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和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到最优。 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，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤
ALM-45282 UserSync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UserSync服务直接内存使用状态，当连续5次检测到UserSync实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时，产生该告警。当UserSync直接内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性
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 offheapmemory
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
配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响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更优。 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，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点
or个数、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。
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
resource.cpu-vcores”设置当前节点上NodeManager可使用的虚拟CPU核数，建议按节点实际逻辑核数的1.5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%~90%配置。
提交Spark任务时Driver端提示运行内存超限 问题背景与现象 运行内存超限导致提交Spark任务失败。 原因分析 在Driver日志中直接打印申请的executor memory超过集群限制。 ... INFO Client: Verifying our application
portion”） 内存分配比例：写、读、模型、空闲。 MRS 3.2.0版本：4:3:1:2 MRS 3.3.0及之后版本：3:3:1:1:2 可根据负载适当调整内存。 写入内存越大，对写入吞吐和单个查询越好。 查询内存越大，支持的并发查询越多。 元数据内存越大，就不容易出现“IoTDB
出现此告警时，说明当前Loader实例设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议打开实例监控界面，在页面上调出“Loader堆内存资源状况”监控图表，观察该监控图表中“Loader使用的堆内存大小”的变化趋势，根据当前堆内存使用的大小，调整“-Xmx”的值为当前堆内存使用量的两倍（或根据实际情况进行调整）。
resource.cpu-vcores”设置当前节点上NodeManager可使用的虚拟CPU核数，建议按节点实际逻辑核数的1.5到2倍配置。“yarn.nodemanager.resource.memory-mb”设置当前节点上NodeManager可使用的物理内存大小，建议按节点实际物理内存大小的75%配置。
配置Flink任务并行度 操作场景 并行度控制任务的数量，影响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更优。 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，可以增大并行度使任务和数据更均匀的分布在各个节点
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。
ALM-17004 Oozie堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Oozie服务堆内存使用状态，当检测到Oozie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 17004
6版本（CentOS 7.6） 同时为弹性云服务分配足够的磁盘空间，例如“40GB”。 弹性云服务器的VPC需要与MRS集群在同一个VPC中。 弹性云服务器的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。 弹性云服务器操作系统已安装NTP服务，且NTP服务运行正常。 如果未安装，在配置了yum源的情况下，可执行yum
ALM-45738 TokenServer直接内存使用率超过阈值 本章节仅适用于MRS 3.1.5及之后版本。 告警解释 系统每60秒周期性检测TokenServer服务直接内存使用状态，当连续5次检测到TokenServer实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时，产生该告警。 当系
executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark
or个数、CPU核数以及内存大小。 如何调优 在银行方案中，为每个执行器提供4个CPU内核和15GB内存，可以获得良好的性能。这2个值并不意味着越多越好，在资源有限的情况下，需要正确配置。例如，在银行方案中，每个节点有足够的32个CPU核，而只有64GB的内存，这个内存是不够的。
ALM-14017 NameNode直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS服务直接内存使用状态，当检测到NameNode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。 直接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
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