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,…

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…

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…

现在全闪存阵列已经见怪不怪了,EMC的XtremIO,还有VNX-F(Rockies),IBM FlashSystem.全闪存真正为效率而生,重新定义存储速度.凭借极致性能,高可用性,为您极大提高企业级应用效率.提到闪存的优势,那么毋庸置疑的就是速度!而在速度优势背后,SSD则面临着价格.容量以及寿命等方面的限制. 当然随着技术的发展,成本的下降,SSD有可能会取代机械硬盘,成为下一代企业存储的主要介质.机械硬盘可能转变为磁带的角色. 但是,闪存速度的确就是现在存储系统的极限吗?现在有需要基于内…

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…

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…

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…

上节学习回顾 1.判断对象存活算法:引用计数法和可行性分析算法 2.垃圾收集算法:标记-清除算法.复制算法.标记-整理算法 3.垃圾收集器: Serial:新生代收集器,采用复制算法,单线程. ParNew:新生代收集器,采用复制算法,多线程. Parallel Scavenge:新生代收集器,采用复制算法,多线程,注重吞吐量. Serial Old:老年代收集器,采用标记-整理算法,单线程. Parallel Old:老年代收集器,采用标记-整理算法,多线程,与Parallel Scaveng…

java内存分配 A:栈 存储局部变量 B:堆 存储所有new出来的 C:方法区(方法区的内存中) 类加载时 方法信息保存在一块称为方法区的内存中, 并不随你创建对象而随对象保存于堆中; D:本地方法区(系统相关) E:寄存器(CPU使用) 注意:         a:局部变量 在方法定义中或者方法声明上定义的变量. b:栈内存和堆内存的区别                栈:数据使用完毕,就消失.------>存储的是值类型 局部变量:在栈中 堆:每一个new出来的东西都有地址 -------…