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ALM-12018 内存使用率超过阈值 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范围。当检测到内存使用率超出阈值范围时产生该告警。 平滑次数为1，主机内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，主机内存使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。
Hudi SQL语法参考 Hudi SQL使用约束 Hudi DDL语法说明 Hudi DML语法说明 Hudi CALL COMMAND语法说明 Hudi TTL语法说明 父主题： 使用Hudi
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”。
Environment to continue. 使用free指令查看，该节点确实没有足够内存。 解决办法 现场进行排查内存不足原因，确认是否有某些进程占用过多内存，或者由于服务器自身内存不足。 父主题： 使用HBase
SQL防御概述 当前大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 SQL防御功能仅MRS
Hive SQL逻辑优化 操作场景 在Hive上执行SQL语句查询时，如果语句中存在“(a&b) or (a&c)”逻辑时，建议将逻辑改为“a & (b or c)”。 样例 假设条件a为“p_partkey = l_partkey”，优化前样例如下所示： select
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
执行Spark任务报内存不足告警如何处理？ 问题现象 执行Spark任务就会报内存不足告警，告警id：18022，可用内存会陡降到0。 处理步骤 在SQL脚本前设置executor参数，限制executor的核数和内存。 例如设置如下： set hive.execution.engine=spark;
-5个 Coordinator承担缓存元数据，解析SQL执行计划，和响应客户端请求的功能主要使用jvm内存，而Executor承担数据读写，算子计算等功能，主要使用offheap内存；拆分后可有效提升内存使用率；另外，所有的SQL执行统计均在Coordinator中记录，分离后可
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
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
根据2报错判断由于RegionServer内存不足导致RegionServer启动失败。 处理步骤 登录报错的RegionServer节点，执行以下命令查看节点剩余内存： free -g 执行top命令查看节点内存使用情况。 根据top提示结束内存占用多的进程（内存占用多并且非MRS自身组件的进程），并重新启动HBase服务。
JobHistory进程非堆内存使用率过高，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进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。
有限内存并不意味着内存无限小，它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依
有限内存并不意味着内存无限小，它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时，通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行，但依然有一些数据是必须留在内存的，如在做涉及到Join的查询时，对于当前用于Join的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依
对系统的影响 Storm Nimbus堆内存使用率过高时可能造成频繁GC，甚至造成内存溢出，进而影响Storm任务提交。 可能原因 该节点Storm Nimbus实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用量。 在FusionInsight
户从MRS管控面提交作业，随着任务量的增大或者任务并发较高，有可能会导致Executor内存不足，导致占用CPU较高、Executor进程OOM等问题。 解决步骤 通过root用户登录Master1或Master2其中任意一节点，执行以下命令切换到omm用户。 su - omm 执行以下命令，修改“catalina
JDBCServer进程堆内存使用率过高，会影响JDBCServer进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致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”。
修改ClickHouse服务级别内存限制 本章节内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 为保证ClickHouseServer实例所在节点其他服务实例的正常使用，ClickHouseServer支持修改在当前节点占用的最大内存。 操作步骤 登录FusuinInsight
Hive SQL与SQL2003标准有哪些兼容性问题 本文列举目前已发现的Hive SQL与SQL2003标准兼容性问题。 不支持在having中写视图。 举例如下： select c_last_name ,c_first_name ,s_store_name
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