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什么时候执行Flush：HBase写入数据首先会存在内存MemStore，只有内存使用达到阈值或手动执行flush命令时会触发flush操作，将数据写入HDFS。 解决方法： 由于HBase连接机制，如果想减小HBase端口占用，则需控制StoreFile数量，具体可以通过触发H
DataNode进程的垃圾回收时间过长，可能影响该DataNode进程正常提供服务，用户无法读写文件。 可能原因 该节点DataNode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。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 >
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。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 >
执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
如果业务需求对应的SQL无法简化，则需要配置DRIVER内存： 使用spark-submit或者spark-sql运行SQL语句，执行3。 使用spark-beeline运行SQL语句，执行4。 执行SQL语句时，需要添加参数“--driver-memory”，设置内存大小，例如： /spark-sql
执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
large、xlarge。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。 ECS规格 表1 通用计算增强型（C型）弹性云服务器的规格 类型 vCPU 内存(GB) 规格名称 虚拟化类型 C3型 32 64 c3.8xlarge.2 KVM C3型 16
heap时数据加载失败？ 回答 YARN Resource Manager将（Java堆内存 + “spark.yarn.am.memoryOverhead”）作为内存限制。 因此在off heap时，内存可能会超出此限制。 您需配置参数“spark.yarn.am.memoryOverhead”以增加memory。
threshold 内存合并进程的文件数阈值。累计文件数达到阈值时会发起内存合并及溢出到磁盘。小于等于0的值表示该阈值不生效且仅基于ramfs的内存使用情况来触发合并。 1000 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent 发起内存合并的使用率阈值，
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
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
heap时数据加载失败？ 回答 YARN Resource Manager将（Java堆内存 + “spark.yarn.am.memoryOverhead”）作为内存限制，因此在off heap时，内存可能会超出此限制。 您需配置“spark-defaults.conf”文件中的参数“spark
badRecords.location - 指定Bad records的存储路径。此路径为HDFS路径。默认值为Null。如果启用了bad records日志记录或者bad records操作重定向，则该路径必须由用户进行配置。 carbon.bad.records.action
如果观察到个别节点占用资源较高，需要针对占用资源较高的节点分析，分析当前的SQL语句是什么原因导致部分节点占用比其他节点更多资源，是计算还是数据存储倾斜导致，或者是软件bug导致。 每个节点资源占用都比较高 如果集群所有节点资源占用都比较高，说明集群整体比较忙，需要单独确认需要调优的SQ
据Supervisor所在节点业务量需求，适当调整参数值，优化CPU使用率。 JVM调优 当应用程序需要处理大量数据从而占用更多的内存时，存在worker内存大于2GB的情况，推荐使用G1垃圾回收算法。 表2 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 WORKER_GC_OPTS -Xms1G
秒。 用户 执行慢查询的SQL语句的ClickHouse用户。 客户端IP 提交该慢查询SQL语句的客户端IP。 占用的内存空间（MB） 慢查询SQL语句占用的内存大小统计，单位是MB。 操作 当前查询出来的慢SQL语句，可以单击“终止”结束该慢SQL语句查询。 慢查询过滤条件
间单位为毫秒。 开启内存软隔离 开启 关闭 租户是否可以超量占用内存资源 如果关闭内存软隔离，系统检测到租户内存使用超出限制后将立即取消租户组内内存占用最大的若干个任务。 如果开启内存软隔离，若该系统有空闲内存资源则该租户在超出内存的限制后可继续使用系统内存；只有当集群资源紧张时
置”，进入“配置实例”页签。 增大计算实例中单个Worker的内存大小 增大单个计算实例配置中的“Worker容器资源配置”的“容器内存（MB）”和“JVM”的“-Xmx”的值。 控制单个查询在单个Worker的内存使用大小 在“自定义配置”中单击“增加”，添加2个同名参数“query
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