快速部署TongWeb应用服务器

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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ALM-16005 Hive服务进程堆内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive堆内存使用率，并把实际的Hive堆内存使用率和阈值相比较。当Hive堆内存使用率超出阈值（默认为最大堆内存的95%）时产生该告警。 用户可通过“运维 >告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 >

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NodeManager非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn NodeManager非堆内存使用率，并把实际的Yarn NodeManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn NodeManager非堆内存使用率超出阈值（默认为最大非堆内存的90%）时产生该告警。

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DataNode堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS DataNode堆内存使用率，并把实际的HDFS DataNode堆内存使用率和阈值相比较。HDFS DataNode堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS DataNode堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

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8GB 单个Worker节点使用的内存大小 * 0.8。 Worker JVM进程最大可用内存。 worker.jvm.config query.max-memory-per-node 5GB Worker JVM * 0.7。 Query单节点最大可用内存。 worker.config

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DataNode非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS DataNode非堆内存使用率，并把实际的HDFS DataNode非堆内存使用率和阈值相比较。HDFS DataNode非堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS DataNode非堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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： 用户指南

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内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query

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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 ResourceManager进程的垃圾回收时间过长，可能影响该ResourceManager进程正常提供服务。 可能原因 该节点ResourceManager实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤

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终止具有相同名称的先前运行会话（设置为true），或中止启动（设置为false）。 debuggerMode 调试器模式，可以设置为attach（连接到远程JVM）或listen（监听传入连接）。默认情况下，使用attach模式。 autoRestart 仅在debuggerMode设置为liste

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-Xmx1024M”即为可进行配置的JVM参数。-Xms512M 表示JVM初始分配的堆内存为512M。-Xmx1024M 表示JVM最大允许分配的堆内存为1024M。可按需添加其他JVM参数。 单击保存，退出start.bat。配置主机采集器插件JVM参数完成。 重启采集器插件。 采集器插件JVM参数需要重启采集器插件后生效。

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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 GC时间超出阈值，会影响到Hive数据的读写，可能导致任务执行变慢，甚至服务异常重启。 可能原因 该节点Hive实例内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间 在 FusionInsight

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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。 建表时分区不要

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调整“-XX:NewSize”大小的时候，建议把其设置为“-Xmx”大小的1/8。 RegionServer需要的内存一般比HMaster要大。在内存充足的情况下，堆内存可以相对设置大一些。 根据机器的内存大小设置“-Xmx”大小：机器内存>200G，“-Xmx”设置为32G；128G<机器内存<200G，“-X

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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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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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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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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 NameNode进程的垃圾回收时间过长，可能影响该NameNode进程正常提供服务，用户无法读写文件。 可能原因 该节点NameNode实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。

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