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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”。
Join时需要注意小表不能过大，如果小表将内存基本用尽，会使整个系统性能下降甚至出现内存溢出的异常。 Sort Merge Bucket Map Join 使用Sort Merge Bucket Map Join必须满足以下2个条件： join的两张表都很大，内存中无法存放。 两张表都按照join
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
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
”。 出现此告警时，说明当前flume server设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议堆内存调整为： channel capacity * 最大单条数据大小*通道个数，但xmx参数值不能超过节点剩余内存。 重启受影响的服务或实例，观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。
置。 出现此告警时，说明当前UserSync设置的堆内存无法满足当前UserSync进程所需的堆内存，建议根据2查看“UserSync堆内存使用率”，调整“GC_OPTS”参数中“-Xmx”的值为“UserSync使用的堆内存大小”的两倍（可根据实际业务场景进行修改）。 重启受影响的服务或实例，观察界面告警是否清除。
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 如果您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
通过Sqoop读取MySQL数据并写parquet文件到OBS时失败 用户问题 通过Sqoop读取MySQL数据，然后直接写到OBS，指定parquet格式时写入报错，不指定parquet时不报错。 问题现象 原因分析 parquet格式不支持hive3，用Hcatalog方式写入。
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 检查堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。
Sqoop读取MySQL数据到HBase时报HBaseAdmin.<init>方法找不到异常 问题 使用MRS的Sqoop客户端（1.4.7版本），从MySQL数据库中指定表抽取数据，存放到HBase（2.2.3版本）指定的表中，报出异常： Trying to load data
JDBCServer2x进程堆内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x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。
JDBCServer2x进程直接内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x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。
MemArtsCC Worker进程内存使用超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.5.0及之后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检查MemArtsCC组件的CCWorker进程内存，当检查到超过最大限制时触发该告警。 当检测到CCWorker进程内存使用率低于阈值时，告警恢复。 告警属性
租户资源 > 租户内存使用率超过阈值”，查看并记录该告警的阈值。 选择“集群 > 服务 > Doris > 实例”，选择上报告警的BE实例，单击“图表”，在“图表分类”中选择“租户资源”，查看“租户内存使用大小”图表中实际的内存使用大小是否大于2查看到的阈值，并记录内存使用大小超过阈值的租户名。
JobHistoryServer堆内存使用率过高，会影响Mapreduce 服务日志归档的性能，甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer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 检查堆内存使用率。
JDBCServer2x进程非堆内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x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。
保存配置。 出现此告警时，说明当前TagSync设置的堆内存无法满足当前TagSync进程所需的堆内存，建议根据2查看“TagSync堆内存使用率”，调整“GC_OPTS”参数中“-Xmx”的值为“TagSync使用的堆内存大小”的两倍（可根据实际业务场景进行修改）。 重启受影响的服务或实例，观察界面告警是否清除。
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 导致Oozie调度任务响应变慢直至服务不可用。 可能原因 该节点Oozie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 >
IoTDB应用开发规则 设置合理数量的存储组 设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度从而）导致写入命令阻塞。 应根据自己的数据
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
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