华为云用户手册

解决办法 执行ulimit -a命令查看有问题节点文件句柄数最多设置是多少，如果很小，建议修改成640000。 图1 查看文件句柄数 执行vi /etc/security/limits.d/90-nofile.conf命令编辑文件，修改文件句柄数设置。如果没有这个文件，可以新建一个文件，并按照下图内容修改。 图2 修改文件句柄数 重新打开一个终端窗口，用ulimit -a命令查看是否修改成功，如果没有，请重新按照上述步骤重新修改。 从Manager页面重启DataNode实例。

原因分析 查看NameNode原生页面发现有大量的块丢失。 图1 块丢失 查看原生页面Datanode Information发现显示的DataNode节点数和实际的相差10个节点。 图2 查看DataNode节点数 查看DateNode运行日志“/var/log/Bigdata/hdfs/dn/hadoop-omm-datanode-主机名.log”，发现如下错误信息。 重要错误信息Clock skew too great 图3 DateNode运行日志错误

原因分析 在NameNode运行日志（/var/log/Bigdata/hdfs/nn/hadoop-omm-namenode-XXX.log）中搜索“WARN”，可以看到有大量时间在垃圾回收，如下例中耗时较长63s。 2017-01-22 14:52:32,641 | WARN | org.apache.hadoop.util.JvmPauseMonitor$Monitor@1b39fd82 | Detected pause in JVM or host machine (eg GC): pause of approximately 63750ms GC pool 'ParNew' had collection(s): count=1 time=0ms GC pool 'ConcurrentMarkSweep' had collection(s): count=1 time=63924ms | JvmPauseMonitor.java:189 分析NameNode日志“/var/log/Bigdata/hdfs/nn/hadoop-omm-namendoe-XXX.log”，可以看到NameNode在等待块上报，且总的Block个数过多，如下例中是3629万。 2017-01-22 14:52:32,641 | INFO | IPC Server handler 8 on 25000 | STATE* Safe mode ON. The reported blocks 29715437 needs additional 6542184 blocks to reach the threshold 0.9990 of total blocks 36293915. 打开Manager页面，查看NameNode的GC_OPTS参数配置如下： 图1 查看NameNode的GC_OPTS参数配置 NameNode内存配置和数据量对应关系参考表1。 表1 NameNode内存配置和数据量对应关系 文件对象数量 参考值 10,000,000 “-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M” 20,000,000 “-Xms12G -Xmx12G -XX:NewSize=1G -XX:MaxNewSize=1G” 50,000,000 “-Xms32G -Xmx32G -XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=3G” 100,000,000 “-Xms64G -Xmx64G -XX:NewSize=4G -XX:MaxNewSize=6G” 200,000,000 “-Xms96G -Xmx96G -XX:NewSize=8G -XX:MaxNewSize=9G” 300,000,000 “-Xms164G -Xmx164G -XX:NewSize=12G -XX:MaxNewSize=12G”

解决办法 该解决办法以20051端口被占用为例，20050端口被占用的解决办法与该办法类似。 以root用户登录DBService安装报错的节点主机，执行命令：netstat -nap | grep 20051查看占用20051端口的进程。 使用kill命令强制终止使用20051端口的进程。 约2分钟后，再次执行命令：netstat -nap | grep 20051，查看是否还有进程占用该端口。 确认占用该端口进程所属的服务，并修改为其他端口。 分别在“/tmp”和“/var/run/ MRS -DBService/”目录下执行find . -name "*20051*"命令，将搜索到的文件全部删除。 登录Manager，重启DBService服务。

原因分析 查看HMaster日志（/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx.log）显示，hbase.regionserver.global.memstore.size + hfile.block.cache.size总和大于0.8导致启动不成功，因此需要调整参数配置值总和低于0.8。 查看HMaster和RegionServer的out日志（/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx.out/var/log/Bigdata/hbase/rs/hbase-omm-xxx.out），提示Unrecognized VM option。 Unrecognized VM option Error: Could not create the Java Virtual Machine. Error: A fatal exception has occurred. Program will exit. 检查GC_OPTS相关参数存在多余空格，如-D sun.rmi.dgc.server.gcInterval=0x7FFFFFFFFFFFFFE。

原因分析 该问题多半为HDFS性能较慢，导致健康检查超时，从而导致监控告警。可通过以下方式判断： 首先查看HMaster日志（“/var/log/Bigdata/hbase/hm/hbase-omm-xxx.log”），确认HMaster日志中没有频繁打印“system pause”或“jvm”等GC相关信息。 然后可以通过下列三种方式确认原因为HDFS性能慢造成告警产生。 使用客户端验证，通过hbase shell进入hbase命令行后，执行list验证需要运行多久。 开启HDFS的debug日志，然后查看下层目录很多的路径（hadoop fs -ls /XXX/XXX），验证需要运行多久。 打印HMaster进程jstack： su - omm jps jstack pid 如下图所示，Jstack显示一直卡在DFSClient.listPaths。 图1 异常

原因分析 通过查看RegionServer日志（/var/log/Bigdata/hbase/rs/hbase-omm-xxx.log）。 使用lsof -i:21302（MRS1.7.X及以后端口号是16020）查看到pid，然后根据pid查看到相应的进程，发现RegionServer的端口被DFSZkFailoverController占用。 查看“/proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range”显示为“9000 65500”，临时端口范围与MRS产品端口范围重叠，因为安装时未进行preinstall操作。

解决办法 修改或者添加自定义配置“allow.everyone.if.no.acl.found”参数为“true”，重启Kafka服务。 删除Topic设置的ACL。 例如： kinit test_user 需要使用Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组）操作。 例如： kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=10.5.144.2:2181/kafka --remove --allow-principal User:test_user --producer --topic topic_acl kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=10.5.144.2:2181/kafka --remove --allow-principal User:test_user --consumer --topic topic_acl --group test

问题现象 使用SparkStreaming来消费Kafka中指定Topic的消息时，发现无法从Kafka中获取到数据。提示如下错误： Error getting partition metadata。 Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Error getting partition metadata for 'testtopic'. Does the topic exist? org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster$$anonfun$checkErrors$1.apply(KafkaCluster.scala:366) org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster$$anonfun$checkErrors$1.apply(KafkaCluster.scala:366) scala.util.Either.fold(Either.scala:97) org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaCluster$.checkErrors(KafkaCluster.scala:365) org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils$.createDirectStream(KafkaUtils.scala:422) com.xxx.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollectionPrint$.main(FemaleInfoCollectionPrint.scala:45) com.xxx.bigdata.spark.examples.FemaleInfoCollectionPrint.main(FemaleInfoCollectionPrint.scala) sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:762) org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:183) org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:208) org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:123) org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

解决办法 配置自定义参数“allow.everyone.if.no.acl.found”参数为“true”，重启Kafka服务。 采用具有权限用户登录。 例如： kinit test_user 或者赋予用户相关权限。 需要使用Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组）操作。 例如： kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=10.5.144.2:2181/kafka --topic topic_acl --consumer --add --allow-principal User:test --group test [root@10-10-144-2 client]# kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=8.5.144.2:2181/kafka --list --topic topic_acl Current ACLs for resource `Topic:topic_acl`: User:test_user has Allow permission for operations: Describe from hosts: * User:test_user has Allow permission for operations: Write from hosts: * User:test has Allow permission for operations: Describe from hosts: * User:test has Allow permission for operations: Write from hosts: * User:test has Allow permission for operations: Read from hosts: * 用户加入Kafka组或者Kafkaadmin组。

解决办法 配置自定义配置“allow.everyone.if.no.acl.found”参数为“true”，重启Kafka服务。 采用具有权限用户登录。 例如： kinit test_user 或者赋予用户相关权限。 需要使用Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组）操作。 例如： kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=10.5.144.2:2181/kafka --topic topic_acl --producer --add --allow-principal User:test [root@10-10-144-2 client]# kafka-acls.sh --authorizer-properties zookeeper.connect=8.5.144.2:2181/kafka --list --topic topic_acl Current ACLs for resource `Topic:topic_acl`: User:test_user has Allow permission for operations: Describe from hosts: * User:test_user has Allow permission for operations: Write from hosts: * User:test has Allow permission for operations: Describe from hosts: * User:test has Allow permission for operations: Write from hosts: * 用户加入Kafka组或者Kafkaadmin组。

解决办法 适当调大堆内存（xmx）的值。 与正常启动Flume的节点进行文件和文件夹权限对比，更改错误文件或文件夹权限。 重新配置JAVA_HOME。 客户端替换“${install_home}/fusioninsight-flume-flume组件版本号/conf/ENV_VARS文件中JAVA_HOME”的值，服务端替换“etc”目录下“ENV_VARS”文件中“JAVA_HOME”的值。 其中“JAVA_HOME”的值可通过登录正常启动Flume的节点，执行echo ${JAVA_HOME}获取。 ${install_home}为Flume客户端的安装路径。

原因分析 Flume堆内存设置的值大于机器剩余内存，查看Flume启动日志： [ CS T 2019-02-26 13:31:43][INFO] [[checkMemoryValidity:124]] [GC_OPTS is invalid: Xmx(40960000MB) is bigger than the free memory(56118MB) in system.] [9928] Flume文件或文件夹权限异常，界面或后台会提示如下信息： [2019-02-26 13:38:02]RoleInstance prepare to start failure [{ScriptExecutionResult=ScriptExecutionResult [exitCode=126, output=, errMsg=sh: line 1: /opt/Bigdata/MRS_XXX/install/ FusionInsight -Flume-1.9.0/flume/bin/flume-manage.sh: Permission denied JAVA_HOME配置错误，查看Flume agent启动日志： Info: Sourcing environment configuration script /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf/flume-env.sh + '[' -n '' ']' + exec /tmp/MRS-Client/MRS_Flume_ClientConfig/JDK/jdk-8u18/bin/java '-XX:OnOutOfMemoryError=bash /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/bin/out_memory_error.sh /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf %p' -Xms2G -Xmx4G -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=1 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -Dkerberos.domain.name=hadoop.hadoop.com -verbose:gc -XX:+UseGCLogFileRotation -XX:NumberOfGCLogFiles=10 -XX:GCLogFileSize=1M -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc:/var/log/Bigdata//flume-client-1/flume/flume-root-20190226134231-%p-gc.log -Dproc_org.apache.flume.node.Application -Dproc_name=client -Dproc_conf_file=/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf/properties.properties -Djava.security.krb5.conf=/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf//krb5.conf -Djava.security.auth.login.config=/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf//jaas.conf -Dzookeeper.server.principal=zookeeper/hadoop.hadoop.com -Dzookeeper.request.timeout=120000 -Dflume.instance.id=884174180 -Dflume.agent.name=clientName1 -Dflume.role=client -Dlog4j.configuration.watch=true -Dlog4j.configuration=log4j.properties -Dflume_log_dir=/var/log/Bigdata//flume-client-1/flume/ -Dflume.service.id=flume-client-1 -Dbeetle.application.home.path=/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf/service -Dflume.called.from.service -Dflume.conf.dir=/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf -Dflume.metric.conf.dir=/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf -Dflume.script.home=/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/bin -cp '/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf:/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/lib/*:/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf/service/' -Djava.library.path=/opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/plugins.d/native/native org.apache.flume.node.Application --conf-file /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/conf/properties.properties --name client /opt/FlumeClient/fusioninsight-flume-1.9.0/bin/flume-ng: line 233: /tmp/FusionInsight-Client/Flume/FusionInsight_Flume_ClientConfig/JDK/jdk-8u18/bin/java: No such file or directory

原因分析 Flume文件或文件夹权限异常，重启后Manager界面提示如下信息： [2019-02-26 13:38:02]RoleInstance prepare to start failure [{ScriptExecutionResult=ScriptExecutionResult [exitCode=126, output=, errMsg=sh: line 1: /opt/Bigdata/MRS_XXX/install/FusionInsight-Flume-1.9.0/flume/bin/flume-manage.sh: Permission denied

原因分析 服务端配置错误，监测端口启动失败，例如服务端Avro Source配置了错误的IP，或者已经被占用了的端口。 查看Flume运行日志： 2016-08-31 17:28:42,092 | ERROR | [lifecycleSupervisor-1-9] | Unable to start EventDrivenSourceRunner: { source:Avro source avro_source: { bindAddress: 10.120.205.7, port: 21154 } } - Exception follows. | org.apache.flume.lifecycle.LifecycleSupervisor$MonitorRunnable.run(LifecycleSupervisor.java:253) java.lang.RuntimeException: org.jboss.netty.channel.ChannelException: Failed to bind to: /192.168.205.7:21154 若采用了加密传输，证书或密码错误。 2016-08-31 17:15:59,593 | ERROR | [conf-file-poller-0] | Source avro_source has been removed due to an error during configuration | org.apache.flume.node.AbstractConfigurationProvider.loadSources(AbstractConfigurationProvider.java:388) org.apache.flume.FlumeException: Avro source configured with invalid keystore: /opt/Bigdata/MRS_XXX/install/FusionInsight-Flume-1.9.0/flume/conf/flume_sChat.jks 客户端与服务端通信异常。 PING 192.168.85.55 (10.120.85.55) 56(84) bytes of data. From 192.168.85.50 icmp_seq=1 Destination Host Unreachable From 192.168.85.50 icmp_seq=2 Destination Host Unreachable From 192.168.85.50 icmp_seq=3 Destination Host Unreachable From 192.168.85.50 icmp_seq=4 Destination Host Unreachable

问题现象 安装Flume客户端失败，提示JAVA_HOME is null或flume has been installed。 CST 2016-08-31 17:02:51 [flume-client install]: JAVA_HOME is null in current user,please install the JDK and set the JAVA_HOME CST 2016-08-31 17:02:51 [flume-client install]: check environment failed. CST 2016-08-31 17:02:51 [flume-client install]: check param failed. CST 2016-08-31 17:02:51 [flume-client install]: install flume client failed.

问题现象 客户侧HBase用户认证失败，报错信息如下： 2019-05-13 10:53:09,975 ERROR [localhost-startStop-1] xxxConfig.LoginUtil: login failed with hbaseuser and /usr/local/linoseyc/hbase-tomcat/webapps/bigdata_hbase/WEB-INF/classes/user.keytab. 2019-05-13 10:53:09,975 ERROR [localhost-startStop-1] xxxConfig.LoginUtil: perhaps cause 1 is (wrong password) keytab file and user not match, you can kinit -k -t keytab user in client server to check. 2019-05-13 10:53:09,975 ERROR [localhost-startStop-1] xxxConfig.LoginUtil: perhaps cause 2 is (clock skew) time of local server and remote server not match, please check ntp to remote server. 2019-05-13 10:53:09,975 ERROR [localhost-startStop-1] xxxConfig.LoginUtil: perhaps cause 3 is (aes256 not support) aes256 not support by default jdk/jre, need copy local_policy.jar and US_export_policy.jar from remote server in path ${BIGDATA_HOME}/jdk/jre/lib/security.

处理步骤 以root用户登录集群Master1节点。 执行如下命令，查看MRS服务认证的jar包。 ll /opt/share/local_policy/local_policy.jar ll /opt/Bigdata/jdk{version}/jre/lib/security/local_policy.jar 将步骤2中的jar包下载到本地。 将下载的jar包替换到本地JDK目录/opt/Bigdata/jdk/jre/lib/security。 执行cd 客户端安装目录/HBase/hbase/bin命令，进入到HBase的bin目录。 执行sh start-hbase.sh命令，重启HBase组件。

处理步骤 检查备份目录是否软链接到系统盘。 以root用户登录集群主备Master节点。 执行df -h命令查看磁盘情况，检查系统盘的存储情况。 执行 ll /srv/BigData/LocalBackup命令， 查看备份目录是否软连接到/opt/Bigdata/LocalBackup。 检查备份文件是否软链接到系统盘且系统盘空间是否足够。如果软链接到系统盘且系统盘空间不足，请执行步骤2。如果否，说明不是由于系统盘空间不足导致，请联系技术服务。 将历史备份数据移到数据盘的新目录中。 以root用户登录Master节点。 执行su - omm命令，切换到omm用户。 执行rm -rf /srv/BigData/LocalBackup命令，删除备份目录软连接。 执行mkdir -p /srv/BigData/LocalBackup命令，创建备份目录。 执行mv /opt/Bigdata/LocalBackup/* /srv/BigData/LocalBackup/命令，将历史备份数据移到新目录。 重新执行备份任务。

原因分析 HDFS开源3.0.0以下版本的默认端口为50070，3.0.0及以上的默认端口为9870。用户使用的端口和HDFS版本不匹配导致连接端口失败。 登录集群的主Master节点。 执行su - omm命令，切换到omm用户。 执行/opt/Bigdata/om-0.0.1/sbin/queryVersion.sh或者sh ${BIGDATA_HOME}/om-server/om/sbin/queryVersion.sh命令，查看集群中的HDFS版本号。 根据版本号确认开源组件的端口号，查询开源组件的端口号可参考开源组件端口列表，获取对应版本的HDFS端口号。 执行netstat -anp|grep ${port}命令，查看组件的默认端口号是否存在。 如果不存在，说明用户修改了默认的端口号。请修改为默认端口，再重新连接HDFS。 如果存在，请联系技术服务。 ${ port }：表示与组件版本相对应的组件默认端口号。 如果用户修改了默认端口号，请使用修改后的端口号连接HDFS。不建议修改默认端口号。

问题现象 运行Spark任务报找不到指定的类“ClassNotFoundException”。 详细报错内容如下： Exception encountered | org.apache.spark.internal.Logging$class.logError(Logging.scala:91) org.apache.hadoop.hbase.DoNotRetryIOException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.phoenix.filter.SingleCQKeyValueComparisonFilter

处理步骤 以root用户登录集群的任意节点。 在集群节点中执行cat /etc/hosts命令，查看各个节点的hostname值，根据此值来配置newhostname变量值 。 在hostname被修改的节点上执行sudo hostnamectl set-hostname ${newhostname}命令，恢复正确的hostname。 ${newhostname}：表示新的hostname取值。 修改完成后，重新登录修改的节点，查看修改后的hostname是否生效。

问题现象 使用Spark提交作业后，长期卡住不动。反复运行作业后报错，内容如下： Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Aborting TaskSet 3.0 because task 0 (partition 0) cannot run anywhere due to node and executor blacklist. Blacklisting behavior can be configured via spark.blacklist.*.

处理步骤 登录Manager，停止HDFS服务。 在停止HDFS时，建议不要停止相关服务。 停止成功后，登录到被修改了RPC端口的Master节点。 如果两个Master节点都被修改了RPC端口，则只需登录其中一个修改即可。 执行su - omm命令切换到omm用户。 如果是安全集群，需要执行kinit hdfs命令进行认证。 执行如下命令，将环境变量脚本加载到环境中。 cd ${BIGDATA_HOME}/MRS_X.X.X/1_8_Zkfc/etc source ${BIGDATA_HOME}/MRS_X.X.X/install/FusionInsight-Hadoop-3.1.1/hadoop/sbin/exportENV_VARS.sh 命令中的“MRS_X.X.X”和“1_8”根据实际版本而定。 加载完成后，执行如下命令，格式化Zkfc。 cd ${HADOOP_HOME}/bin ./hdfs zkfc -formatZK 格式化成功后，在Manager页面“重启”HDFS服务。 如果更改了NameNode的RPC端口，则之前安装的所有客户端都需要刷新配置文件。

问题现象 在MRS 2.x集群详情页面调整集群Task节点，将Task节点调整成0个，最终缩容失败，提示如下： This operation is not allowed because the number of instances of NodeManager will be less than the minimum configuration after scale-in, which may cause data loss.

处理步骤 检查用户执行命令./bin/spark-submit --class cn.interf.Test --master yarn-client 客户端安装目录/Spark/spark1-1.0-SNAPSHOT.jar;，排查是否引入了非法字符。 如果是，修改非法字符，重新执行命令。 重新执行命令后，发生其他错误，查看该jar包的属主属组信息，发现全为root。 修改jar包的属主属组为omm:wheel，重新执行成功。

处理步骤 使用 --jars 加载flume-ng-sdk-{version}.jar依赖包。 同时修改“spark-default.conf”中两个配置项。 spark.driver.extraClassPath=$PWD/*:{加上原来配置的值} spark.executor.extraClassPath =$PWD/* 作业运行成功。如果还有报错，则需要排查还有哪个jar没有加载，再次执行步骤1和步骤2。

源站资源更新后在CDN侧执行了刷新操作，访问的还是旧资源 有以下几种可能的原因： 预热刷新时间间隔太近：可能是您缓存刷新和预热的时间间隔太近，导致刷新失败，建议您刷新和预热的间隔时间为五分钟以上。 源站资源未更新完毕就执行了刷新操作：请等源站资源更新完成后再执行刷新操作，避免源站资源在更新过程中刷新，导致CDN无法刷新到新变更的资源。 刷新URL有误：刷新的URL或目录不包含当前资源，例如 域名 为example.com，需要刷新图片/test/test1/1.jpg: 刷新时“类型”选择“url”，需要刷新具体的资源 http://example.com/test/test1/1.jpg。 刷新时“类型”选择“目录”，目录路径为http://example.com/test/test1/时无法刷新到图片1.jpg，正确的路径应为http://example.com/test/。 刷新时未携带参数：请检查需刷新的资源是否携带参数，如果网站资源是带参数的url，且缓存规则设置的“URL参数”为“不忽略参数”或“保留指定参数”时，刷新时也需要携带该参数。 父主题： 刷新预热

认识 KooMessage 控制台 用户开通KooMessage服务后，进入KooMessage控制台，默认进入“总览”页面。 总览页面会显示： 购买套餐包：单击“购买套餐包”，进入购买页面，具体可参见购买KooMessage套餐包。 流程指引：显示智能信息、智能信息基础版、智能信息服务号等流程指引，根据需要，按照指引操作。 查看套餐包详情：页面显示各服务购买的套餐详情，可以查看套餐余量、可使用的套餐包信息等。更多信息请参考套餐包。 图1 总览 如果当前用户有正在使用的解析标识，会在页面顶部显示解析标识的使用信息，示例如图2，单击“查看详情”会跳转至“解析任务管理”页面。 图2 总览（解析标识）

Lite Server高危操作一览表 ModelArts Lite Server在日常操作与维护过程中涉及的高危操作，需要严格按照操作指导进行，否则可能会影响业务的正常运行。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直接导致业务失败、数据丢失、系统不能维护、系统资源耗尽的高危操作。 中：对于可能导致安全风险及可靠性降低的高危操作。 低：高、中风险等级外的其他高危操作。 表1 高危操作一览表 操作对象 操作名称 风险描述 风险等级 应对措施 操作系统 升级/修改操作系统内核或者驱动。 如果升级/修改操作系统内核或者驱动，很可能导致驱动和内核版本不兼容，从而导致OS无法启动，或者基本功能不可用。相关高危命令如：apt-get upgrade。 高 如果需要升级/修改，请联系华为云技术支持。 切换或者重置操作系统。 服务器在进行过“切换或者重置操作系统”操作后，EVS系统盘ID发生变化，和下单时订单中的EVS ID已经不一致， 因此EVS系统盘将不支持扩容，并显示信息：“当前订单已到期，无法进行扩容操作，请续订”。 中 切换或者重置操作系统后，建议通过挂载数据盘EVS或挂载SFS盘等方式进行存储扩容。 父主题： Lite Server使用前必读