- L实例-2C2G2M
- L实例-2C2G3M
- L实例-2C2G4M
活动对象：
（1）新用户专享：华为云官网已完成注册和实名认证，且从未购买过华为云资源的用户（客户等级是V0）可购买；
（2）企业新客专享：仅从未购买过华为云资源（客户等级V0），且已完成企业实名认证用户可购买；
（3）产品新客专享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户，且从未购买过华为云当前云产品资源的用户可购买（未限制产品等级）；
（4）新老用户同享：华为云官网已完成注册和实名认证的用户可以购买；
（具体用户范围以届时活动页面展示为准）
活动时间：
2024年5月31日-2024年6月30日（活动期间如有调整，以届时活动页面展示为准）
每天9点限量开抢，售完即止
续费同价说明：
（1）参与条件：Flexus L实例2核2G4M 98元/年，Flexus L实例2核4G5M 188元/年为续费同价优惠产品，参与条件为：新用户专享，新购、续费同价，每个配置限新购1次，续费1次；
（2）续费说明：下单购买后，系统将自动赠送一张续费代金券至费用中心-优惠折扣，预计续费代金券到账时间5分钟左右。Flexus L实例2核2G4M 98元/年 续费代金券面额为满700元减652.2元，Flexus L实例2核4G5M 188元/年续费代金券面额为满1030元减892.2元，续费该实例时勾选代金券，则可以实现续费同价优惠，续费代金券有效期为自购买日起1年内有效，请于代金券有效期内完成续费，代金券过期后不予补发；
（3）退订说明：下单购买该实例后，系统将自动锁定订单，不允许退订；若客户需要退订新购订单，且续费代金券未使用的情况下，可以申请退订，退订时系统将回收未使用的续费代金券，退订费用请查看华为云官网规则说明；若续费代金券已使用，则该实例的新购及续费订单均不可退订；
购买说明：
（1）新用户专享套餐同一用户限购一单，具体台数以活动页面为准；
（2）同一用户规则：同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息，华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形：具备同一证件号（比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等）、域名持有者为同一主体（如同一个人、企业等主体）、同一手机号、同一设备、同一IP地址等；
（3）套餐配置：
①云服务器每款默认配置1个公网IP，高IO或通用型SSD 40G系统盘（部分特价机型仅高IO 40G系统盘；Flexus应用服务器L实例系统盘为高IO，规格大小以下单页显示为准）；数据盘有高IO和通用型SSD可选（Flexus应用服务器L实例数据盘为通用型SSD V2），西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽，其他数据中心配置全动态独享BGP带宽；（以上配置仅供参考，具体配置以下单页面为准）
②本页面促销的国内云服务器购买完成后，如需切换镜像版本，可在控制台内进行切换操作；
②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作；
③境外云服务器，重装系统不支持Linux与Windows互相切换；
④新用户专区region（不含出海云服务器，最终结果以下单页面为准）：
不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内，且就近选择靠近您业务的区域，有助于降低业务运行产生异常的风险，减少网络时延，提高访问速度；
（4）续费变更：
促销价仅适用于购买活动页面套餐，续订变更套餐价格（含升配降配）以当期目录价为准，促销价在该场景下不适用，用户选择升配或降配包周期产品前，具体场景或解释说明，请您浏览阅读《变更资源费用说明》
（5）关联账号说明：
关联模式为财务托管的企业认证账号（即财务托管子账号）不具备交易属性，不参与华为云官网活动等相关交易；关联模式为财务独立的企业认证账号可以参与华为云官网活动等相关交易。
为保证活动的公平公正，华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施，且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施：
1）华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为（“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为）；
2）华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为；
华为云保留对活动规则进行调整的权利，包括但不限于活动规则、产品价格、产品类型、产品数量、产品配置等，请以购买时相关页面的最新展示内容为准。
所有参加本活动的华为云注册用户，已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件，包括《可接受的使用政策》，《隐私政策声明》
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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。
来自：帮助中心 -
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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。
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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。
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数描述的是当前线程和绑定到当前线程上的session缓存的总大小。 参数类型：整型 参数单位：kB 取值范围： 方式一：设置为不带单位的整数，整数范围为1*1024～512*1024。建议设置为1024的整数倍。例如设置为2048，表示2048kB。 方式二：设置为带单位的值，范
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、散列为基础的聚集、散列为基础的IN子查询处理中都要用到。 对于复杂的查询，可能会同时并发运行好几个排序或者散列操作，每个都可以使用此参数所声明的内存量，不足时会使用临时文件。同样，好几个正在运行的会话可能会同时进行排序操作。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET
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临时磁盘文件之前使用的内存大小。带partial cluster key的表、带索引的表插入，创建表索引，删除表和更新表都会用到。 参数类型：USERSET 多个正在运行的会话可能会同时进行表的局部排序操作，因此使用的总内存可能是psort_work_mem的好几倍。 取值范围：
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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。
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内存
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参数说明：设置每个数据库会话使用的LOCAL临时缓冲区的大小。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临
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内存
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内存
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静态内存
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内存版
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Filtered-query API(2.2.13) Filtered-query V2(2.3.6) DSL查询API（2.3.14） 通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13) 通过读取文件删除点边（2.2.15） 运维监控API 父主题： 业务面API
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内存加速
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原生语言的内存管理接口
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原生语言的内存管理接口包括malloc、free、memcpy、memset、new、delete等接口，支持C/C++等语言，由此类接口申请的内存，用户可以自行管理和控制内存使用的生命周期。用户申请内存空间小于256k时，使用原生语言的内存接口与Matrix框架提供的内存管理接口在性能上区别不大，基于简单便捷考虑，建议使用原生语言的内存
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原生语言的内存管理接口
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原生语言的内存管理接口包括malloc、free、memcpy、memset、new、delete等接口，支持C/C++等语言，由此类接口申请的内存，用户可以自行管理和控制内存使用的生命周期。用户申请内存空间小于256k时，使用原生语言的内存接口与Matrix框架提供的内存管理接口在性能上区别不大，基于简单便捷考虑，建议使用原生语言的内存
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内存管理
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内存管理
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内存检查
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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：
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配置内存
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调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.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。
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Netty内存
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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT
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配置内存
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配置内存 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-defaults
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