检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
e JobHistoryServer堆内存使用率超出阈值(默认为最大堆内存的80%)时产生该告警。 用户可通过“系统设置 > 阈值配置 > 服务 > Mapreduce”修改阈值。当MapReduce JobHistoryServer堆内存使用率小于或等于阈值时,告警恢复。 告警属性
ALM-24007 Flume Server直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Flume服务直接内存使用状态,当连续5次检测到Flume实例直接内存使用率超出阈值(最大内存的80%)时,产生该告警。当Flume直接内存使用率小于或等于阈值时,告警恢复。 告警属性
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 Guardian TokenServer实例直接内存溢出可能导致业务无法正常访问OBS。 可能原因 节点TokenServer实例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。 在FusionInsight
ALM-24008 Flume Server非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Flume服务非堆内存使用状态,当连续5次检测到Flume实例非堆内存使用率超出阈值(最大内存的80%)时产生该告警,非堆内存使用率小于阈值时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别
Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包,作业卡住 用户问题 Spark提交作业内存不足或提交作业时未添加Jar包导致任务长时间处于pending状态或者运行中内存溢出。 问题现象 使用Spark提交作业后,长期卡住不动。反复运行作业后报错,内容如下: Exception
DataArts Studio调度Spark作业偶现失败如何处理? 问题现象 DataArts Studio调度spark作业,偶现失败,重跑失败,作业报错: Caused by: org.apache.spark.SparkException: Application appl
如何调整MRS集群manager-executor进程内存? 问题现象 MRS服务在集群的Master1和Master2节点上部署了manager-executor进程,该进程主要用于将管控面对集群的操作进行封装,比如作业的提交、心跳上报、部分告警信息上报、集群创扩缩等操作。当客
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 Kafka可用内存不足,可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 可能原因 该节点Kafka实例堆内存使用率过大,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-43008 JobHistory2x进程直接内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测JobHistory2x进程直接内存使用状态,当检测到JobHistory2x进程直接内存使用率超出阈值(最大内存的95%)时产生该告警。 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本
ALM-43006 JobHistory2x进程堆内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测JobHistory2x进程堆内存使用状态,当检测到JobHistory2x进程堆内存使用率超出阈值(最大内存的95%)时产生该告警。 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本中,S
HetuEngine计算实例内存负载使用率超过阈值 本章节适用于MRS 3.3.1及以后版本。 告警解释 系统每30秒周期性检测HetuEngine计算实例的内存负载使用率,当检测到HetuEngine计算实例的内存负载使用率大于80%时产生该告警。 HetuEngine计算实例运行的内存负载使用率小于等于80%时,告警清除。
IoTDBServer进程堆内存使用率过高,会导致IoTDBServer进程数据读写性能下降,甚至造成内存溢出导致IoTDBServer进程重启。 可能原因 该节点IoTDB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。 在FusionInsight
TokenServer非堆内存使用率超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统每60秒周期性检测TokenServer服务非堆内存使用状态,当连续5次检测到TokenServer实例非堆内存使用率超出阈值(最大内存的80%)时产生该告警。 当系统检测到非堆内存使用率小于阈值时,告警恢复。
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 ZooKeeper可用内存不足,可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 可能原因 该节点ZooKeeper实例内存使用量过大,或分配的内存不合理,导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查内存使用量。 在MRS集群详情页面,单击“告警管理
JobHistory进程直接内存使用率过高,会影响JobHistory进程运行的性能,甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory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”。
ALM-43019 IndexServer2x进程堆内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测IndexServer2x进程堆内存使用状态,当检测到IndexServer2x进程堆内存使用率超出阈值(最大内存的95%)时产生该告警。 MRS 3.3.0-LTS及之后的版本
ALM-43021 IndexServer2x进程直接内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测IndexServer2x进程直接内存使用状态,当检测到IndexServer2x进程直接内存使用率超出阈值(最大内存的95%)时产生该告警。 MRS 3.3.0-LTS及之后
JobHistory进程堆内存使用率过高,会影响JobHistory进程运行的性能,甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory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”。
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
NameNode内存使用率超过阈值(2.x及以前版本) 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode内存使用率,并把实际的HDFS NameNode内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode内存使用率超出阈值范围时,产生该告警。