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为什么给HBase使用的HDFS目录设置quota会造成HBase故障 问题 为什么给HDFS上的HBase使用的目录设置quota会造成HBase故障？ 回答 表的flush操作是在HDFS中写MemStore数据。 如果HDFS目录没有足够的磁盘空间quota，flush操作会失败，这样region
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
id String 参数解释： 虚拟机ID。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 name String 参数解释： 虚拟机名称。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 ip String 参数解释： 虚拟机IP地址。 约束限制： 不涉及
是否将结果数据保存在本地磁盘中而不是内存里面。 优点：结果数据小数据量情况下和原生内存的方式相比性能损失可以忽略，大数据情况下（亿级数据）性能远比使用HDFS，以及原生内存方式好。 缺点：需要调优。大数据情况下建议JDBCServer driver端内存10G，executor端每个核心分配3G内存。 true：使用该功能。
间不足。 原因分析 在HBase长时间运行场景下，操作系统会把JVM创建的“/tmp/.java_pid*”文件定期清理。因为HBase的内存监控使用了JVM的jinfo命令，而jinfo依赖“/tmp/.java_pid*”文件，当该文件不存在时，jinfo会执行kill -3将jstack信息打印到
compaction命令时，禁止将hoodie.run.compact.only.inline设置成false，该值需要设置成true。 错误示例： set hoodie.run.compact.only.inline=false; run compaction on dsrTable;
每个YARN容器最多分配核数 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最多核数，默认为-1，表示取值范围内不限制。 每个YARN容器最大分配内存（MB） 表示当前队列内单个YARN容器可分配的最大内存，默认为-1，表示取值范围内不限制。 最多运行任务数 表示当前队列最多同时可执行任务的数目，默认为-1，表示取
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
JDBCServer默认值为true，client默认值为false。 false spark.executor.memory 每个Executor进程使用的内存数量，与JVM内存设置字符串的格式相同（例如：512m，2g）。 4G spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 当进行join操作时，配置广播的最大值。
JDBCServer默认值为true，client默认值为false。 false spark.executor.memory 每个Executor进程使用的内存数量，与JVM内存设置字符串的格式相同（例如：512m，2g）。 4G spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 当进行join操作时，配置广播的最大值。
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
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：
DiskBalancer磁盘均衡 配置HDFS Mover命令迁移数据 配置HDFS文件目录标签策略（NodeLabel） 配置NameNode内存参数 设置HBase和HDFS的句柄数限制 配置HDFS单目录文件数量 HDFS企业级能力增强 HDFS性能调优 HDFS运维管理 HDFS常见问题
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
如何提高集群Core节点的资源使用率？ 如何配置MRS集群knox内存？ 如何调整MRS集群manager-executor进程内存？ 如何设置Spark作业执行时自动获取更多资源？ spark.yarn.executor.memoryOverhead设置不生效如何处理？ 如何提高Presto资源使用率？
AM委托对接OBS。 存算分离功能使用流程： 配置存算分离集群。 请选择如下其中一种配置即可（推荐使用委托方式）。 通过为MRS集群绑定ECS委托方式访问OBS，避免了AK/SK直接暴露在配置文件中的风险，具体请参考配置MRS集群通过IAM委托对接OBS。 在MRS集群中配置AK
cores”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_CORES”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命令时，添加“--executor-cores NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor
cores”配置项或者“spark-env.sh”中的“SPARK_EXECUTOR_CORES”配置项设置为合适大小。 在使用spark-submit命令时，添加“--executor-cores NUM”参数设置核数。 配置Executor内存。 将“spark-defaults.conf”中的“spark.executor
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