或者设置上限。具体操作如下： 登录Windows虚拟机操作系统。

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Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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Spark Core内存调优 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-default

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函数内存超限返回“runtime memory limit exceeded”，如何查看内存占用大小？ 请在函数请求返回界面查看。 图1 查看oom内存大小 父主题： 函数执行

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资源和成本规划 表1 赞奇超高清云工作站 规格 选择说明 （可选/必选） Offering规格 价格量纲 赞奇超高清云工作站 云桌面 必选（至少6选一） A4000 包年/包月收费 A4000双卡 RTX5000-16核32G内存16G显存 RTX5000-32核64G内存16G显存 A40-8核32G内存4G显存

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通过异常信息定位问题，参见问题定位实例。

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任务总量基数，只有当应用的task总数（map端与reduce端之和）不小于该值时配置才会起作用。 不能为空且大于零。 taskStep 任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量。 不能为空且大于零。 memoryStep 内存增量步进，在“yarn.app.mapreduce

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为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？ 函数调用过程中，运行时会解析和缓存传入的event事件, 这部分操作会消耗额外的内存。 函数调用结束后，回收的内存首先会放入内部内存池中，并不一定归还给操作系统，导致内存偏高，在高并发场景下这种现象会更加明显。 父主题： 函数执行

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Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > CPU和内存 > BE最大内存与机器剩余内存的关系 (BE)”。 单击“平滑次数”后的编辑按钮，根据实际使用情况，修改平滑次数配置项，单击“确定”。 单击“操作”列的“修改”，根据实际使用情况，更改告警阈值，单击“确定”。

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GaussDB 支持动态内存管理吗？ 答：支持。动态内存使用方法均基于内存上下文管理，在内存上下文的机制上，引入了逻辑内存管理机制，同时提供多项视图追踪内存使用情况。当前GaussDB Kernel的内存管理分为两级，分别是： 内存节点级别控制：通过max_process_memory参数限制DN上可以使用的内存上限。

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规格内存太小，无法满足应用部署，请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示，可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时，选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时，需要分析是您的代码是否出现漏

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GaussDB支持动态内存管理吗？ 答：支持。动态内存使用方法均基于内存上下文管理，在内存上下文的机制上，引入了逻辑内存管理机制，同时提供多项视图追踪内存使用情况。当前GaussDB Kernel的内存管理分为两级，分别是： 内存节点级别控制：通过max_process_memory参数限制DN上可以使用的内存上限。

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使用free命令查看 弹性云服务器 的内存，为什么与实际不符？ 问题描述 弹性 云服务器 创建成功后，使用free -m命令查询内存大小，查询结果与实际配置不符，较之创建时的配置要小一些。 示例： 假设创建该弹性云服务器时，配置的实际内存大小为4194304KB（即4096MB）。创建完成后，使用free

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Shell命令task，可以查看当前系统所有任务的状态。命令输出的stackSize、WaterLine、StackPoint、Top0fStack信息，可以作为判断任务栈是否踩内存的指标。这里举例说明如何通过task命令判断是否踩内存，如下图所示，有一任务名为shellTask。StackSize = 0x3000（创建该任务时分配的栈

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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/opt/knox/bin/gateway.sh start 在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题： 性能优化类

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节点内存检查异常处理 检查项内容 检查节点内存使用量是否超过90%。 解决方案 请在业务低峰时进行集群升级。 请检查该节点的Pod部署数量是否过多，适当驱逐该节点上Pod到其他空闲节点。 父主题： 升级前检查异常问题排查

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任务总量基数，只有当应用的task总数（map端与reduce端之和）不小于该值时配置才会起作用 不能为空且大于零 taskStep 任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量 不能为空且大于零 memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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为什么 MRS 集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 问： 为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 答： 在MRS集群中，MRS默认为Yarn服务分配集群内存的50%，用户从逻辑上对Yarn服务的节点按照资源池进行分区管理，所以集群中显示的资源池总内存仅有集群总内存的50%。 父主题：

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