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Condition 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 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。
Shuffle会出现“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer Memory”的异常，该异常说明内存不足。错误日志如下： 2016-12-06 02:01:00,768 | WARN | shuffle-server-38 | Exception
executor.memory=2G --driver-memory 设置driver的运行内存。 2G --num-executors 设置executor启动数量。 5 --executor-cores 设置executor核数。 2 --jars 上传任务额外依赖包，用于给任务添加任务的外部依赖包。
ALM-13005 ZooKeeper中组件顶层目录的配额设置失败 告警解释 系统每5小时周期性为组件和“customized.quota”配置项中的每个ZooKeeper顶层目录设置配额，当设置某个目录的配额失败时，会产生该告警。 当设置失败的目录重新设置配额成功时，告警恢复。 告警属性 告警ID
Shuffle会出现“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer Memory”的异常，该异常说明内存不足。错误日志如下： 2016-12-06 02:01:00,768 | WARN | shuffle-server-38 | Exception
8GB 单个Worker节点使用的内存大小 * 0.8。 Worker JVM进程最大可用内存。 worker.jvm.config query.max-memory-per-node 5GB Worker JVM * 0.7。 Query单节点最大可用内存。 worker.config
标签的一个常见用法是使用生成数据点的机器名称以及机器所属的集群或池的名称来注释数据点。这使您可以轻松地制作显示每个服务器的服务状态的仪表盘，以及显示跨逻辑服务器池的聚合状态的仪表盘。 OpenTSDB系统表简介 OpenTSDB是基于HBase存储时序数据的，在集群中开启Ope
12000ms Kafka堆内存使用率 38002 Kafka堆内存使用率超过阈值 Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95% Kafka直接内存使用率 38004 Kafka直接内存使用率超过阈值 Kafka可用直接内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95%
Condition 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 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。
Impalad（Coordinator）角色的jvm内存要大于或等于Catalog角色的jvm内存 Impala的元数据存放在内存中，Impalad需要从Catalog同步全量元数据，要保证Impala的jvm内存大于Catalog的jvm内存，才可以容纳下这些元数据。 建表时分区不要超
方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。例如，当每个执行器有4个内核和12GB内存，有时在查询期间发生垃圾收集（GC），会导致查询时间从3秒增加到超过15秒。在这种情况下需要增加内存或减少CPU内核。 用于CarbonData数据加载的配置参数，详情请参见表3、表4和表5。
memory.offHeap.enabled 设置为true，Native加速需要用到JVM的off memory。 false spark.memory.offHeap.size 设置offHeap内存的大小，根据实际情况设置，初始可设置为1G。 -1 spark.yarn.dist
调整“-XX:NewSize”大小的时候，建议把其设置为“-Xmx”大小的1/8。 RegionServer需要的内存一般比HMaster要大。在内存充足的情况下，堆内存可以相对设置大一些。 根据机器的内存大小设置“-Xmx”大小：机器内存>200G，“-Xmx”设置为32G；128G<机器内存<200G，“-X
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
了限制的阈值（默认阈值为90%），就会产生告警。 内存（告警ID为“50228”）：如果租户在某个BE节点的内存占用超过了限额占比的阈值（紧急默认阈值为90%，重要默认阈值为85%），就会产生告警。 内存阈值告警，只针对未开启内存软隔离的租户。 在FusionInsight Manager界面，选择“运维
Hue WebUI中Oozie编辑器的时区设置问题 问题 在Hue设置Oozie工作流调度器的时区时，部分时区设置会导致任务提交失败。 回答 部分时区存在适配问题，建议时区选择“Asia/Shanghai”，如图1所示。 图1 时区选择 支持的时区可以参考Oozie WebUI页
配置项 参考值 描述 GC_OPTS Xmx最大内存数参考值：( Master节点内存 - 16GB) * 0.65 （保守估计值） JVM用于gc的参数。仅当GC_PROFILE设置为custom时该配置才会生效。需确保GC_OPT参数设置正确，否则进程启动会失败。 注意： 请谨慎修
这个问题是由于Yarn客户端运行时所需的内存超过了Yarn客户端设置的内存上限（默认为128MB）。 可以通过修改“<客户端安装路径>/HDFS/component_env”中的参数来修改Yarn客户端的内存上限。 对于MRS 3.x及之后版本集群，修改“CLIENT_GC_OPTS”参数。例如，需要设置该内存上限为1GB，则设置：
当执行器中此次数据查询和加载所需要的堆外内存不足时，便会发生此异常。 在这种情况下，请增大“carbon.unsafe.working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存
当执行器中此次数据查询和加载所需要的堆外内存不足时，便会发生此异常。 在这种情况下，请增大“carbon.unsafe.working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存
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