Impala中的内存管理策略有哪些？

　　1、查询内存限制： 为每个查询设置内存使用上限，防止单个查询消耗过多内存资源，影响整个系统的稳定性。

　　2、内存溢出到磁盘： 当查询处理中的内存超出设定限制时，Impala可以将部分数据溢出到磁盘，确保查询继续执行而不是失败。

　　3、内存池隔离： 使用内存池来隔离不同查询的内存使用，避免单个查询的内存使用影响其他查询。

　　4、动态内存调整： 根据负载情况动态调整内存分配，优化内存的利用率和查询性能。

　　本文就此结束，感谢IT人士的关注Impala中的内存管理策略有哪些？，本文合作企业直达：更多推荐。

很赞哦！

python编程网提示：转载请注明来源www.python66.com。
有宝贵意见可添加站长微信(底部)，获取技术资料请到公众号(底部)。同行交流请加群