在yarn中的application详情页面 http://resourcemanager/cluster/app/$applicationId 或者通过application命令 yarn application -status $applicationId 只能看到应用启动以来占用的资源*时间统计,比如: Aggregate Resource Allocation : 3962853 MB-seconds, 1466 vcore-seconds 到处都找不到这个应用当前实时的资源占用情况,比

SQL Server 使用的资源受到操作系统的调度,同时,SQL Server在内部实现了一套调度算法,用于管理从操作系统获取的资源,主要是对内存和CPU资源的调度.一个好的数据库系统,必定在内存中缓存足够多的信息,以减少从物理硬盘中读取数据的次数:如果内存是系统瓶颈,那么SQL Server一定会运行的非常慢.监控SQL Server的内存压力,需要从Widnows级别上,对内存使用的整体使用情况进行监控:从SQL Server级别上,监控SQL Server对内存资源的使用情况. 一,从Wi

学时服务器查询教练所带人数时,使用select count(distinct(u_STRNO))时报超出内存错误.后参考“mysqld-nt: Out of memory解决方法”http://jingyan.baidu.com/article/020278116b428d1bcd9ce568.html?qq-pf-to=pcqq.c2c 修改参数: key_buffer            = 512K    #global buffer   => key_buffer           

一.Linux下开源监控系统简单介绍1)cacti:存储数据能力强,报警性能差2)nagios:报警性能差,存储数据仅有简单的一段可以判断是否在合理范围内的数据长度,储存在内存中.比如,连续采样数据存储,有连续三次不在合理范围内的数据就报警3)zabbix:结合上面两种工具的优点,又可以存储数据,又可以报警. Zabbix是一个基于Web界面提供分布式系统监视及网络监视功能的企业级开源解决方案.借助Zabbix可很轻松地减轻运维人员们繁重的服务器管理任务,实现业务系统持续运行.下面会逐步介绍Za

1.spark 2.2内存占用计算公式 https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80914283 2.spark on yarn内存分配** 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,

问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源

参考原文:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大,默认的spark的内存设置就不行了,需要重新设置.还没有看Spark源码,只能先搜搜相关的博客解决问题. 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Sp

Jconsole是JDK自带的监控工具,在JDK/bin目录下可以找到.它用于连接正在运行的本地或者远程的JVM,对运行在java应用程序的资源消耗和性能进行监控,并画出大量的图表,提供强大的可视化界面.而且本身占用的服务器内存很小,甚至可以说几乎不消耗,不失为一款好工具. -------------Jconsole监视远程的linux服务器上的tomcat ----------------------------- 环境:服务器端: Linux + jdk1.60 + tomcat 7客户端:

目录 1 JDK 工具的使用 2 查看 GC 日志信息 3 添加 JMS 远程监控 Tomcat是一款常用的Web容器, 它是运行在 JVM(Java Virtual Machine) 中的一个Java进程. 本文以Tomcat为例, 借助一些JDK的工具对Tomcat在运行过程中的内存占用情况进行监控, 为优化提供数据支撑. 1 JDK 工具的使用 JDK自带的工具位于${JAVA_HOME}/bin/目录下. JConsole 可以简单明了地查看到内存的使用情况, 线程的状态, 当前加载的类

Linux性能监控分析命令(一)—vmstat命令详解 一.vmstat介绍 语法格式: vmstat [-V] [-n] [-S unit] [delay [count]] -V prints version. -n causes the headers not to be reprinted regularly. -a print inactive/active page stats. -d prints disk statistics -D prints disk table -p pri

Linux 四大件:CPU.内存.磁盘.网络 CPU 就像人的大脑,主要负责相关事情的判断以及实际处理的机制. CPU的性能主要体现在其运行程序的速度上.影响运行速度的性能指标包括CPU的工作频率.Cache容量.指令系统和逻辑结构等参数. 查询指令:cat /proc/cpuinfo [root@besttest ~]# cat /proc/cpuinfo processor : vendor_id : GenuineIntel cpu family : model : model name

public class MonitorTools { /// <summary> /// 获取具体进程的内存,线程等参数情况 /// </summary> /// <param name="processName"></param> public static void getWorkingSet(string processName) { Process[] ps = Process.GetProcesses(); foreach (

  Linux系统常见日常监控 系统信息 查看 CentOS 版本号:cat /etc/redhat-release 综合监控 nmon 系统负载 命令:w(判断整体瓶颈) 12:04:52 up 16 days, 12:54, 1 user, load average: 0.06, 0.13, 0.12 USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT root pts/0 116.21.24.85 11:57 4.00s 16:18 0.01s w 第一行:

1)添加计划任务 crontab -e会使用某个编辑器打开某个文件,然后在内输入需要执行的计划任务,保存后在/var/spool/cron/crontabs/下会出现以用户名命名的文件 2)计划任务如何添加 该文件中每行都包括六个域,其中前五个域是指定命令被执行的时间,最后一个域是要被执行的命令.    每个域之间使用空格或者制表符分隔.格式如下:  minute hour day-of-month month-of-year day-of-week commands 除了数字还有几个个特殊的符

mongodb 查询数据默认占用最大内存为100M,如果查询涉及到大量数据进行$group.$sort时会抛出类似以下的异常: Received error :: { $err: \"Exceeded memory limit for $group, but didn't allow external sort. Pass allowDiskUse:true to opt in.\", code: 16945 秩序要在查询时添加{allowDiskUse: true}可以将查询结果保存

#include <iostream> using namespace std; //using std::cout; using std::cin; using std::endl; #define GLEW_STATIC #include <GL/glew.h> #include <GLFW/glfw3.h> //#define STB_IMAGE_STATIC //#define STR_IMAGE_IMPLEMENTATION #include "st

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo

在进行VS调试时 大家是否想知道当前变量 占用了内存多少空间呢 这对系统调优还是很有帮助的吧

主要参考这位仁兄的文章  http://elf8848.iteye.com/blog/471676 照做后发现还是不行,原来是Linux服务器配置了多块网卡,在设置 Djava.rmi.server.hostname  属性为当前服务器的IP后,就可以连接到了. 请编辑 tomcat/bin/catalina.sh ,在JAVA_OPTS 下边再添加以下参数即可. JAVA_OPTS="-Dcom.sun.management.jmxremote.port=PORT -Djava.rmi.ser

什么是 Glances? Glances 是一个由 Python 编写,使用 psutil 库来从系统抓取信息的基于 curses 开发的跨平台命令行系统监视工具. 通过 Glances,我们可以监视 CPU,平均负载,内存,网络流量,磁盘 I/O,其他处理器 和 文件系统 空间的利用情况. Glances 是一个用来监视 GNU/Linux 和 FreeBSD 操作系统的 GPL 授权的自由软件. Glances 同时也提供了很多实用的选项. 其中我们能够在配置文件见到的一项主要的功能就是设置

# vim /scripts/swap-warning.sh #!/bin/bash #提取本服务器的IP地址信息 IP=`ifconfig eth0 | grep "inet addr" | cut -f 2 -d ":" | cut -f 1 -d " "` #系统分配的交换分区总量 swap_total=`free -m | grep Swap | awk '{print $2}'` #当前剩余的交换分区free大小 swap_free=`