134217728 写数据客户端调优 写数据时，在场景允许的情况下，更适合使用Put List的方式，可以极大的提升写性能。每一次Put的List的长度，需要结合单条Put的大小，以及实际环境的一些参数进行设定。建议在选定之前先做一些基础的测试。 写数据表设计调优 在hbase shel

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系统”。将“GC_OPTS”参数值根据实际情况调大。 单个DataNode实例平均Block数量和DataNode内存的对应关系参考值如下： 单个DataNode实例平均Block数量达到2,000,000，DataNode的JVM参数参考值为：-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M

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。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark

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分析异常SQL语句导致的数据库性能问题。拓扑展示数据库或SQL语句的关键指标。 JVM监控 实时监控JVM运行环境的内存和线程指标，快速发现内存泄漏、线程异常等问题。 拓扑展示实例的JVM指标数据。 当JVM指标异常，则上报告警。 了解更多 权限管理 创建用户并授权使用APM。 快速入门

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值为1s，一般可以在JVM minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即

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基础监控 GC监控 JAVA方法 JVM监控 JVM信息 Netty内存 线程 NodeJs基本信息 NodeJs状态监控 父主题： 指标总览

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输场景可进行不同程度的优化配置，此处主要提供日志配置log4j2.properties、jvm.options运行内存优化配置。 jvm运行内存配置 图1 jvm.options 表1 jvm运行内存配置 配置项 配置类型 默认值 配置说明 -Djava.awt.headless

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0-100% max_jvm_heap_usage 最大JVM堆使用率 CSS 集群中各个节点的JVM堆使用率的最大值。 单位：百分比。 0-100% max_jvm_young_gc_time 最大JVM Young GC耗时 CS S集群中各个节点的JVM Young GC耗时累计值的最大值。

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0-100% max_jvm_heap_usage 最大JVM堆使用率 CSS集群中各个节点的JVM堆使用率的最大值。 单位：百分比。 0-100% max_jvm_young_gc_time 最大JVM Young GC耗时 CSS集群中各个节点的JVM Young GC耗时累计值的最大值。

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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值为1s，一般可以在JVM minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即

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/tmp 执行命令vi $CONTROLLER_HOME/sbin/controller.sh，找到JVM_ARGS=所在行，在该行的下一行添加一行新内容： JVM_ARGS="$JVM_ARGS -Dfastjson.parser.safeMode=true" 使用omm用户在主O

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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meNode配置的JVM参数的对应关系建议如下： 文件对象数量达到10,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M 文件对象数量达到20,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms12G

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功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 JVM监控功能增强，支持阈值规则和统计方式 APM支持当JVM内存和线程的各项指标异常时发生告警。 您可以设置实例的JVM指标阈值告警，当满足设置的告警条件时，告警会上报到告警中心。 商用 设置JVM阈值规则 2 全链路拓扑功能增强，完善服务、实例的指标数据，展示拓扑详情

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执行命令vi $NODE_AGENT_HOME/bin/nodeagent_ctl.sh，找到“JVM_ARGS=”所在行，在该行的下一行添加一行新内容： JVM_ARGS="$JVM_ARGS -Dfastjson.parser.safeMode=true" 在集群所有节点执行1和2。

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driver,but is still alive, going to kill it”所示信息，表明Executor丢失是由于JVM Crash导致的。 JVM的关键Crash错误日志，如下： # # A fatal error has been detected by the Java

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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Impalad（Coordinator）角色的jvm内存要大于或等于Catalog角色的jvm内存 Impala的元数据存放在内存中，Impalad需要从Catalog同步全量元数据，要保证Impala的jvm内存大于Catalog的jvm内存，才可以容纳下这些元数据。 建表时分区不

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这些rowKey对应的数据进行删除。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark

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