CDH集群中YARN的参数配置 前言:Hadoop 2.0之后,原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架,升级为MapReduceV2(Yarn)版本,也就是把资源调度和任务分发两块分离开来.而在最新的CDH版本中,同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2(Yarn)两个版本,如果集群中需要使用Yarn做统一的资源调度,建议使用Yarn. CDH对Yarn的部分参数做了少了修改,并且添加了相关的中文说明,本文着重介绍了CDH中相比 MapReduceV1一些参

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

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

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

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

在Hadoop2.0中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container. 这样可以精简MapReduce, 使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. 如下图所示 YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装. 目前

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,

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

本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理,使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数 spark 是基于内存的计算,spark 调优大部分是针对内存的,了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理 spark.driver.memory:默认 512M spark.executor.memory:默认 512M spark.yarn.am.memory:默认 512M spark.yarn.driver.memoryOverhead:driver memor

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 -------

当C程序运行在操作系统上时,操作系统会给每一个程序分配一定的栈空间. 堆为所有程序共有的,需要时需要申请访问. 一.栈 局部变量.函数一般在栈空间中. 运行时自动分配&自动回收:栈是自动管理的,程序员不需要手工干预.方便简单. 反复使用:栈内存在程序中其实就是那一块空间,程序反复使用这一块空间. 脏内存:栈内存由于反复使用,每次使用后程序不会去清理,因此分配到时保留原来的值. 临时性:(函数不能返回栈变量的指针,因为这个空间是临时的) 栈会溢出:因为操作系统事先给定了栈的大小,如果在函数中无穷尽

在 JVM内存垃圾回收方法 中,我们已经详细讨论了内存回收,但是,我们程序中生成的对象是如何进行分配的呢?以下所述针对的是HotSpot虚拟机. 1.Java堆结构 以HotSpot为例,如下图: Heap = { Old + NEW = {Eden, from, to} },Old 即 年老代(Old Generation),New 即 年轻代(Young Generation).年老代和年轻代的划分对垃圾收集影响比较大. 1.1.年轻代 所有新生成的对象首先都是放在年轻代(或称新生代,You

本文是<深入理解Java虚拟机 JVM高级特性与最佳实践>的读书笔记 在介绍Java的垃圾回收方法之前,我们先来了解一下Java虚拟机在执行Java程序的过程中把它管理的内存划分为若干个不同的的数据区的什么? 1.Java运行时数据区的划分 如下图: 其中程序计数器,虚拟机栈,本地方法栈这3个区域的内存随线程而生,随线程而灭的,因此这几个区域的内存分配与回收都是有确定的,我们不需要考虑这几个区域的内存的分配与回收.而堆和方法区则不一样,我们只有在程序处于运行期间时才能知道会创建哪些对象,这部分

Buddy(伙伴的定义): 这里给出伙伴的概念,满足以下三个条件的称为伙伴:1)两个块大小相同:2)两个块地址连续:3)两个块必须是同一个大块中分离出来的: Buddy算法的优缺点: 1)尽管伙伴内存算法在内存碎片问题上已经做的相当出色,但是该算法中,一个很小的块往往会阻碍一个大块的合并,一个系统中,对内存块的分配,大小是随机的,一片内存中仅一个小的内存块没有释放,旁边两个大的就不能合并. 2)算法中有一定的浪费现象,伙伴算法是按2的幂次方大小进行分配内存块,当然这样做是有原因的,即为了避免把大

最近在看周志明所著的<深入理解Java虚拟机>,有几个问题不太明白,希望对虚拟机有研究的哥们儿帮我解答一下.先说一下我进行试验的环境: 操作系统:Mac OS X 10.11.6 EI Capitan Java环境: java version "1.8.0_92" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_92-b14) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.92-b14, m

内核版本:linux-2.6.11 Linux在加载一个可执行程序的时候做了种种复杂的工作,内存分配是其中非常重要的一环,作为一个linux程序员必然会想要知道这个过程到底是怎么样的,内核源码会告诉你这一切. 线性区 一个可执行程序,是经过编译器处理后的遵守一定规则的数据.符号表和指令序列的组合,当linux加载一个可执行程序的时候,会为其创建一个新的进程,其对应的进程描述符task_struct中会保存许多资源的描述符,其中的mm_struct就是这个进程的内存描述符,用来管理该进程拥有的所有

内核版本:linux-2.6.11 伙伴系统 伙伴系统是linux用于满足对不同大小块物理内存分配和释放请求的解决方案. 内存管理区 linux将物理内存分成三个内存管理区,分别为ZONE_DMA ZONE_NORMAL ZONE_HIGHMEM,并使用三个管理区描述符管理这三个ZONE. 管理区描述符里,有一个元素数为11的free_area数组,分别对应1.2.4.8.16.....不同块的大小,其中的每个元素的类型都是一个名为free_area的结构体,代码位置mm/mmzone.h st

Java把内存分成两种,一种叫做栈内存,一种叫做堆内存 在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配.当在一段代码块中定义一个变量时,java就在栈中为这个变量分配内存空间,当超过变量的作用域后,java会自动释放掉为该变量分配的内存空间,该内存空间可以立刻被另作他用. 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.在堆中产生了一个数组或者对象后,还可以在栈中定义一个特殊的变量,这个变量的取值等于数组或者对象在堆内存中

  (1)代码区(text segment).存放CPU执行的机器指令(machine instructions).通常,代码区是可共享的 (即另外的执行程序可以调用它),因为对于频繁被执行的程序,只需要在内存中有一份代码即可.代码区通常是只读的,使其只读的原因是防止程序意外地修改了它的指令.另外,代码区还规划了局部变量的相关 信息. (2)全局初始化数据区/静态数据区(initialized data segment/data segment).该区包含了在程序中明确被初始化的全局变量.静态变