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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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配置AM自动调整分配内存 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 在Manager系统中，选择“集群

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自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（3.x之前版本）。 重新安装客户端前建议先对老客户端进行备份。 若您根据业务场景修改过客户端配置，请重装客户端后再次修改客户端配置。 （可选）支持MRS Manager页面以及组件原生页面超时时间可配置，需要手动修改如下配置。 修改所有M

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自行搭建的客户端全量安装方法，请参见安装客户端（3.x之前版本）。 重新安装客户端前建议先对老客户端进行备份。 若您根据业务场景修改过客户端配置，请重装客户端后再次修改客户端配置。 （可选）支持MRS Manager页面以及组件原生页面超时时间可配置，需要手动修改如下配置。 修改所有M

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安装配置和启动GDS 操作场景 GaussDB (DWS)提供了数据服务工具GDS来帮助分发待导入的用户数据及实现数据的高速导入。GDS需部署到数据 服务器 上。 数据量大，数据存储在多个服务器上时，在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后，各服务器上的数据可以并行入库。GDS在各台数

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安装配置和启动GDS GDS是GaussDB提供的数据服务工具，通过和外表机制的配合，实现数据的高速导出。根据导出作业的相关负载，检查GDS所在服务器与GaussDB集群的各物理集群相连通，并且上有充足的内存、句柄、磁盘空间等系统资源。详细内容请参见安装配置和启动GDS。 父主题：

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安装配置和启动GDS 操作场景 GaussDB提供了数据服务工具GDS来帮助分发待导入的用户数据及实现数据的高速导入。GDS需部署到数据服务器上。 数据量大，数据存储在多个服务器上时，在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后，各服务器上的数据可以并行入库。GDS在各台数据服务器上

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安装配置和启动GDS GDS是GaussDB(DWS)提供的数据服务工具，通过和外表机制的配合，实现数据的高速导出。 详细内容请参见安装配置和启动GDS。 父主题： 使用GDS导出数据到远端服务器

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安装配置和启动GDS 操作场景 GaussDB(DWS)提供了数据服务工具GDS来帮助分发待导入的用户数据及实现数据的高速导入。GDS需部署到数据服务器上。 数据量大，数据存储在多个服务器上时，在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后，各服务器上的数据可以并行入库。GDS在各台数

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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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使用Hive Hive常见日志说明 Hive服务启动失败 安全集群执行set命令的时候报错“Cannot modify xxx at runtime” 提交Hive任务时如何指定队列？ 怎么通过客户端设置Map/Reduce内存？ 如何在导入Hive表时指定输出的文件压缩格式？

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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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MongoDB数据库迁移过程中，源数据库出现内存溢出（OOM）是什么原因 场景描述 在进行MongoDB数据库迁移的过程中，出现源数据库内存溢出（OOM），导致源数据库不可用，迁移失败。 问题分析 出现上述内存溢出可能存在如下原因： 源数据库的mongod服务单独部署在一台机器上，如果这种情况下

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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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配置AM自动调整分配内存 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称

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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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0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JD BCS erver模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下，在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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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。 每个内存上下文上所有内存申请的详细信息，包含申请内存所在的文件，行号和大小。 默认值：level1 该参数设置为level2后，会记录每个内存上下文的内存申请详

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