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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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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CVE-ID 漏洞级别 披露/发现时间 缓冲区溢出 CVE-2024-4323 严重 2024-05-20 漏洞影响 Fluent Bit 版本2.0.7 - 3.0.3中存在堆缓冲区溢出漏洞，该漏洞存在于Fluent Bit的嵌入式http 服务器 对跟踪请求的解析中，由于在解析/api/v1/traces

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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24G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存）；32MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：

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内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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启动裸金属服务器 功能介绍 根据给定的裸金属服务器ID列表，批量启动裸金属服务器。一次最多可以启动1000台。 启动裸金属服务器属于异步API，接口调用成功只表示请求下发成功，任务执行结果请通过查询Job状态API获取。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI

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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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JobHistoryServer堆内存使用率过高，会影响Mapreduce 服务日志归档的性能，甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer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。

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查看服务器信息 查看创建状态 查看详细信息 导出服务器列表 父主题： 实例

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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。

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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。

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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。

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查看服务器详情 操作场景 安装并启动Agent后，迁移Agent会自动收集源端服务器信息并发送给 主机迁移服务 默认迁移任务下。收集的所有信息仅用于数据迁移，不会用作其他用途。具体收集源端哪些信息可查看 主机迁移 服务会收集源端的哪些信息？。您可以随时登录管理控制台查看服务器信息，包括源

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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。

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拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > RangerAdmin直接内存使用率”，单击“确定”。 图1 RangerAdmin直接内存使用率 查看RangerAdmin使用的直接内存是否已达到RangerAdmin设定的阈值（默认值为最大直接内存的80%）。 是，执行4。 否，执行6。

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的下拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > PolicySync直接内存使用率”，单击“确定”。 图1 PolicySync直接内存使用率 查看PolicySync使用的直接内存是否已达到PolicySync设定的阈值（默认值为最大直接内存的90%）。 是，执行4。 否，执行6。

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域右上角的下拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > UserSync直接内存使用率”，单击“确定”。 图1 UserSync直接内存使用率 查看UserSync使用的直接内存是否已达到UserSync设定的阈值（默认值为最大直接内存的80%）。 是，执行4。 否，执行6。 在 FusionInsight

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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。

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