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系统中使用多个动态内存池时，需对各内存池进行管理和使用情况统计。系统内存机制中通过链表实现对多个内存池的管理。内存池需回收时可调用对应接口进行去初始化。通过多内存池机制，可以获取系统各个内存池的信息和使用情况，也可以检测内存池空间分配交叉情况，当系统两个内存池空间交叉时，第二个内存池会初始化失败，并给出空间交叉的提示信息。通过make m

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/opt/knox/bin/gateway.sh start 在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题： 集群管理类

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”。 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、51

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节点池一直在扩容中但“操作记录”里为何没有创建节点的记录？ 问题现象 节点池的状态一直处于“扩容中”，但是“操作记录”里面没有看到有对应创建节点的记录。 原因排查： 检查如下问题并修复： 租户是否欠费。 查看节点池配置的规格是否资源不足。 租户的E CS 或内存配额是否不足。 如果一

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变更规格（vCPU和内存） 变更规格通用操作 变更规格（批量操作） 变更规格（性能助手版） XEN实例变更为KVM实例（Windows） XEN实例变更为KVM实例（Linux-自动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-手动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-批量自动配置）

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container

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Spark Core内存调优 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-default

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询得内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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部分Receiver启动以后，系统已经没有资源去运行计算任务，导致第一个任务一直在等待，后续任务一直在排队。从现象上看，就是如问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark

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云耀 云服务器 L实例 支持升级vCPU/内存/系统盘容量/峰值带宽/流量包规格吗？ 不支持对vCPU/内存/系统盘容量/峰值带宽/流量包单独升级，您可以通过升级实例规格，升级CPU/内存/系统盘容量/峰值带宽/流量包。具体操作步骤详见升级云耀云 服务器 L实例。 父主题： 产品咨询

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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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Count > 3),从而出现内存可用，但报cstore buffer过小的错误。 8.3.0.103以前版本 实时入库场景下，入库性能长稳，但是任务停止后delta表的空间一直不释放。 hstore opt表的delete记录可能残留，导致空间一直无法释放。 8.3.0.103以前版本

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已停售的实例规格 本文所列实例规格已全部停售。您可以通过“变更云服务器规格”切换至在售实例使用。 通用计算型S1 表1 S1型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽 最大收发包能力 虚拟化类型 s1.medium 1 4 低 低 XEN s1.large

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部分Receiver启动以后，系统已经没有资源去运行计算任务，导致第一个任务一直在等待，后续任务一直在排队。从现象上看，就是如问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark

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图2 实例内存使用率监控视图 如果实例内存使用率频繁出现短时间内上升然后恢复正常的情况，说明是业务执行过程中的临时冲高，可通过调整告警阈值的方式减少告警的上报。 如果实例内存使用率长时间一直较高，则说明集群负载过高，可以排查集群业务，或考虑提升集群的配置规格，详情请参见弹性变更规格。

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