JobHistory进程非堆内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 登录 MRS 集群详情页面，选择“告警管理”。

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JD BCS erver进程直接内存使用率过高，会影响JDB CS erver进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程直接内存使用率过大，或配置的直接内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查直接内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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鲲鹏内存优化型 鲲鹏内存优化型实例类型总览 鲲鹏内存优化型弹性云 服务器 搭载鲲鹏920处理器及25GE智能高速网卡，提供最大480GiB基于DDR4的内存实例和高性能网络，擅长处理大型内存数据集和高网络场景。 该类型弹性云服务器默认未开启超线程，每个vCPU对应一个底层物理内核。 在售：kM2、kM1

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overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDF

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不包含数据库等应用的云服务器 备份粒度 云服务器 云服务器 存储库类型 云服务器备份存储库 云服务器备份存储库 推荐场景 云服务器部署了MySQL或SAP HANA等数据库，需要对包含数据库的云服务器进行备份。恢复时能够恢复全部的数据和应用配置。 云服务器不包含数据库等应用，只需要对数据进行备份。恢复时能够恢复全部的数据。

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对系统的影响 Storm Nimbus堆内存使用率过高时，可能造成频繁的内存垃圾回收，甚至造成内存溢出，进而影响Storm任务提交。 可能原因 该节点Storm Nimbus实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用量。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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根据快速创建云服务器备份章节中的“购买云服务器备份存储库“创建数据库备份规格的存储库。在数据库备份选项，需要勾选启用。 图1 启用数据库备份选项 将已安装Agent的云服务器，绑定至数据库备份类型的存储库上。 根据快速创建云服务器备份创建云服务器备份。 如果数据库服务器备份创建成功

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MySQL不支持MyISAM引擎表，迁移时MyISAM如何处理 低版本迁移至MySQL 8.0，应该注意哪些问题 MongoDB数据库迁移过程中，源数据库出现内存溢出（OOM）是什么原因 如何关闭集合均衡器Balancer 如何批量导出、导入事件（event）和触发器（trigger）

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JDBCServer进程非堆内存使用率过高，会影响JDBCServer进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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单击页面左上角的，选择“数据库 > 云数据库 RDS”，进入RDS信息页面。 在“实例管理”页面，选择目标实例名称。 在左侧导航栏选择“内存加速”，单击“创建GeminiDB实例”。 填写并选择实例相关信息后，单击“提交”，完成实例创建。 表1 基本信息 参数 描述 GeminiDB实例规格 实例的CPU和内存，详细规格见表2。

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适用场景 支持OLTP、OLAP场景。 内存数据库（如SAP HANA SoH/S4H、BWoH/B4H ）。 高性能数据库。 分布式缓存。 大数据处理引擎以及数据挖掘等应用。 规格 表2 E7型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存 （GiB） 最大带宽/基准带宽 （Gbps）

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UDF开发规则 UDF中方法调用必须是线程安全的。 UDF实现中禁止读取外部大文件到内存中，如果文件过大可能会导致内存耗尽。 需避免大量递归调用，否则容易造成栈溢出或oom。 需避免不断创建对象或数组，否则容易造成内存耗尽。 Java UDF应该捕获和处理可能发生的异常，不能将异常给服务处理

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读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行overwrite时

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数据库服务器备份失败 现象描述 用户在部署MySQL或SAP HANA等数据库的云服务器上，已成功安装数据库服务器备份的Agent，但执行数据库服务器备份出现失败的情况。 可能原因 没有按照云备份最佳实践《通过自定义脚本实现数据库备份》修改解冻和冻结的脚本。 解决方法 根据不同的

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变更ECS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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读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行overwrite时

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0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下，在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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when子句的view视图或子查询，不应嵌套超过3层，避免出现嵌套过深导致Impala内存溢出 case when子句包含多个判断分支，在多层view视图或子查询嵌套场景下，复杂度呈指数增长，通过实测该场景下嵌套层数不能超过3层，否则会出现内存溢出。可使用临时表替代view或子查询，将一个多重嵌套拆分成多个查询执行。

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读取数据时，每一批次获取数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 batchsize 写入数据时，每一批次写入数据的记录数，默认值1000。设置越大性能越好，但占用内存越多，该值设置过大会有内存溢出的风险。 truncate 执行overwrite时

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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