[Spark内存模型] Spark在一个executor中的内存分为3块:storage内存.execution内存.other内存. 1. storage内存:存储broadcast,cache,persist数据的地方. 2. execution内存:执行内存,join.aggregate.map等shuffle中间结果都缓存在这部分内存中,满了再写入磁盘,能够减少IO.其实map过程也是在这个内存中执行的. 3. other内存:程序代码执行时预留给自己的内存. 其中,execution和…

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…

堆内存(Heap) 堆是由Java虚拟机(JVM,下文提到的JVM特指Sun hotspot JVM)用来存放Java类.对象和静态成员的内存空间,Java程序中创建的所有对象都在堆中分配空间,堆只用来存储对象,应用程序通过存放在堆栈(Stack)内的引用来访问堆数据,一个JVM进程只能拥有一个堆.JVM通过-Xms和-Xmx参数分别设置堆的初始值和最大值,初始值默认是物理内存的1/64但小于1G,最大值默认是物理内存的1/4但小于1G .默认空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx…

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…

XGBoost算法在实际运行的过程中,可以通过以下要点进行参数调优: (1)添加正则项: 在模型参数中添加正则项,或加大正则项的惩罚力度,即通过调整加权参数,从而避免模型出现过拟合的情况. (2)控制决策树的层数: 通过叶子结点数目控制决策树的层数,视乎样本量大小决定,对于10万以下 的样本,一般在1到4之间,而针对更大的样本量,可以尝试更深的决策树层数发掘隐藏在数据里的一些规律或模式.(3)设定叶子结点包含的最少样本数目: 从而防止出现过小的叶子结点,降低预测(4)增加算法迭代次数: 可有效提…

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但…

在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大map task数,默认值2. mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 每个tasktracker可同时运行的最大reduce task数,默认值1. 2.配置磁盘块 mapred.local.dir map task中间结果写本地磁盘路径,默…

一.JVM内存模型 (图片来自网络) 根据Java虚拟机规范,JVM将内存划分为: New(年轻代) Tenured(年老代) Perm (永久代) 其中New和Tenured属于堆内存,堆内存会从JVM启动参数(-Xmx,-Xms,前者是JVM最大允许分配的堆内存,后者是JVM初始分配的堆内存)指定的内存中分配,Perm不属于堆内存,由虚拟机直接分配,但可以通过-XX:PermSize -XX:MaxPermSize 等参数调整其大小. 年轻代(New):年轻代用来存放JVM刚分配的Java对…

[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…

[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…