FS Turbo）。 支持极速弹性扩缩容 云容器实例支持用户自定义弹性伸缩策略，且能在1秒内实现弹性扩缩容，并可以自由组合多种弹性策略以应对业务高峰期的突发流量浪涌。 全方位容器状态监控 云容器实例支持监控容器运行的资源使用率，包括CPU、内存、GPU和显存的使用率，方便您实时掌控容器运行的状态。

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示修改弹性扩缩容定时任务。 删除弹性扩缩容定时任务 如果不再需要定时修改队列规格，可以在“弹性扩缩容定时任务”页面删除弹性扩缩容定时任务。 在 DLI 管理控制台左侧，选择“资源管理 > 队列管理”。 选择需要设置弹性扩缩容定时任务的队列，单击“操作”列“更多”中的“弹性扩缩容定时任务”。

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视频直播客户业务负载变化难以预测，需要根据CPU/内存使用率进行实时扩缩容。 游戏客户每天中午12点及晚上18:00-23:00间需求增长，需要定时扩容。 价值 云容器引擎可根据用户的业务需求预设策略自动调整计算资源，使云 服务器 或容器数量自动随业务负载增长而增加，随业务负载降低而减少，保证业务平稳健康运行，节省成本。

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变更实例 变更实例的CPU和内存规格 磁盘容量变更（包年/包月） 设置自动变配（自动扩缩容） 设置可维护时间段 自定义列表项 升级内核小版本 操作系统更新

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鲲鹏内存优化型 鲲鹏内存优化型实例类型总览 鲲鹏内存优化型弹性云服务器搭载鲲鹏920处理器及25GE智能高速网卡，提供最大480GiB基于DDR4的内存实例和高性能网络，擅长处理大型内存数据集和高网络场景。 该类型弹性云服务器默认未开启超线程，每个vCPU对应一个底层物理内核。 在售：kM1

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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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Integer 队列扩缩容计划CU的目标值。 start_hour 是 Integer 队列扩缩容计划起始小时时间。 start_minute 是 Integer 队列扩缩容计划的起始分钟时间。 repeat_day 是 Array of strings 定时扩缩容计划的重复周期，

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CronHPA策略单独使用：CronHPA 直接定时调整工作负载的Pod实例数。 指标触发 支持按照当前实例数的百分比进行扩缩容。 支持设置一次扩缩容的最小步长，可分步分级扩缩容。 支持按照实际指标值执行不同的扩缩容动作。 周期触发 支持选择天、周、月或年的具体时间点或周期作为触发时间 使用方式 创建HPA策略

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容。 冷却时间：上次扩/缩容和本次扩/缩容之间的时间间隔，表示策略成功触发后，在缩容/扩容冷却时间内，不会再次触发缩容/扩容。 目标集群：设置目标集群权重及对应集群的实例范围，仅显示工作负载部署的集群。HPA策略将按照集群权重大小确定优先级，在目标集群中执行扩缩容动作。 图1 目标集群配置

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Integer 队列扩缩容计划CU的目标值。 start_hour 否 Integer 队列扩缩容计划起始小时时间（24小时制）。 start_minute 否 Integer 队列扩缩容计划的起始分钟时间。 repeat_day 是 Array of strings 定时扩缩容计划的重

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解决的问题 MRS 2.0.1.3 修复问题列表： MRS Manager 优化扩缩容逻辑，解决V1作业管理接口tcp连接残留问题 MRS 大数据组件 MRS Hive 解决hiveserver内存溢出问题、存在大量小文件的情况下，MergeFile阶段非常慢问题、insert overwrite的load

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A Controller会比较每种指标变动计算出的Pod扩缩数量，选取Pod变动最大的计算结果进行扩缩。 如何计算Pod扩缩数量？ HPA Controller基于当前指标值和期望指标值来计算扩缩比例，再依据当前Pod数与扩缩比例计算出期望Pod数。当前Pod数与期望Pod数的计算方法如下：

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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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值）才进行伸缩，避免短时间的指标抖动造成异常。 步长策略：扩/缩容的步长，可设置一定时间内扩/缩容Pod数量或百分比。在存在多条策略时，可以选择使Pod数量最多或最少的策略。 系统策略 指标：可选择“CPU利用率”或“内存利用率”。 说明： 利用率 = 工作负载容器组（Pod）的实际使用量

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