ulimit:显示(或设置)用户可以使用的资源的限制(limit),这限制分为软限制(当前限制)和硬限制(上限),其中硬限制是软限制的上限值,应用程序在运行过程中使用的系统资源不超过相应的软限制,任何的超越都导致进程的终止. 例如 查看进程允许打开的最大文件句柄数:ulimit -n 设置进程能打开的最大文件句柄数:ulimit -n xxx   参数 描述 ulimited 不限制用户可以使用的资源,但本设置对可打开的最大文件数(max open files) 和可同时运行的最大进程数(max…

Spark学习之Spark调优与调试(7) 1. 对Spark进行调优与调试通常需要修改Spark应用运行时配置的选项. 当创建一个SparkContext时就会创建一个SparkConf实例. 2. Spark特定的优先级顺序来选择实际配置: 优先级最高的是在用户代码中显示调用set()方法设置选项: 其次是通过spark-submit传递的参数: 再次是写在配置文件里的值: 最后是系统的默认值. 3.查看应用进度信息和性能指标有两种方式:网页用户界面.驱动器和执行器进程生成的日志文件. 4.…

1. linux的ulimit各种限制之深入分析 http://blog.sina.com.cn/s/blog_59b6af6901011ekd.html 2. Linux下修改ulimit设置的最大进程数 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-10/91866.htm 3. ulimit调优|设置普通用户的ulimit值 http://linuxguest.blog.51cto.com/195664/362366…

一.使用SparkConf配置Spark 对 Spark 进行性能调优,通常就是修改 Spark 应用的运行时配置选项.Spark 中最主要的配置机制是通过 SparkConf 类对 Spark 进行配置.当创建出一个 SparkContext 时,就需要创建出一个 SparkConf 的实例. import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf object Test { def main(args: A…

下面来看看更复杂的情况,比如,当调度器进行流水线执行(pipelining),或把多个 RDD 合并到一个步骤中时.当RDD 不需要混洗数据就可以从父节点计算出来时,调度器就会自动进行流水线执行.上一篇博文结尾处输出的谱系图使用不同缩进等级来展示 RDD 是否会在物理步骤中进行流水线执行.在物理执行时,执行计划输出的缩进等级与其父节点相同的 RDD 会与其父节点在同一个步骤中进行流水线执行.例如,当计算 counts 时,尽管有很多级父 RDD,但从缩进来看总共只有两级.这表明物理执行只需要两个…

1,说明:ulimit用于shell启动进程所占用的资源.2,类别:shell内建命令3,语法格式:ulimit [-acdfHlmnpsStvw] [size]4,参数介绍:-H 设置硬件资源限制.-S 设置软件资源限制.-a 显示当前所有的资源限制.-c size:设置core文件的最大值.单位:blocks-d size:设置数据段的最大值.单位:kbytes-f size:设置创建文件的最大值.单位:blocks-l size:设置在内存中锁定进程的最大值.单位:kbytes-m siz…

概要:linux系统默认open files数目为1024, 有时应用程序会报Too many open files的错误,是因为open files 数目不够.这就需要修改ulimit和file-max.特别是提供大量静态文件访问的web服务器,缓存服务器(如squid), 更要注意这个问题.网上的教程,都只是简单说明要如何设置ulimit和file-max, 但这两者之间的关系差别,并没有仔细说明. 说明:1. file-max的含义.man proc,可得到file-max的描述:/pro…

个人总结: 如何设置普通用户的ulimit值 1.vim /etc/profile 增加 ulimit -n 10240 source /etc/profile 重新启动就不需要运行这个命令了. 2.修改/etc/security/limits.conf 增加 *      hard     nofile     10240    \\限制打开文件数10240 3.测试,新建普通用户,切换到普通用户使用ulit -a 查看是否修改成功.   相关介绍: ulimit -a 用来显示当前的各种用户…

1. 多线程场景下尽量使用并发容器代替同步容器 (如ConcurrentHashMap代替同步且基于散列的Map, 遍历操作为主要操作的情况下用CopyOnWriteArrayList代替同步的List) ConcurrentHashMap:分段锁机制,多线程条件下优于HashMap+synchronized的组合方式: CopyOnWriteArrayList: 每次修改时都会创建并重新发布一个新的容器副本,从而实现可变性.容器的迭代器保留一个指向底层基础数组的引用,这个数组当前位于迭代器的起…

深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数.模型在训练集和测试集拟合效果.交叉验证.激活函数和优化算法的选择等. 那如何对我们自己的模型进行判断呢?——通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小(loss),还有它的精确率(accuracy). 目录 前言 1.定义模型函数 2.交叉验证(Cross-validation) 3.优化算法 4.激活函数(activation) 5.dropout 6.early stopping 模型训练实战案…