(修改前记得备份) 修改IntellJ/bin/idea.exe.vmoptions修改成 -Xms512m -Xmx512m -Xmn164m -XX:MaxPermSize=250m -XX:ReservedCodeCacheSize=64m -Xverify:none -Xnoclassgc -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=85 -XX:+UseCMSCompactAtF…

1.背景 eclipse启动了一个项目,用了15分钟,我佛了,在家办公也懒得弄一直没管,好嘛,越用越气,越来越慢,现在启动一次要半小时了,气不气,然后下定决心调优一下. 2.知识库(自认为调优重要的几个参数) 堆设置 -Xms 最小堆内存.一般来讲,大点,程序会启动的快一点,但是也可能会导致机器暂时间变慢.此值可以设置与-Xmx相同,以避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存. -Xmx 最大堆内存.如果程序运行需要占用更多的内存,超出了这个设置值,就会抛出OutOfMemory异常. -Xmn…

本文主要参考自<深入理解 Java 虚拟机>.这本书是国人写的难得的不是照搬代码注释的且不是废话连篇的技术书,内容涵盖了 Java 从源码到字节码到执行的整个过程,包括了 JVM(Java Virtual Machine)的架构,垃圾收集的介绍等.这里摘录出关于配置 JVM 基本参数来调优 Eclipse 启动的过程,比较初级,供初学者参考. 基础知识 针对 JVM 的参数调优主要集中在数据区大小的控制和垃圾回收策略的选择.关于 JVM 运行机制等更多内容可参考其他博文 JVM 的运行时数据区…

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…

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.…

[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.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…