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”的值根据实际情况调大，并单击“保存”，单击“确定”。 出现此告警时，说明当前Loader实例设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议参考ALM-23004 Loader堆内存使用率超过阈值的处理措施4进行处理。 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。
设置了HDFS存储目录的磁盘空间配额，CarbonData为什么会发生异常？ 问题 设置了HDFS存储目录的磁盘空间配额，CarbonData为什么会发生异常。 回答 创建、加载、更新表或进行其他操作时，数据会被写入HDFS。若HDFS目录的磁盘空间配额不足，则操作失败并发生以下异常。
程数目建议至少等于硬盘的个数。 KAFKA_HEAP_OPTS -Xmx6G -Xms6G Kafka JVM堆内存设置。当Broker上数据量较大时，应适当调整堆内存大小。 父主题： 使用Kafka
程数目建议至少等于硬盘的个数。 KAFKA_HEAP_OPTS -Xmx6G -Xms6G Kafka JVM堆内存设置。当Broker上数据量较大时，应适当调整堆内存大小。 父主题： 使用Kafka
从数据集合转换而来，通过编码实现。 RDD的存储： 用户可以选择不同的存储级别缓存RDD以便重用（RDD有11种存储级别）。 当前RDD默认是存储于内存，但当内存不足时，RDD会溢出到磁盘中。 Dependency（RDD的依赖） RDD的依赖分别为：窄依赖和宽依赖。 图1 RDD的依赖 窄依赖
署在集群的Master节点上。 随着新业务的上线，集群规模不断扩大，Master节点承担的管理负荷也越来越高，企业用户面临CPU负载过高，内存使用率超过阈值的问题。通常自建大数据集群需要完成数据搬迁，采购升级节点硬件配置实现Master规格提升，而MRS服务借助云服务的优势，实现
size”（见表1）的介绍进行设置。 -XX:NewSize与-XX:MaxNewSize设置相同值，建议低负载场景下设置为“512M”，高负载场景下设置为“2048M”。 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction建议设置为“100 * (hfile.block
size”（见表1）的介绍进行设置。 “-XX:NewSize”与“-XX:MaxNewSize”设置相同值，建议低负载场景下设置为“512M”，高负载场景下设置为“2048M”。 “-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction”建议设置为“100 * (hfile
否，执行11 查看NameNode节点的内存是否设置过小。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看是否有该NameNode节点的ID为“14007”“ALM-14007 HDFS NameNode堆内存使用率超过阈值”告警。 是，执行12
lt”配置组，表示集群服务可以使用节点全部CPU，以及70%的内存。 查看单个服务资源使用状态。 在图表区域的服务选择框中选择指定服务，“图表”中会显示服务池此服务的资源使用状态。 用户可以选择页面自动刷新间隔的设置。 在“时间区间”选择需要查看服务资源的时间段。 单击“查看”可以查看相应时间区间的服务资源数据。
tbl2 [PROPERTIES('swap' = 'true')]; 对于部分查询，可能执行时间比较长，查询比较耗费内存和CPU等资源，需要在SQL或user级别设置查询超时时间参数：query_timeout Doris数据变更建议 执行特殊的大SQL操作时，可以使用类似SELECT
默认值 GC_OPTS HBase利用内存完成读写操作。提高HBase内存可以有效提高HBase性能。 “GC_OPTS”主要需要调整HeapSize的大小和NewSize的大小。调整HeapSize大小的时候，建议将“Xms”和“Xmx”设置成相同的值，这样可以避免JVM动态调整
端口被占用导致RegionServer启动失败 节点剩余内存不足导致HBase启动失败 HDFS性能差导致HBase服务不可用告警 参数不合理导致HBase启动失败 残留进程导致Regionsever启动失败 HDFS上设置配额导致HBase启动失败 HBase version文件损坏导致启动失败
Worker进程GC时间过长，会影响Worker进程运行的性能，甚至造成Worker进程不可用。 可能原因 该节点Worker进程堆内存使用率过大，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。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 选中“告警ID”为“4400
Spark Core调优 数据序列化 配置内存 设置并行度 使用广播变量 使用External Shuffle Service提升性能 Yarn模式下动态资源调度 配置进程参数 设计DAG 经验总结 父主题： Spark应用调优
ClickHouse系统调优 通过FusionInsight Manager查看主机上的CPU、内存、I/O和网络资源使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，分以下几种情况： 每个节点资源占用都比较均匀 通过观察资源在每个节点都使用比较均匀，说明系统资源使用比较正常，可以先不关注
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 ZooKeeper进程的垃圾回收时间过长，可能影响该ZooKeeper进程响应时间变长，可能导致上层组件（例如Yarn、Flink、Spark等）业务失败。 可能原因 该节点ZooKeeper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。
该至少半小时调度一次。 Compaction作业配置的资源，vcore数至少要大于等于单个分区的桶数，vcore数与内存的比例应为1：4即1个vcore配4G内存。 父主题： Bucket调优示例
GC时间超出阈值，会影响JDBCServer进程运行的性能，甚至造成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，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 选中“告警ID”为“4301
是，处理结束。 否，执行11。 查看NameNode节点的内存是否设置过小。 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警”，查看是否有该NameNode节点的“ALM-14007 HDFS NameNode堆内存使用率超过阈值”告警。 是，执行12。 否，执行14。
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