n最小内存峰值、dn最大内存峰值、dn每秒最大io峰值、dn每秒最小io峰值和内存使用平均值等信息。 根据“dn最大内存峰值”和“内存使用平均值”查询结果，值较大的就是消耗内存较多的语句。 如果已确认所查询的占用内存高的语句需要被终止，勾选指定的查询ID后，单击“终止查询”按钮，终止查询。

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查看系统内存 云 堡垒机 存储空间分为系统分区和数据分区。当数据分区可用内存不足时，建议您及时删除历史系统数据，或变更实例规格扩充数据盘大小。 本小节主要介绍如何查看系统内存使用状况。 前提条件 用户已获取“系统”模块管理权限。 操作步骤 登录云堡垒机系统。 选择“系统 > 数据维护

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什么是溢出金额？ 溢出金额是指：本期信用额度支付的退费金额大于信用额度支付的消费金额时产生的金额，如信用额度支付的退费金额为-10元，信用额度支付的消费金额5元。那么溢出金额为-10元+5元=-5元 ，溢出金额会用于偿还本账号下历史未结清的账单及本期以后账单。 父主题： 账单

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启动 服务器 功能介绍 启动服务器。 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 PATCH /v1/{project_id}/app-servers/actions/batch-start

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CDN 节点调用情况 启动 启动体验分析用于监控分析App启动性能及过程中的异常，分为首次启动、冷启动和热启动三大类，包含启动概览、应用启动时间、启动性能分解、地域分析、异常统计和追踪、慢启动单样本、启动崩溃信息、启动错误信息的展示。 其中启动分类的定义如下： 首次启动：App安装后的第一次启动，属于特殊的冷启动。

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lang.StackOverflowError这是内存溢出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce

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获取方法请参见获取项目ID。 server_id 是 云服务器ID。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 os-start 是 null 标记为启动云服务器操作，数据结构为空。 响应消息 无 请求示例 启动指定的云服务器。 POST https://{endpoint}/v2

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overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很

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原因分析 查看“/var/log/Bigdata/omm/oms/pms/scriptlog/pms_script.log”，“/var/log/Bigdata/omm/oms/pms/pms.log”日志内容类似如下： 发现日志中有内存溢出的现象，判断是由于PMS内存不足导致Manager界面出现卡顿。

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内存不足导致HDFS NameNode启动失败 问题背景与现象 场景一：重启HDFS服务后，HDFS的状态为Bad，且NameNode实例状态异常，并且很久没有退出安全模式。 场景二：NameNode启动时，启动超时后启动失败，原生页面无法打开。 原因分析 在NameNode运行

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JobHistory进程堆内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 登录 MRS 集群详情页面，选择“告警管理”。

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批量启动 云服务器 功能介绍 根据给定的云服务器ID列表，批量启动云服务器，1分钟内最多可以处理1000台。 本接口为异步接口，当前批量启动云服务器请求下发成功后会返回job_id，此时批量启动云服务器并没有立即完成，需要通过调用查询任务的执行状态查询job状态，当Job状态为 SUCCESS

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12000ms Kafka堆内存使用率 38002 Kafka堆内存使用率超过阈值 Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95% Kafka直接内存使用率 38004 Kafka直接内存使用率超过阈值 Kafka可用直接内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95%

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Runtime Environment to continue. 使用free指令查看，该节点确实没有足够内存。 解决办法 现场进行排查内存不足原因，确认是否有某些进程占用过多内存，或者由于服务器自身内存不足。 父主题： 使用HBase

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在创建SparkContext对象时，会启动一个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件，然后发送给各个Listener，每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。 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

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在创建SparkContext对象时，会启动一个线程循环的从该队列中依次拿出一个事件，然后发送给各个Listener，每个Listener感知到事件后就会做各自的处理。 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

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8MB（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，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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level1：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totalsize、freesize字段。

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如何查看Redis内存占用量 当前D CS Redis提供了以下与内存相关的指标。查看监控指标的方式请参考查看性能监控。 表1 Redis实例支持的监控指标 指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象&维度 监控周期（原始指标） memory_usage 内存利用率 该指标用于统计测量对象的内存利用率。

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ResourceManager堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager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 检查堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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对系统的影响 Storm Nimbus堆内存使用率过高时，可能造成频繁的内存垃圾回收，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。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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