SAS Viya 3.5: Understanding and Resolving the "Local CASLIB quota exceeded" Error
Simon 25 Aufrufe
Schwierigkeitsgrad
Débutant
Veröffentlicht am :
Expertenrat
Michael
The 'Local CASLIB quota exceeded' error is a clear sign that your CAS governance policies are too restrictive for Viya’s heavy-duty analytical workloads. A best practice is to avoid simply raising the global (_ALL_) quota; instead, isolate resource-intensive VDMML projects into dedicated Caslibs with specific limits. This approach ensures your complex models have the 'room to breathe' they need without compromising the overall stability of the shared environment.
The scenario is classic: you start model training. The logs indicate that everything is working normally, tables are loaded, and the computation begins. Suddenly, at the moment of writing the model's save file (the savestate or astore file), the process fails.
Here is a typical excerpt from the log you might see:
ERROR: Local CASLIB quota exceeded.
ERROR: The action stopped due to errors.
In this example, the system attempted to write a file larger than 10 GB (10,139,446,832 bytes) before being blocked by the system.
In this example, the MyGlobal library is limited to 100 MB. If it attempts to write a file exceeding this size, the "Quota exceeded" error will be triggered. Likewise, if the sum of all libraries exceeds the limit set by _ALL_, the error will also occur.
The Solution
To resolve this issue, it is necessary to adjust the resource configuration of the CAS server.
Identify the concerned Caslib: Check which library your process is trying to write to (often Casuser or a temporary library when creating an ASTORE).
Increase the Quota: You need to modify the globalCaslibs policy to increase the quota value allocated to this specific library or to the _ALL_ parameter.
Monitor the Disk Cache: Ensure that the server physically has the necessary disk space to accommodate these quota increases.
Die auf WeAreCAS.eu bereitgestellten Codes und Beispiele dienen Lehrzwecken. Es ist zwingend erforderlich, sie nicht blind in Ihre Produktionsumgebungen zu kopieren. Der beste Ansatz besteht darin, die Logik zu verstehen, bevor sie angewendet wird. Wir empfehlen dringend, diese Skripte in einer Testumgebung (Sandbox/Dev) zu testen. WeAreCAS übernimmt keine Verantwortung für mögliche Auswirkungen oder Datenverluste auf Ihren Systemen.
SAS und alle anderen Produkt- oder Dienstleistungsnamen von SAS Institute Inc. sind eingetragene Marken oder Marken von SAS Institute Inc. in den USA und anderen Ländern. ® zeigt die Registrierung in den USA an. WeAreCAS ist eine unabhängige Community-Site und nicht mit SAS Institute Inc. verbunden.
Diese Website verwendet technische und analytische Cookies, um Ihre Erfahrung zu verbessern.
Mehr erfahren.