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ALM-12016 CPU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CPU使用率，并把实际CPU使用率和阈值相比较。CPU使用率默认提供一个阈值。当检测到CPU使用率连续多次（可配置，默认值为10）超过该阈值时产生该告警。 当平均CPU使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。
large、xlarge。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。 规格 表1 通用计算增强型（C型）弹性云服务器的规格 类型 vCPU 内存(GB) 规格名称 虚拟化类型 C3型 32 64 c3.8xlarge.2 KVM C3型 16 64
示通用型II代。 C表示规格，当前系列中的规格大小，例如：medium、large、xlarge。 D表示内存、CPU比，以具体数字表示，例如4表示内存和CPU的比值为4。 规格 表1 IO优化型（IO2型）裸金属服务器的规格 规格名称/ID CPU 内存（GB） 本地磁盘 扩展配置
开启ClickHouse租户CPU优先级配置 本章节内容仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 ClickHouse租户支持CPU优先级，该特性依赖OS的CAP_SYS_NICE能力，需要开启该能力才可以生效。 操作步骤 使用root用户登录ClickHouseServer实例节点，执行如下命令：
取值范围 描述 备注 服务级别内存资源限额 0~1 表示当前ClickHouseServer在服务器上可用内存的比例。 如服务器物理内存为10G，该值设置为0.9，则ClickHouse服务在当前服务器上可用内存为10G* 0.9 = 9G 租户级别内存资源限制 0%~100% 表
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
请准备新的NTP服务器并获取IP地址，并设置好集群与新NTP服务器的网络。 请确保服务器的NTP服务状态正常，否则将导致本章节操作失败。 修改MRS集群NTP服务器对系统的影响 更换NTP服务器是高危操作，更换后集群时间可能将会变化。 更换NTP服务器前NTP服务器与集群当前时间偏差大于150s，则需先停止集群，防止数据丢失。停止集群期间服务无法访问。
择“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
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
配置NFS服务器存储NameNode元数据 操作场景 本章节适用于MRS 3.x及后续版本。 用户在部署集群前，可根据需要规划Network File System（简称NFS）服务器，用于存储NameNode元数据，以提高数据可靠性。 如果您已经部署NFS服务器，并已配置NFS
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
配置MRS集群对接Syslog服务器上报告警 如果用户需要在统一的告警平台查看集群的告警和事件，管理员可以在FusionInsight Manager使用Syslog协议将相关数据上报到告警平台。 Syslog协议未做加密，传输数据容易被窃取，存在安全风险。 前提条件 对接服务器对应的弹性云服务器需要和
异常NTP服务器的IP地址。 对系统的影响 主OMS节点配置的NTP服务器异常，可能会导致主OMS节点与外部服务器不能同步时间，集群时间可能会产生误差。 时差超过5分钟以上时会导致集群外客户端到集群内认证异常，可能会导致作业运行失败。 可能原因 NTP服务器网络异常。 与NTP服务器认证失败。
间单位为毫秒。 开启内存软隔离 开启 关闭 租户是否可以超量占用内存资源 如果关闭内存软隔离，系统检测到租户内存使用超出限制后将立即取消租户组内内存占用最大的若干个任务。 如果开启内存软隔离，若该系统有空闲内存资源则该租户在超出内存的限制后可继续使用系统内存；只有当集群资源紧张时
-Xmx164G -XX:NewSize=12G -XX:MaxNewSize=12G” 解决办法 按照规格修改NameNode的内存参数，如这里3600万block，将内存参数调整为“-Xms32G -Xmx32G -XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=3G”。
ALM-50223 BE所需最大内存大于机器剩余可用内存 告警解释 系统每30秒周期性检查BE所需最大内存是否大于机器剩余可用内存，当检查到该值不等于1（1表示小于等于，0表示大于）时产生该告警。 BE所需最大内存小于等于机器剩余可用内存时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别
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：
Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度
map.java.opts（调整map的栈内存）和mapreduce.reduce.java.opts（调整reduce的栈内存），调整方法如下（以mapreduce.map.java.opts参数为例）。 临时增加map内存（只针对此次beeline生效）： 在beeline中执行如下命令set
_all_queries 单台服务器上所有查询的内存使用量，默认没有限制。建议根据机器的总内存，预留一部分空间，防止内存不够导致服务或者机器异常。 0 机器总内存的80% 否 max_memory_usage 单个查询在单台服务器的能使用的最大内存。 10G 50GB 否（新版本可通过多租户方式配置）
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