resourcemanager_server=dce-union-compute-space-3 #hadoop内存大小(GB) hadoop_memory_size=8 #yarn虚拟核心数 yarn_vcpu_cores=8 #指定hadoop安装地址(所有 服务器 安装目录必须一致) hadoop_

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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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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 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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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？

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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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产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 可能会导致任务运行时申请不到内存而失败。 可能原因 BE节点内存被其他进程占用过大导致机器剩余内存不够，或BE服务最大内存上限设置过大。 处理步骤

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YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是

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YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是

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YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是

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Master所占的最大资源百分比。 每个YARN容器最多分配核数 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最多核数，默认为-1，表示取值范围内不限制。 每个YARN容器最大分配内存（MB） 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最大内存，默认为-1，表示取值范围内不限制。 最多运行任务数

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Master所占的最大资源百分比。 每个YARN容器最多分配核数 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最多核数，默认为-1，表示取值范围内不限制。 每个YARN容器最大分配内存（MB） 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最大内存，默认为-1，表示取值范围内不限制。 最多运行任务数

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Yarn用户权限管理 创建Yarn角色 父主题： 使用Yarn

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Yarn运维管理 Yarn常用配置参数 Yarn日志介绍 配置Yarn本地化日志级别 检测Yarn内存使用情况 更改NodeManager的存储目录 父主题： 使用Yarn

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关闭该主机上的杀毒、防护类软件，该类软件会拦截Edge的执行，导致迁移工作流执行失败。 不建议将Edge安装在源端待迁移的主机上，主要原因包括： 资源消耗：Edge在采集和迁移运行过程中会消耗CPU和内存资源。在迁移任务量大时，这可能会对源端的业务运行造成影响。 端口占用：Edg

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： RDS for MySQL用户指南

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YARN应用开发简介 简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是

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Yarn常见问题 任务完成后Container挂载的文件目录未清除 作业执行失败时会发生HDFS_DELEGATION_TOKEN到期的异常 重启YARN，本地日志不被删除 执行任务时AppAttempts重试次数超过2次还没有运行失败 在ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列

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Yarn常见问题 任务完成后Container挂载的文件目录未清除 作业执行失败时会发生HDFS_DELEGATION_TOKEN到期的异常 重启YARN，本地日志不被删除 执行任务时AppAttempts重试次数超过2次还没有运行失败 ResourceManager重启后，应用程序会移回原来的队列

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Yarn用户权限管理 创建Yarn角色 父主题： 使用Yarn

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重用，资源会被持续占用，优先级调度将不起作用。 YARN的权限控制 Hadoop YARN的权限机制是通过访问控制列表（ACL）实现的。按照不同用户授予不同权限控制，主要介绍下面两个部分： 集群运维管理员控制列表（Admin Acl） 该功能主要用于指定YARN集群的运维管理员，

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