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ALM-12018 内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测内存使用率，并把实际内存使用率和阈值相比较。内存使用率默认提供一个阈值范围。当检测到内存使用率超出阈值范围时产生该告警。 平滑次数为1，主机内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，主机内存使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。
JobHistory2x进程直接内存使用率过高，会影响JobHistory2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory2x进程不可用， 进程不可用时仅会造成无法查询Spark任务历史执行记录。 可能原因 该节点JobHistory2x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。
spark.yarn.executor.memoryOverhead”中拿掉部分堆内存[~ 384 MB or 0.1 x 执行器内存]。 详细信息请参考常见配置Spark Executor堆内存参数。 父主题： CarbonData常见问题
出现此告警时，说明当前PolicySync设置的堆内存无法满足当前PolicySync进程所需的堆内存，建议根据2查看“PolicySync堆内存使用率”，调整“GC_OPTS”参数中“-Xmx”的值为“PolicySync使用的堆内存大小”的两倍（可根据实际业务场景进行修改）。 重
ResourceManager堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager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。 在FusionInsight
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
ResourceManager非堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用量。 在FusionInsight
IndexServer2x进程堆内存使用率过高，会影响IndexServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致IndexServer2x进程不可用，开启索引服务的Carbon业务执行变慢或失败。 可能原因 该节点IndexServer2x进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。
IndexServer2x进程直接内存使用率过高，会影响IndexServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致IndexServer2x进程不可用，开启索引服务的Carbon业务执行变慢或失败。 可能原因 该节点IndexServer2x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。
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”。
JobHistory2x进程非堆内存使用率过高，会影响JobHistory2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory2x进程不可用， 进程不可用时仅会造成无法查询Spark任务历史执行记录。 可能原因 该节点JobHistory2x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。
JDBCServer进程直接内存使用率过高，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”。
JDBCServer进程堆内存使用率过高，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进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。
ALM-18024 Yarn任务挂起内存量超阈值 告警解释 告警模块按60秒周期检测Yarn当前挂起的内存量大小，当Yarn上面挂起的内存量大小超过阈值时，触发该告警。挂起的内存量表示当前所有提交的Yarn应用还没有满足的内存量总和。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18024
SQL可以将表cache到内存中，并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache，查询可以直接从内存中读取数据，从而减少读取磁盘带来的内存开销。 但需要注意的是，被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力
IndexServer2x进程非堆内存使用率过高，会影响IndexServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致IndexServer2x进程不可用，开启索引服务的Carbon业务执行变慢或失败。 可能原因 该节点IndexServer2x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。
出现此告警时，说明当前RangerAdmin设置的堆内存无法满足当前RangerAdmin进程所需的堆内存，建议根据2查看“RangerAdmin堆内存使用率”，调整“GC_OPTS”参数中“-Xmx”的值为“RangerAdmin使用的堆内存大小”的两倍（可根据实际业务场景进行修改）。
my.cnf [mysqld] server_id=1 log-bin=master binlog_format=row Maxwell需要连接MySQL，并创建一个名称为maxwell的数据库存储元数据，且需要能访问需要同步的数据库，所以建议新创建一个MySQL用户专门用来给M
传输服务从"spark.yarn.executor.memoryOverhead"中拿掉部分堆内存[~ 384 MB or 0.1 x 执行器内存]。 详细信息请参考常见配置Spark Executor堆内存参数。 父主题： CarbonData常见问题
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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