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训练作业进程异常退出 问题现象 训练作业运行失败，日志中出现如下类似报错： [Modelarts Service Log]Training end with return code: 137 原因分析 日志显示训练进程的退出码为137。训练进程表示用户的代码启动后的进程，所以这里
32MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）
r和driver都要通信，这就会导致由于内存不足，进程之间通信断连等问题。 当把Driver的内存设置到4g时，应用成功跑完。 使用JDBCServer执行TPC-DS测试套，默认参数配置下也报了很多错误：Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g，execu
r和driver都要通信，这就会导致由于内存不足，进程之间通信断连等问题。 当把Driver的内存设置到4g时，应用成功跑完。 使用JDBCServer执行TPC-DS测试套，默认参数配置下也报了很多错误：Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g，execu
ALM-12018 内存使用率超过阈值（2.x及以前版本） 告警解释 系统每30秒周期性检测内存使用率，并把实际内存使用率和阈值相比较。内存使用率默认提供一个阈值。当检测到内存使用率超过阈值时产生该告警。 当主机内存使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别
限制：允许容器使用的CPU最大值。建议设容器配额的最高限额，避免容器资源超额导致系统故障。 内存配额 申请：容器需要使用的内存最小值，默认512MiB。 限制：允许容器使用的内存最大值。如果超过，容器会被终止。 关于CPU/内存配额申请和限制的具体说明请参见设置容器规格。 异构资源 当已安装gpu-
ConfigNode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ConfigNode进程直接内存使用状态，当连续5次检测到ConfigNode实例直接内存使用率超出阈值时，产生该告警，即当前ConfigNode设置的直接内存无法满足当前ConfigNode进程所需的直接内存。当Con
配置JobManager内存。 JobManager负责任务的调度，以及TaskManager、RM之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，JobManager内存都需要相应增大。 您可以根据实际任务数量的多少，为JobManager设置一个合适的内存。 在使用yarn-session命令时，添加“-jm
32MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/
op"查看进程使用内存情况，找到占用较高的内存的进程，检查是否是本服务应存在的进程，是否合理。 是，执行6。 否，对此进程进行隔离、关闭或调整内存大小处理，观察机器内存是否被释放出。 使用omm用户登录产生告警所在的BE节点，执行"free -g"查看系统使用中总的内存和剩余内存，查看剩余内存大小，预估使用率。
oom_score_adj:1000 内存节点（Node）的内存不足 在NUMA存储模式下，OS会存在多个内存节点，如果程序制定使用特定节点的内存，可能在OS内存充足的情况下触发OOM，如下示例演示在两个内存节点的条件下，使用程序循环在Node 1分配内存，导致Node 1内存不足，但是OS内存足够，/va
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 FE进程的垃圾回收时间过长，可能影响该FE进程正常提供服务。 可能原因 该FE节点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
内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述：查询指定共享内存下内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname，表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用
IoTDBServer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IoTDBServer进程直接内存使用状态，当连续5次检测到IoTDBServer实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的90%）时，产生该告警。当IoTDBServer直接内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复。
监控数据出现实例已使用内存略大于实例可使用内存是什么原因？ DCS单机和主备实例已使用内存为redis-server进程统计的已使用内存。集群是基于分片机制实现的，集群的已使用内存为各个分片redis-server的已使用内存的总和。 由于开源redis-server内部机制的原
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 > 告警 > Oozie进程垃圾回收（GC）时间超过阈值”，检查该告警的“定位信息”。查看告警上报的实例主机名。
JobHistory进程堆内存使用超出阈值”告警，且按照告警参考处理无效。 问题现象 集群出现告警“ALM-43006 JobHistory进程堆内存使用超出阈值”并且按照指导处理以后，运行一段时间又会出现同样的告警。 原因分析 可能存在JobHistory内存泄露问题，需要安装相应的补丁修复。
20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。
Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default
什么是预留内存，如何配置预留内存？ 预留内存介绍 预留内存是一部分不能用来存储数据的内存空间，主要用于数据持久化，主备同步，执行实例备份等操作。 配置参数名称：reserved-memory-percent 监控中内存利用率统计是扣除预留内存的。 仅如下实例类型需要预留内存（其他实例类型不涉及）：
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