/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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ALM-45589 ConfigNode堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测ConfigNode进程堆内存使用状态，当检测到ConfigNode进程堆内存使用率超出阈值（最大内存的90%）时产生该告警。当ConfigNode进程堆内存使用率小于阈值时，告警清除。 告警属性

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> CPU 和内存”，勾选“ZooKeeper堆内存与直接内存资源状况”，单击“确定”，查看ZooKeeper实际使用的堆内存大小。 根据堆内存实际使用量，修改GC_OPTS参数中的-Xmx值，该值一般为Zookeeper数据容量的2倍。例如当前ZooKeeper堆内存使用达到2G

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ALM-16008 Hive服务进程非堆内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive非堆内存使用率，并把实际的Hive非堆内存使用率和阈值相比较。当Hive非堆内存使用率超出阈值（默认为最大非堆内存的95%）时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 >

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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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NameNode堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode堆内存使用率，并把实际的HDFS NameNode堆内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

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对系统的影响 非堆内存溢出可能导致服务崩溃。 可能原因 该节点Oozie实例非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 在 FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警 > Oozie非堆内存使用率超过

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ALM-45277 RangerAdmin堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测RangerAdmin服务堆内存使用状态，当连续10次检测到RangerAdmin实例堆内存使用率超出阈值（最大内存的95%）时产生该告警，堆内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID

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ALM-45285 TagSync堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测TagSync服务堆内存使用状态，当连续10次检测到TagSync实例堆内存使用率超出阈值（最大内存的95%）时产生该告警，堆内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除

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ALM-45289 PolicySync堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测PolicySync服务堆内存使用状态，当连续10次检测到PolicySync实例堆内存使用率超出阈值（最大内存的95%）时产生该告警，堆内存使用率小于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID

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DataNode堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS DataNode堆内存使用率，并把实际的HDFS DataNode堆内存使用率和阈值相比较。HDFS DataNode堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS DataNode堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

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择“定制 > CPU和内存 > HMaster堆内存使用率与直接内存使用率统计”，单击“确定”，查看HBase服务进程使用的堆内存是否已达到HBase服务进程设定的最大堆内存的90%。 是，执行4。 否，执行6。 图1 HMaster堆内存使用率与直接内存使用率统计 在FusionInsight

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opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“ -XX:NewRatio=2”，则表示老年代与新生代的比值为2:1，新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。 开发Flink应用程序时，优化DataStream的数据分区或分组操作。 当分区导致数据倾斜时，需要考虑优化分区。

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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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向量检索的索引构建与查询均使用堆外内存，所以集群容量与索引类型、总堆外内存大小等因素相关。通过预估全量索引所需的堆外内存大小，可以选择合适的集群规格。由于向量索引内存占用较高， CSS 对于内存规格为8GB及以下的集群默认禁用了向量检索插件。 不同类型的索引所需堆外内存大小的预估方式不同，计算公式如下：

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executor.extraJavaOptions配置项中添加参数：-XX:NewRatio。如，" -XX:NewRatio=2"，则新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。 开发Spark应用程序时，优化RDD的数据结构。 使用原始类型数组替代集合类，如可使用fastutil库。 避免嵌套结构。

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opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“ -XX:NewRatio=2”，则表示老年代与新生代的比值为2:1，新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。 开发Flink应用程序时，优化DataStream的数据分区或分组操作。 当分区导致数据倾斜时，需要考虑优化分区。

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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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