Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。

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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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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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变更E CS 规格（vCPU和内存） 变更单台ECS规格 批量变更多台ECS规格 通过性能助手变更ECS规格 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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2019-12-25 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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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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功能的基础上，增加了应用级别的冷却时间窗和扩缩容阈值等功能。 创建HPA策略 CustomedHPA CCE容器弹性引擎 CustomedHPA提供弹性伸缩增强能力，主要面向无状态工作负载进行弹性扩缩容。能够基于指标（CPU利用率、内存利用率）或周期（每天、每周、每月或每年的具体时间点）。

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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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（可选）安装FusionServer/TaiShanServer 服务器 iDriver驱动 （可选）安装多路径软件 安装一键式重置密码插件 安全性配置 配置裸金属服务器远程登录 配置根分区自动扩盘 清理文件 Windows操作系统，需要完成如下配置： 安装v5服务器驱动 虚拟机环境配置 安装Cloudbase-Init

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作业状态，触发弹性伸缩 AS去弹性扩缩容。 7. 创建弹性文件服务 SFS，挂载到所有弹性云服务器 ECS上，为集群环境提供共享文件存储服务。 方案优势 动态扩缩容 该解决方案配置弹性伸缩组，调度节点服务器内置Gearbox程序，该程序可周期性监测集群指标，并汇总指标数据上报云监

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为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？ 函数调用过程中，运行时会解析和缓存传入的event事件, 这部分操作会消耗额外的内存。 函数调用结束后，回收的内存首先会放入内部内存池中，并不一定归还给操作系统，导致内存偏高，在高并发场景下这种现象会更加明显。 父主题： 函数执行

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ALM-50223 BE所需最大内存大于机器剩余可用内存 告警解释 系统每30秒周期性检查BE所需最大内存是否大于机器剩余可用内存，当检查到该值不等于1（1表示小于等于，0表示大于）时产生该告警。 BE所需最大内存小于等于机器剩余可用内存时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别

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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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DCS实例规格变更的业务影响 Redis/Memcached实例变更失败的原因 DCS实例如何缩容？ Redis集群实例如何内存不变，只扩分片数？ 使用Lettuce连接Cluster集群实例时，规格变更的异常处理 集群实例是否支持单分片扩容（垂直扩容）

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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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将Pod调度到NUMA拓扑的最佳节点。 详情请参见NUMA亲和性调度。 应用扩缩容优先级策略 通过应用扩缩容优先级策略，您可以精细控制不同类型节点上的Pod扩缩容优先级，实现资源管理的最优化。应用扩缩容优先级策略包括两个方面： 针对扩容：集群中新建的Pod，Volcano会按照设定的节点优先级进行调度。

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云原生标准型部署模式实例 图5 规格变更 在规格变更页面，选择所需规格变更方式和变更后的性能规格，单击“下一步”。 在线变更：变更过程中，实例节点依次滚动升级，对业务影响最小，变更时长跟节点数正相关，每个节点约需5~10分钟。若节点数较多，请耐心等待。 离线变更：离线变更时，全部节点将并行变更，会导致业

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在“数据库信息 > 性能规格”区域，单击“规格变更”，进入“规格变更”页面。 图1 规格变更 选择所需变更后的性能规格，单击“下一步”。 图2 规格变更 在确认页面，确认性能规格。 包年/包月 如需重新选择，单击“上一步”，修改性能规格。 核对无误后，单击“提交订单”，开始变更规格。对于扩大规

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在“数据库信息 > 性能规格”区域，单击“规格变更”。 经典部署模式实例 图1 规格变更 云原生部署模式实例 图2 规格变更 在“规格变更”页面，选择所需变更后的性能规格，单击“下一步”。 经典部署模式实例 图3 规格变更 云原生部署模式实例 图4 规格变更 在确认页面，确认性能规格。 包年/包月

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“更多 > 规格变更”。 图3 规格变更 进入“规格变更”页面，选择需要变更的性能规格，单击“下一步”。 图4 规格变更 在规格确认页面，确认性能规格。 包年/包月 如需重新选择，单击“上一步”，修改性能规格。 核对无误后，单击“提交订单”，开始变更规格。对于扩大规格的操作，您需

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