024G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CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；0（4核CPU/16G内存）

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1024G内存，96核CPU/1024G内存）；40000（96核CPU/768G内存）；25000（64核CPU/512G内存）；24000（60核CPU/480G内存）；11000（32核CPU/256G内存）；5000（16核CPU/128G内存）；2048（8核CPU/6

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默认值：163840（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/

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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CPU/64G内存，

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（32核CPU/256G内存）；2000（16核CPU/128G内存）；1000（8核CPU/64G内存）；100（4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存） DN：24000（60核CPU/480G内存）；12000（32核CPU/256G内存）；6000（16核CPU/

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256（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/

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| wc -l 输出：2 即表示2个 图1 输出1 查看CPU核数： 输入命令： cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | uniq 输出：cpu cores：4 2*4=8 一共是8核 图2 输出2 查看 CPU 型号： 输入命令： cat /proc/cpuinfo

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专属计算集群的规格提供了对应物理 服务器 的配置信息，决定了您能在专属计算集群中使用的E CS 实例规格族，也决定了您能创建的ECS实例数量。 专属计算集群对应物理服务器的配置信息主要包括CPU数量（Sockets）、物理内核、硬件配置（CPU型号和内存大小）、虚拟CPU核数（vCPUs）

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CN：8000（60核CPU/480G内存）；4000（32核CPU/256G内存）；2000（16核CPU/128G内存）；1000（8核CPU/64G内存）；100（4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存） DN：24000（60核CPU/480G内存）；12000（32核CPU/

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2us（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/

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ors NUM”参数设置Executor个数。 配置Executor核数。 每个Executor多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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ors NUM”参数设置Executor个数。 配置Executor核数。 每个Executor多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令时，添加“-ys

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_core CPU内核总量 该指标用于统计测量对象申请的CPU核总量。 ≥1 核（Core） aom_cluster_cpu_used_core CPU内核占用 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核数。 ≥0 核（Core） aom_cluster_cpu_usage CPU使用率

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专属主机规格中的vCPUs计算公式：vCPUs = (槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 m3型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 * 18 * 2 - 12) * 1.07 = 64 m6型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 *

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(nobind)'（96核CPU/768G内存）；'1024,2,(nobind)'（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存）；'512,2,(nobind)'（16核CPU/128G内存）；'256,2,(nobind)'（8核CPU/64G内存）；'128

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配置TaskManager Slot数。 每个TaskManager多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用TaskManager的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令时，添加“-ys

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请的CPU核数量比率。 0～100 百分比（%） 句柄数（aom_process_handle_count） 该指标用于统计测量对象使用的句柄数。 ≥0 无 最大句柄数（aom_process_max_handle_count） 该指标用于统计测量对象使用的最大句柄数。 ≥0 无

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ors NUM”参数设置Executor个数。 配置Executor核数。 每个Executor多个核同时能跑多个task，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 将“spark-defaults.conf”中的“spark

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cpu-vcores”设置当前节点上NodeManager可使用的虚拟CPU核数，建议按节点实际逻辑核数的1.5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%~90%配置。 “yarn.scheduler

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默认值：10（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存）；0（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存）

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