32MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/

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level2：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的t

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增加接入点 操作场景 选择专业版企业连接网络时，需要执行该操作，在企业连接网络大区内增加多个接入点，实现多个接入点分担总带宽流量。选择基础版企业连接网络可直接跳过该章节。 操作步骤 在管理控制台首页，选择“企业连接 > 企业连接网络”。 单击企业连接网络名称，选择“接入点”页签。

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增加应用组授权 功能介绍 应用组添加用户授权，授权后用户就获得应用组下所有已发布应用的权限访问。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{

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增加或修改标签 功能介绍 该接口主要用于为某个镜像增加或修改一个自定义标签。通过自定义标签，用户可以将镜像进行分类。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v1/cloudimages/tags 请求消息 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述

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增加Kafka Topic分区 操作场景 用户可以通过KafkaUI增加Kafka Topic分区。 安全模式集群下，执行分区迁移操作的用户需属于“kafkaadmin”用户组，否则将会由于鉴权失败导致操作失败。 非安全模式下，KafkaUI对任意操作不作鉴权处理。 本章节内容仅适用于 MRS

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增加常量字段 概述 “增加常量字段”算子，用于直接生成常量字段。 输入与输出 输入：无 输出：常量字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 配置字段 配置常量字段相关信息： 输出字段名：配置字段名。 类型：配置字段类型。 时间格式：字段类型为“DAT

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增加Kafka Topic分区 操作场景 用户可以通过KafkaUI增加Kafka Topic分区。 安全模式集群下，执行分区迁移操作的用户需属于“kafkaadmin”用户组，否则将会由于鉴权失败导致操作失败。 非安全模式下，KafkaUI对任意操作不作鉴权处理。 增加分区 进入KafkaUI界面。

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DataNode写失败的日志 短时间内写入大量文件导致这种情况，因此DataNode内存不足。 图3 写入大量文件导致DataNode内存不足 解决办法 检查DataNode内存配置，以及机器剩余内存是否充足。 增加DataNode内存，并重启DataNode。 父主题： 使用HDFS

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Windows云 服务器 卡顿怎么办？ 当您发现云服务器的运行速度变慢或云服务器实例突然出现网络断开的情况，则可能是云服务器的带宽和CPU利用率过高导致。如果您已经通过 云监控服务 完成创建过告警任务，当CPU或带宽利用率高时，系统会自动发送告警给您。 Windows云服务器带宽流量过高或

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即，节点资源可分配量=总量-预留值-驱逐阈值。其中内存资源的驱逐阈值，固定为100MiB。 此处总量 Capacity为弹性云服务器除系统组件消耗外的可用内存，因此总量会略小于节点规格的内存值。详情请参见使用free命令查看弹性云服务器的内存，为什么与实际不符？ 当节点上所有Pod消耗的内存上涨时，可能存在下列两种行为：

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Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 问题 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

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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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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 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-defaults

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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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压测任务执行机CPU占用率一直较高的原因？ 性能测试服务比较特殊，对处理时延要求很高，可能您发送的报文服务器响应时间很短，因此需要不断轮询以减小时延偏差，所以压测任务在运行时会出现高CPU占用。由于用于压测资源组的节点是独占的，所以不会对您的应用产生影响，也不会影响性能测试服务本身的性能。

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Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间 问题 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

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主机监控Agent占用的系统资源很小，性能基本不会受到影响。 在弹性云服务器中安装Agent资源占用情况如下： CPU单核使用率最大不超过10%、内存最大不超过200M。一般情况下，CPU单核使用率<5%，内存<100M。 在裸金属服务器中安装Agent资源占用情况如下： CPU

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的“健康状态”依然显示为“故障”，并且该服务器的CPU使用率或内存使用率即将达到100%。 图1 采集节点故障 图2 采集通道故障 可能原因 用户配置的连接器或解析器在语法或者语义上存在错误，导致采集器无法正常运行，不断重启导致CPU、内存被占满。 问题定位 远程登录采集节点所在的E CS 。

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