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lang.StackOverflowError这是内存溢出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce
这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site
application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装
/opt/knox/bin/gateway.sh start 在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题： 性能优化类
优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container
PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生
Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。
配置内存 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-defaults
检测Yarn内存使用情况 配置场景 针对所提交应用的内存使用无法预估的情况，可以通过修改服务端的配置项控制是否对内存使用进行检测。 如果不检测内存使用，Container会占用内存直到内存溢出；如果检测内存使用，当内存使用超过配置的内存大小时，相应的Container会被kill掉。
检测Yarn内存使用情况 配置场景 针对所提交应用的内存使用无法预估的情况，可以通过修改服务端的配置项控制是否对内存使用进行检测。 若不检测内存使用，Container会占用内存直到内存溢出；若检测内存使用，当内存使用超过配置的内存大小时，相应的Container会被kill掉。
”，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 资源”，勾选“DataNode内存使用详情”。查看直接内存使用情况。 查看DataNode使用的直接内存是否已达到DataNode设定的最大直接内存的90%(默认阈值)。 是，执行4。 否，执行8。 在FusionInsight Manager首页，选择“集群
top"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。
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;
ClickHouse客户端执行SQL查询时报内存不足如何处理？ 问题现象 ClickHouse会限制group by使用的内存量，在使用ClickHouse客户端执行SQL查询时报如下错误： Progress: 1.83 billion rows, 85.31 GB (68.80
为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 问： 为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 答： 在MRS集群中，MRS默认为Yarn服务分配集群内存的50%，用户从逻辑上对Yarn服务的节点按照资源池进行分区管理，所以集群中显示的资源池总内存仅有集群总内存的50%。 父主题：
定制 > CPU和内存”，勾选“HiveServer内存使用率统计”，单击“确定”，查看HiveServer进程使用的堆内存是否已达到HiveServer进程设定的最大堆内存的阈值（默认95%）。 是，执行4。 否，执行7。 图1 勾选HiveServer内存使用率统计 在FusionInsight
如何在CarbonData中配置非安全内存？ 问题 如何在CarbonData中配置非安全内存？ 回答 在Spark配置中，“spark.yarn.executor.memoryOverhead”参数的值应大于CarbonData配置参数“sort.inmemory.size.inmb”与“Netty
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
”，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > 资源”，勾选“NameNode内存使用详情”。查看直接内存使用情况。 查看NameNode使用的直接内存是否已达到NameNode设定的最大直接内存的90%(默认阈值)。 是，执行4。 否，执行8。 在FusionInsight Manager首页，选择“集群
实例”，选择上报告警实例主机名对应的角色，单击图表区域右上角的下拉菜单，选择“定制”，勾选“内存”中的“Loader堆内存使用率”，单击“确定”。 图1 Loader堆内存使用率 查看Loader使用的堆内存是否已达到Loader设定的阈值（默认值为最大堆内存的95%）。 是，执行4。 否，执行6。 在FusionInsight
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