关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情,单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻.于是,最近查了大量的资料,综合各种解释,终于理解到了一个比较清晰的程度,在这里将理解的东西做一个简单的记录,以备忘却.首先,先将关于mapreduce和yarn关于内存分配的参数粘贴上:yarn.scheduler.minimum-allocation-mbyarn.scheduler.maximum-allocation-mbyarn.nodemanager.resource…

实际遇到的真实问题,解决方法: 1.调整虚拟内存率yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio (这个hadoop默认是2.1) 2.调整map与reduce的在AM中的大小大于yarn里RM可分配的最小值yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 大小因为在Container中计算使用的虚拟内存来自 map虚拟内大小=max(yarn.scheduler.minimum-allocation-mb,mapreduce.map.memory.mb…

稍微有点mapreduce使用经验的同学肯定对OOM不陌生,对的,我目前在mapReduce里面遇到的最多的报错也是内存分配出错,所以看到好多hadoop执行脚本里面有好多关于内存的参数,虽然是知道和内存分配有关系,但是我依然不太清楚具体的原理,从网上查阅相关资料,看到博主整理的,甚是欣慰,稍作整理如下: 关于mapreduce程序运行在yarn上时内存的分配一直是一个让我蒙圈的事情,单独查任何一个资料都不能很好的理解透彻.于是,最近查了大量的资料,综合各种解释,终于理解到了一个比较清晰的程度,…

问题描述 在测试spark on yarn时,发现一些内存分配上的问题,具体如下. 在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数: SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数 SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小 SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spark-driver进程分配的内存大小 执行$SPARK_HOME/bin/spark-sql…

本文出自:http://blog.chinaunix.net/uid/28311809/abstract/1.html 在这篇博客中,主要介绍了Yarn对MRv1的改进,以及Yarn简单的内存配置和Yarn的资源抽象container.我么知道MRv1存在的主要问题是:在运行时,JobTracker既负责资源管理又负责任务调度,这导致了它的扩展性.资源利用率低等问题.之所以存在这样的问题,是与其最初的设计有关,如下图: 从上图可以看到,MRv1是围绕着MapReduce进行,并没有过多地考虑以后…

这篇文章看后感觉不错,和我在glibc下的hurdmalloc.c文件里关于malloc的实现基本意思相同,同时,这篇文章还介绍了一些内存管理方面的知识,值得推荐. 原文链接地址为:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-memory/ 原文如下: 为什么必须管理内存 内存管理是计算机编程最为基本的领域之一.在很多脚本语言中,您不必担心内存是如何管理的,这并不能使得内存管理的重要性有一点点降低.对实际编程来说,理解您的内存管理器的能力与 局限性至…

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有…

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一…

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论…

上一篇hive on tez 任务报错中提到了containter内存不足,现对yarn 内存分配管理进行介绍 一.相关配置情况 关于Yarn内存分配与管理,主要涉及到了ResourceManage.ApplicationMatser.NodeManager这几个概念,相关的优化也要紧紧围绕着这几方面来开展.这里还有一个Container的概念,现在可以先把它理解为运行map/reduce task的容器,后面有详细介绍. 1.1 RM的内存资源配置, 配置的是资源调度相关 RM1:yarn.s…

一.简介 JVM采用分代垃圾回收.在JVM的内存空间中把堆空间分为年老代和年轻代.将大量(据说是90%以上)创建了没多久就会消亡的对象存储在年轻代,而年老代中存放生命周期长久的实例对象.年轻代中又被分为Eden区(圣经中的伊甸园).和两个Survivor区.新的对象分配是首先放在Eden区,Survivor区作为Eden区和Old区的缓冲,在Survivor区的对象经历若干次收集仍然存活的,就会被转移到年老区. 简单讲,就是生命期短的对象放在一起,将少数生命期长的对象放在一起,分别采用不同的回收…

垃圾收集器需要解决的三个问题: 1)哪些内存需要回收 2)什么时候回收 3)如何回收 背景:程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈3个区域随线程而生,随线程而灭,在这几个区域内不需要过多的考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟着回收了,所以我们着重需要探究的是堆和方法区,因为他们是线程共享的,并且一个接口的多个实现类需要的内存可能不一样,一个方法中的多个分支需要的内存也可能不一样,只有在程序运行期间才会知道创建哪些对象,这部分内存的分配和回收都是动态的,垃圾收集器所关注的内存就是这块…

本文转自http://ifeve.com/a-simple-example-demo-jvm-allocation-and-gc/ http://www.idouba.net/a-simple-example-demo-jvm-allocation-and-gc/ 原文链接:最简单例子图解JVM内存分配和回收 一.简介 JVM采用分代垃圾回收.在JVM的内存空间中把堆空间分为年老代和年轻代.将大量(据说是90%以上)创建了没多久就会消亡的对象存储在年轻代,而年老代中存放生命周期长久的实例对象.年…

众所周知,vector的size()其实并不代表它占用的空间,它实际占用空间可以用capacity()查看 众所周知,push_back()时,如果size==capacity则会使capacity从0变1或者变为原来两倍,当然如果size<capacity则不会触发内存分配 众(gui)所(cai)周(zhi)知(dao),一旦触发内存分配,原来的指针或者迭代器失效,因为vector的所有内容搬迁到新的内存里了 你可能觉得push_back()奇慢无比,那倒也不至于,因为平均下来push_ba…

[转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/] 简介: 本文介绍了 Hadoop 自 0.23.0 版本后新的 map-reduce 框架(Yarn) 原理,优势,运作机制和配置方法等:着重介绍新的 yarn 框架相对于原框架的差异及改进:并通过 Demo 示例详细描述了在新的 yarn 框架下搭建和开发 hadoop 程序的方法. 读者通过本文中新旧 hadoop map-reduce 框架的对比,…

摘要:本文介绍了Hadoop 自0.23.0版本后新的MapReduce框架(Yarn)原理.优势.运作机制和配置方法等:着重介绍新的Yarn框架相对于原框架的差异及改进. 编者按:对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,随着需求的发展,Yarn 框架浮出水面,@依然光荣复兴的 博客给我们做了很详细的介绍,读者通过本文中新旧 Hadoop MapReduce 框架的对比,更能深刻理解新的 y…

Hadoop 新 MapReduce 框架 Yarn 详解: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ Apache Hadoop于2005年推出,提供了核心的MapReduce处理引擎来支持大规模数据工作负载的分布式处理.7年后的今天,Hadoop正在经历着一次彻底检查,不仅支持MapReduce,还支持其他分布式处理模型. [编者按]成熟.通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前…

  这些年,云计算.大数据的发展如火如荼,从早期的以MapReduce为代表的基于文件系统的离线数据计算,到以Spark为代表的内存计算,以及以Storm为代表的实时计算,还有图计算等等.只要数据规模到了一定的程度,都需要依赖分布式计算来实时或者离线做出决策.虽然本人并未从事相关工作,但是了解一下还是好的. MapReduce这个词一度是分布式计算的代名词,至少代表了离线计算这一大类大数据编程范式.当提到这个词,可能是指google的论文,或者hadoop的mr实现,也或者是这种编程范式.在本文…

HDFS 系统架构图 NameNode 是主节点,存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.NameNode将这些信息加载到内存并进行拼装,就成为了一个完整的元数据信息 NameNode的启动过程: 第一次启动: NameNode存储的元数据放置在: * 内存 *本地磁盘 *fsimage(镜像文件) *edits(编辑日志文件)         1, 格式化hfds 文件系统,就是为了生成fsimage …

MapReduce On Yarn的配置详解和日常维护 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.MapReduce运维概述 MapReduce on YARN的运维主要是针对CPU和内存资源的运维. 二.MapReduce配置详解 1>.以下参数讲解以社区版2.6.0的参数名和默认值为准(配置文件为:hdfs-default.xml / hdfs-site.xml ) MapReduce 参考链接:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6…

内核版本:linux-2.6.11 Linux在加载一个可执行程序的时候做了种种复杂的工作,内存分配是其中非常重要的一环,作为一个linux程序员必然会想要知道这个过程到底是怎么样的,内核源码会告诉你这一切. 线性区 一个可执行程序,是经过编译器处理后的遵守一定规则的数据.符号表和指令序列的组合,当linux加载一个可执行程序的时候,会为其创建一个新的进程,其对应的进程描述符task_struct中会保存许多资源的描述符,其中的mm_struct就是这个进程的内存描述符,用来管理该进程拥有的所有…

前言: 一直在使用Memcache,但是对其内部的问题,如它内存是怎么样被使用的,使用一段时间后想看看一些状态怎么样?一直都不清楚,查了又忘记,现在整理出该篇文章,方便自己查阅.本文不涉及安装.操作.有兴趣的同学可以查看之前写的文章和Google. 1:参数 memcached -h memcached -p <num> TCP端口,默认为11211,可以不设置 -U <num> UDP端口,默认为11211,0为关闭 -s <file> UNIX socket -a…

[尊重原创文章出自:http://my.oschina.net/xiaohui249/blog/170013] 摘要 从整体上介绍java内存的概念.构成以及分配机制,在此基础上深度解析java中的String类型,从内存分配情况来解析String对象的特性. java 内存 String StringBuffer StringBuilder 一.引题 在java语言的所有数据类型中,String类型是比较特殊的一种类型,同时也是面试的时候经常被问到的一个知识点,本文结合java内存分配深度分析…

时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co…

Java的GC机制是自动进行的,和c语言有些区别需要程序员自己保证内存的使用和回收. Java的内存分配和回收也主要在Java的堆上进行的,Java的堆中存储了大量的对象实例,所以Java的堆也叫GC堆. Java在垃圾收集的过程中,主要用到了分代收集算法,我会先讲一下常用垃圾收集算法. 常用垃圾收集算法 1. 标记-清除算法 这种垃圾收集算法思路非常简单,主要是首先标记出所有需要回收的对象,然后回收所有需要回收的对象. 但是有一个明显的缺点,采用这种算法之后会发现内存块回收之后就不连续了,这就…

首先必须说明作为Java程序员对于内存只要有大致的了解就可以了,如果你对Java当中的某一个知识点在不需要分析内存分配过程的情况下可以掌握,那就大可不必去研究内存.如果你对知识点已经掌握,那么你应该把更多的精力放在对业务逻辑的分析与设计上,这样的话你才可能这一行业走的更远. 好了废话不多说了,下面我带着大家先来简单的看一下Java当中所涉及的内存分配,接着我会以讲解Java当中的值传递问题,分析在代码执行的过程当中内存的状态. 一.Java当中所涉及到的内存分类 Java当中你知道这5种内存就够…

首先是概念层面的几个问题: Java中运行时内存结构有哪几种? Java中为什么要设计堆栈分离? Java多线程中是如何实现数据共享的? Java反射的基础是什么? 然后是运用层面: 引用类型变量和对象的区别? 什么情况下用局部变量,什么情况下用成员变量? 数组如何初始化?声明一个数组的过程中,如何分配内存? 声明基本类型数组和声明引用类型的数组,初始化时,内存分配机制有什么区? 在什么情况下,我们的方法设计为静态化,为什么?(上次胡老师问文奇,问的哑口无言,当时想回答,却老感觉表述不清楚,这里…

JAVA 文件编译执行与虚拟机(JVM)介绍 Java 虚拟机(JVM)是可运行Java代码的假想计算机.只要根据JVM规格描述将解释器移植到特定的计算机上,就能保证经过编译的任何Java代码能够在该系统上运行.本文首先简要介绍从Java文件的编译到最终执行的过程,随后对JVM规格描述作一说明. 一.Java源文件的编译.下载.解释和执行 Java应用程序的开发周期包括编译.下载.解释和执行几个部分.Java编译程序将Java源程序翻译为JVM可执行代码?字节码.这一编译过程同C/C++的编译有…

原文:Ogre的内存分配策略 读这个之前,强烈建议看一下Alexandrescu的modern c++的第一章关于policy技术的解释.应该是这哥们发明的,这里只是使用. 首先列出涉及到的头文件:(这几个头文件彼此之间相关性挺大的,应该一起看) 只在调试期使用: OgreMemoryTracker.h 这个头文件中定义了MemoryTracker这个类,用来测试和调试Ogre的内存分配系统的.能跟踪内存的分配.回收.泄漏和统计信息.Ogre使用者不需要关注. OgreAlignedAlloca…

查找了一些 new , GlobalAlloc, HeapAlloc分配内存方式的区别. 转了一些资料 //===========================================================// 下面是资料1: 1. GlobalAlloc函数和new()的区别.       1>new是标准的C++分配内存函数.GlobalAlloc是WIN下的API函数.    2>new分配内存同时会调用类等对象的构造函数.GlobalAlloc不回.    3>…