原因分析 存在部分SQL语句使用内存资源过多，造成内存资源耗尽，其余语句执行作业时无法分配到内存就提示内存不足。 处理方法 调整业务执行时间窗，与高并发执行业务的时间错峰执行。 查询当前集群的内存使用情况，找到内存使用过高的语句并及时终止，释放资源之后集群内存就会恢复。具体的操作步骤如下：

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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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是否支持变更计费模式 支持变更为按需计费模式。 详情请参见包年/包月转按需。 支持变更为包年/包月计费模式。 详情请参见按需转包年/包月 不支持变更为按需、包年/包月计费模式。 不支持变更为按需、包年/包月计费模式。 是否支持变更规格 支持变更实例规格。 支持变更实例规格。 不支持变更实例规格。

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云 服务器 规格 云服务器一般分为弹性云服务器和裸金属服务器，您可以根据实际需要选择规格，并在云服务上部署SAP应用。 弹性云服务器 表1 弹性云服务器的规格 类型 规格名称 CPUs 内存 (GB) 高性能计算型 h1.8xlarge.4 32vCPU 128 h1.4xlarge

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bat)，修改以下红色文字的内存大小，建议是服务器剩余可用内存的一半。 图6 调整分配内存 访问问题 永洪tomcat启动后，浏览器使用http://ip:port/bi/Viewer无法访问，可能的原因和解决方案有以下两种： 网络不通 用浏览器所在的电脑，在cmd窗口使用“ping 服务器ip”命

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弹性云服务器应用场景 网站应用 对CPU、内存、硬盘空间和带宽无特殊要求，对安全性、可靠性要求高，服务一般只需要部署在一台或少量的服务器上，一次投入成本少，后期维护成本低的场景。例如网站开发测试环境、小型数据库应用。 推荐使用通用型弹性云服务器，主要提供均衡的计算、内存和网络资源

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图26 完成 内存调整 修改域目录下\bin下的setDomainEnv.cmd（linux下setDomainEnv.sh）对应JDK的内存。 内存调整需根据服务器内存大小、操作系统版本、WEB服务器版本、JDK版本和实际使用情况进行调整，一般建议在32bit环境下最大内存不要超过2

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通常指电子邮件服务，搭建邮箱等。 文件应用服务 通常指存文件数据，支持多种上传文件格式，如服务器内存储图片、代码、音乐，一般用作调用接口使用等。 数据应用服务 通常指存储某种格式编程代码文件数据，一般用作调用接口使用等。 APP应用服务 通常指手机、平台电脑上的APP等。 微信号应用服务

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带一般过滤条件环路检测（filtered_circle_detection）(2.2.15) 请求样例 Post http://{}/ges/v1.0/1/graphs/movie/action?action_id=execute-algorithm { "algorithmName":

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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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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 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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=512m”（Linux） 内存调整需根据服务器内存大小、操作系统版本、WEB服务器版本、JDK版本和实际使用情况进行调整，在64bit环境下分配8G内存。 注意：某些JDK版本或操作系统限制最大堆内存，不支持分配超过1.5G的内存，如果有充足的内存，可以多建立几个节点集群成员，逐一对每个成员做相应的修改。

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