1.hadoop的内存配置调优 mapred-site.xml的内存调整 <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value></value> </property> <property> <name>mapreduce.map.java.opts</name> <value>-Xmx1024M</value> <…

Oracle 数据库系统中起到调节作用的参数叫初始化参数,数据库管理员根据实际情况需要适当调整这些 初始化参数以优化Oracle系统. 1 主要系统参数调优介绍 2 系统内存参数的分配 2.1 Oracle 实例= 内存结构 + 进程结构 内存结构 = SGA + PGA SGA(系统全局区): 用户存储数据库信息的内存区,该区域为数据库进程所共享.它包含服务器的数据和控制信息,主要包含高速数据缓冲区.共享池.重做日志缓存区.Java池,大型池等内存结构. SGA的设置,理论上SGA的大小应该占…

一.常见的Java内存溢出有以下三种: 1. Java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 即JVM Heap溢出 解释说明:JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.其初始空间默认是物理内存的1/64,最大空间不可超过物理内存.JVM提供-Xmn -Xms -Xmx等选项来进行设置. 出错场景:在JVM中,如果98%的时间是用于GC,且可用的Heap size不足2%时…

1.hbase client配置参数 超时时间.重试次数.重试时间间隔的配置也比较重要,因为默认的配置的值都较大,如果出现hbase集群或者RegionServer以及ZK关掉,则对应用程序是灾难性的,超时和重新等会迅速占满web容器的链接,导致web容器停止服务,关于socket的超时时间,有两种:1:建立连接的超时时间:2:读数据的超时时间. 可以配置如下几个参数: 1. hbase.rpc.timeout:rpc的超时时间,默认60s,不建议修改,避免影响正常的业务,在线上环境刚开始配置的…

@ 目录 HBase参数调优 hbase.regionserver.handler.count hbase.hregion.max.filesize hbase.hregion.majorcompaction hbase.hstore.compaction.min hbase.hstore.compaction.max hbase.hstore.blockingStoreFiles hbase.regionserver.global.memstore.size(重) hbase.regionse…

一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S…

堆内存溢出: 此种溢出,加内存只能缓解问题,不能根除问题,需优化代码堆内存中存在大量对象,这些对象都有被引用,当所有对象占用空间达到堆内存的最大值,就会出现内存溢出OutOfMemory:Java heap space 永久代溢出 如果发生,则是在初始化的时候,空间太小,解决办法,扩大空间类的一些信息,如类名.访问修饰符.字段描述.方法描述等,所占空间大于永久代最大值,就会出现OutOfMemoryError:PermGen space 内存溢出的检测方法:pid=1730 Jdk/bin目录下…

1. JVM内存区域和参数配置 1.1 JVM内存结构 Java堆(Heap) Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建.此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存. 方法区(Method Area) 方法区(Method Area)与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.即时编译器编译后的代码等数据 程序计数器(Program Counter Register) 由于Java虚拟机的多线程是…

yarn的参数调优,必调参数 28>.yarn.nodemanager.resource.memory-mb  默认为8192.每个节点可分配多少物理内存给YARN使用,考虑到节点上还 可能有其他进程需要申请内存,该值设置为物理内存总数/1.3比较合适, 例如128G内存的节点可以分配100G   30>.yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 默认为8.每个节点可分配多少虚拟核给YARN使用,通常设为该节点定义 的总虚拟核数即可.…

堆.栈.方法区概念区别 1.堆 堆内存用于存放由new创建的对象和数组.在堆中分配的内存,由java虚拟机自动垃圾回收器来管理.根据垃圾回收机制的不同, Java堆有可能拥有不同的结构,最为常见的就是将整个Java堆分为新生代和老年代.其中新声带存放新生的对象或者年龄不大的 对象,老年代则存放老年对象.新生代分为edn区.s0区.s1区,s0和s1也被称为from和to区域,他们是两块大小相等并且可以 互相角色的空间.绝大多数情况下,对象首先分配在eden区,在新生代回收后,如果对象还存活,则进…

http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.job.red…

1.limit限制调整 一般情况下,Limit语句还是需要执行整个查询语句,然后再返回部分结果. 有一个配置属性可以开启,避免这种情况---对数据源进行抽样 hive.limit.optimize.enable=true --- 开启对数据源进行采样的功能 hive.limit.row.max.size --- 设置最小的采样容量 hive.limit.optimize.limit.file --- 设置最大的采样样本数 缺点:有可能部分数据永远不会被处理到   2.JOIN优化 1).  将大…

原文链接:http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.jo…

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考示例 内容 1.num-executors 参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来…

Linux内核 TCP/IP.Socket参数调优 2014-06-06  Harrison....   阅 9611  转 165 转藏到我的图书馆   微信分享:   Doc1: /proc/sys/net目录 所有的TCP/IP参数都位于/proc/sys/net目录下(请注意,对/proc/sys/net目录下内容的修改都是临时的,任何修改在系统重启后都会丢失),例如下面这些重要的参数: 参数(路径+文件) 描述 默认值 优化值 /proc/sys/net/core/rmem_defau…

JVM参数调优 JVM参数调优是一个很头痛的问题,可能和应用有关系,下面是本人一些调优的实践经验,希望对读者能有帮助,环境LinuxAS4,resin2.1.17,JDK6.0,2CPU,4G内存,dell2950服务器. 一:串行垃圾回收,也就是默认配置,完成10万request用时153秒,JVM参数配置如下$JAVA_ARGS .= " -Dresin.home=$SERVER_ROOT -server -Xms2048M -Xmx2048M -Xmn512M -XXermSize=256…

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下…

关于php-fpm.conf参数调优,只对重要的参数进程调优.其它可参数前辈的. http://php.net/manual/zh/install.fpm.configuration.php (官方的) http://www.cnblogs.com/argb/p/3604340.html http://www.cnblogs.com/jonsea/p/5522018.html https://www.zybuluo.com/phper/note/89081 http://blog.64mazi.…

这里和大家分享一下JVM参数调优的八条经验,JVM参数调优,这是很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行FullGC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,相信通过本文的学习你对JVM参数调优有新的认识. 实例讲解JVM参数调优的八条经验 本文将介绍JVM参数调优,这是很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行FullGC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,这种 情况如果没隔几分钟就来一次,自己都受不了.这种停滞在测试的时候看不出来,只有网站pv达到数十万/天的时候问题…

原文来自:http://bbs.csdn.net/topics/310110257 本文只做整理记录,供个人学习. 1 JVM参数调优是个很头痛的问题,设置的不好,JVM不断执行Full GC,导致整个系统变得很慢,网站停滞时间能达10秒以上,这种情况如果没隔几分钟就来一次,自己都受不了.这种停滞在测试的时候看不出来,只有网站pv达到数十万/天的时候问题就暴露出来了. 要想配置好JVM参数,需要对年轻代.年老代.救助空间和永久代有一定了解,还要了解jvm内存管理逻辑,最终还要根据自己的应用来做调…

Linux下的jetty报java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space及Jetty内存配置调优解决方案问题linux的jetty下发布程序后再启动jetty服务时,发现启动不了,从日志中找到报java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.原因分析PermGen space,全称是Permanent Generation space,指的是内存3带中的永久区域.当java中间件启动时,会将相关的jar包和.class加载到…

简介 如果你的预测模型表现得有些不尽如人意,那就用XGBoost吧.XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器.它是一种十分精致的算法,可以处理各种不规则的数据.构造一个使用XGBoost的模型十分简单.但是,提高这个模型的表现就有些困难(至少我觉得十分纠结).这个算法使用了好几个参数.所以为了提高模型的表现,参数的调整十分必要.在解决实际问题的时候,有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数?这些参数要调到什么值,才能达到理想的输出?这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读.在…

[场景] Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU.内存等资源参数,生产环境中,任务资源分配不足会导致该job执行中断.失败等问题,所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要. spark提交作业,yarn-cluster模式示例: ./bin/spark-submit\ --class com.ww.rdd.wordcount \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \  --executor-memory 4G \ --num…

一.XGBoost的优势 XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升.当我对它的表现有更多了解的时候,当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候,我发现它具有很多优势: 1 正则化 标准GBDT 的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤.正则化对减少过拟合也是有帮助的. 实际上,XGBoost以“正则化提升(regularized boosting)”技术而闻名. 2 并行处理 XGBoost可以实现并行处理,相比GBDT有了速度的飞跃. 不过,众所周知,Boosting算法是顺序处理的…

1.LightGBM简介 LightGBM是一个梯度Boosting框架,使用基于决策树的学习算法.它可以说是分布式的,高效的,有以下优势: 1)更快的训练效率 2)低内存使用 3)更高的准确率 4)支持并行化学习 5)可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比,速度是非常快的 2.XGboost的缺点 在讨论LightGBM时,不可避免的会提到XGboost,关于XGboost可以参考此博文 关于XGboost的不足之处主要有: 1)每轮迭代时,都需要遍历整个训练数据多次.如果把整个训练数据…

SpringBoot JVM参数调优 这个根据服务器的内存大小,来设置堆参数. -Xms :设置Java堆栈的初始化大小 -Xmx :设置最大的java堆大小 实例参数-XX:+PrintGCDetails -Xmx32M -Xms1M 本地项目调优…

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使…

[生产实践经验] 生产实践中的切身体会是:影响Spark性能的大BOSS就是shuffle,抓住并解决shuffle这个主要原因,事半功倍. [Shuffle原理学习笔记] 1.未经优化的HashShuffleManager 注:这是spark1.2版本之前,最早使用的shuffle方法,这种shuffle方法不要使用,只是用来对比改进后的shuffle方法.  如上图,上游每个task 都输出下游task个数的结果文件,下游每个task去上游task输出的结果文件中获取对应自己的. 问题: 生…

Linux内核参数调优 by:授客 QQ:1033553122 关于调优的建议: 1.出错时,可以查看操作系统日志,可能会找到一些有用的信息 2.尽量不要“批量”修改内核参数,笔者就曾这么干过,结果“调优”后,性能反而下降,事务出错数反而增加,所以,调优的时候可以考虑逐个参数进行调优,然后对比效果. 说明:我也不是很懂,参考自网络整理了下可能需要调整的一些参数 net.core.wmem_max=124928 发送套接字缓冲区大小的最大值(以字节为单位),参考值873200 net.core.r…