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任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量。 不能为空且大于零。 memoryStep 内存增量步进，在“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置的基础上对内存向上调整。 不能为空且大于零，单位：MB。 minMemory 内存自动调整下限，若调整后的内存不大于该值，仍保持“yarn
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
MRS租户管理中的动态资源计划页面无法刷新怎么办？ 问： MRS租户管理中的动态资源计划页面无法刷新怎么办？ 答： 以root用户分别登录Master1和Master2节点。 执行ps -ef |grep aos命令检查aos进程号。 执行kill -9 aos进程号 结束aos进程。
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
当使用BMS类型的规格时，不支持升级Master节点规格。 仅当集群的“计费模式”为“包年/包月”时，MRS支持使用BMS类型的规格。 MRS支持的弹性云服务器（ECS）和裸金属服务器（BMS）混合部署，部署方式如下： Master、Core和Task节点均使用ECS部署。 Mast
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
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
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。
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。
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
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
ZooKeeper可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃，可能导致上游组件（例如Yarn、Flink、Spark等）业务运行失败。 可能原因 该节点ZooKeeper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。 在FusionInsight
ALM-12202 进程内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测OMS主要进程内存使用状态，当检测到OMS主要进程内存使用率大于最大内存的90%（默认）时，产生当前告警。 当OMS主要进程内存使用率小于等于最大内存的90%时，告警恢复。 该告警仅适用于MRS 3.3.1及之后版本。
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
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。
对系统的影响 NodeManager堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至可能会造成内存溢出导致Yarn服务崩溃。 可能原因 该节点NodeManager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。 在FusionInsight
ALM-12018 内存使用率超过阈值（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。当检测到内存使用率超过阈值时产生该告警。 当主机内存使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别
ALM-18024 Yarn任务挂起内存量超阈值 告警解释 告警模块按60秒周期检测Yarn当前挂起的内存量大小，当Yarn上面挂起的内存量大小超过阈值时，触发该告警。挂起的内存量表示当前所有提交的Yarn应用还没有满足的内存量总和。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18024
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
执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用，尝试收集大量数据到Driver端，当Driver端内存不足时，应用挂起不退出，日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
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