变更E CS 规格（vCPU和内存） 变更单台ECS规格 批量变更多台ECS规格 通过性能助手变更ECS规格 XEN实例变更为KVM实例（Windows） XEN实例变更为KVM实例（Linux-自动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-手动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-批量自动配置）

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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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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container

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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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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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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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提交Spark任务时Driver端提示运行内存超限 问题背景与现象 运行内存超限导致提交Spark任务失败。 原因分析 在Driver日志中直接打印申请的executor memory超过集群限制。 ... INFO Client: Verifying our application

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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 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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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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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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/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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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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CPU/内存配置与TPS和QPS性能相关的问题 场景1 问：如下图中，为什么本地SSD盘支持更高的硬盘吞吐量，但TPS和QPS反而比SSD云盘低？ 同样2U8GB的配置，本地SSD盘的性能比SSD云盘更好，但2U4GB配置下本地SSD盘性能不如SSD云盘。 答： 云盘性能比本地盘

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元，才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。 当实例进行CPU/内存规格变更时，不能对

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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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