0”。 图2 添加请求头并调用 未开启动态内存，调用接口时默认取创建函数时设置的内存大小； 若配置了动态内存，未设置value值，调用同步执行接口或异步执行接口时仍默认取创建函数设置的内存大小，调用成功返回“200”。 若配置了动态内存，内存值设置错误，未包含在128、256、5

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使用，在这边添加一个配置项，用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口： 在执行应用之前，在Spark服务配置中修改。在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。

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为了更灵活的使用，在这边添加一个配置项，用户可以根据Driver的内存大小设置合适的值。 配置描述 参数入口： 在执行应用之前，在Spark服务配置中修改。在Manager系统中，选择“集群 > 服务 > Spark2x > 配置”，单击“全部配置”。在搜索框中输入参数名称。 表1

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测试启动配置 简介 JUnit测试 TestNG测试 父主题： 运行测试

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创建Python启动配置 在CodeArts IDE主工具栏上，从列表中选择“编辑配置”。 在打开的“运行/调试配置”对话框中，单击工具栏上的“新增配置项”按钮（）或使用“新增配置项”链接。在出现的列表中，选择“Python”条目下所需的启动配置模板。 在参数区域中提供启动配置参数。 关

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配置JVM启动参数 默认的jvm启动参数内存都比较大，可以根据机器情况适当调整，不然有可能会启动失败；有3个脚本需要修改（注意内存单位m不能缺少，否则会启动失败）： # vim /opt/rocketmq-4.4.0/bin/runserver.sh JAVA_OPT="${JAVA_OPT}

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t”参数的值。 建议您的实例预留内存值至少配置为30%，2021年之后创建的实例预留内存默认值已经修改为30%。 预留内存百分比是以实例规格的最大可用内存为基数，而不是以内存规格为基数的，最大可用内存可参考实例规格中实例产品规格表中“实例可使用内存”列的值。 父主题： Redis使用

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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在连接数合适的情况下内存占⽤持续增⾼，建议升级内存配置，避免可能存在内存溢出和大量清除缓存而导致系统性能急剧下降。 集群实例，请参见变更集群实例的CPU和内存规格。 副本集实例，请参见变更副本集实例的CPU和内存规格。 单节点实例，请参见变更单节点实例的CPU和内存规格。 父主题： 性能调优

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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显存溢出错误 在训练过程中，常见显存溢出报错，示例如下： RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already

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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%。

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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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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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