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资源使用(按任务) 任务使用的CPU核数和内存。 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 资源使用(按租户) 租户所使用的CPU核数和内存。 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 资源使用比例(按租户) 租户所使用的CPU核数和内存的比例。 可选择“按内存”或“按CPU”观察。 任务耗时排序
ResourceManager堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn ResourceManager堆内存使用率,并把实际的Yarn ResourceManager堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn ResourceManager堆内存使用率超出阈值(默认为最大堆内存的95%)时产生该告警。
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”。
ALM-24006 Flume Server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服务堆内存使用状态,当连续10次检测到Flume实例堆内存使用率超出阈值(最大内存的95%)时产生该告警,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 是否自动清除
JobHistoryServer堆内存使用率过高,会影响Mapreduce 服务日志归档的性能,甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer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 检查内存使用量。
ALM-29104 Tserver进程内存占用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Kudu Tserver进程内存占用率,当检测到Tserver进程占用率超过阈值,此时产生该告警。 Tserver进程内存占用率恢正常后,系统认为Kudu实例服务恢复,告警清除。 告警属性 告警ID
NodeManager非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn NodeManager非堆内存使用率,并把实际的Yarn NodeManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn NodeManager非堆内存使用率超出阈值(默认为最大非堆内存的90%)时产生该告警。
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”。
SQL可以将表cache到内存中,并且使用压缩存储来尽量减少内存压力。通过将表cache,查询可以直接从内存中读取数据,从而减少读取磁盘带来的内存开销。 但需要注意的是,被cache的表会占用executor的内存。尽管在Spark SQL采用压缩存储的方式来尽量减少内存开销、缓解GC压力
ALM-43007 JobHistory2x进程非堆内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测JobHistory2x进程非堆内存使用状态,当检测到JobHistory2x进程非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
NameNode非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode非堆内存使用率,并把实际的HDFS NameNode非堆内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode非堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode非堆内存使用率超出阈值范围时,产生该告警。
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。
“default”配置组中可以修改。 “CPU LIMIT(%)”用于配置服务可使用的CPU核数与节点可分配的CPU核数占比。 “CPU SHARE(%)”用于配置服务在与其他服务使用同一个CPU核的时间占比,即多个服务在使用同一个CPU核发生争抢时的时间占比。 单击“根据权重配
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
network.netty.transport:auto 内存总体调优 Flink内部对内存进行了划分,整体上划分成为了堆内存和堆外内存两部分。Java堆内存是通过Java程序创建时指定的,这也是JVM可自动GC的部分内存。堆外内存可细分为可被JVM管理的和不可被JVM管理的,可被JVM管理的有Managed
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-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
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
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”。 单击“ALM-38002 Kafka堆内存使用率超过阈值
YARNMemoryAvailablePercentage 百分比 YARN组件可用内存百分比。是YARN组件可用内存大小与YARN组件总内存大小的比值。 取值范围为[0~100]。 YARNMemoryPending 整型 YARN组件挂起的内存大小。 取值范围为[0~2147483646]。 在添加资源计划时,可以参考表2配置相应的参数。