Configuration File Configuration Setting Value Calculation        8G VM (4G For MR)   yarn-site.xml yarn.nodemanager.resource.memory-mb = containers * RAM-per-container 4096 yarn-site.xml yarn.scheduler.minimum-allocation-mb = RAM-per-container 1024

1.hadoop的内存配置调优 mapred-site.xml的内存调整 <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value></value> </property> <property> <name>mapreduce.map.java.opts</name> <value>-Xmx1024M</value> <

export HADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx512m $HADOOP_CLIENT_OPTS" 问题场景:sqoop import时报OOM

注:本文以hadoop-2.5.0-cdh5.3.2为例进行说明.   Hadoop Yarn的资源隔离是指为运行着不同任务的“Container”提供可独立使用的计算资源,以避免它们之间相互干扰.目前支持两种类型的资源隔离:CPU和内存,对于这两种类型的资源,Yarn使用了不同的资源隔离方案.   对于CPU而言,它是一种“弹性”资源,使用量大小不会直接影响到应用程序的存亡,因此CPU的资源隔离方案采用了Linux Kernel提供的轻量级资源隔离技术Cgroup:对于内存而言,它是一种“限制

1) 关于hadoop在eclipse插件.经过自己的摸爬滚打.总结一下三条.     a) 2.0或者0.23.0吧 google比较方便.其他的可以自己编译.(这个我不敢保证.我本地环境事2.1.0.就是google上搜到的,都是可以自己编的,听说2.0源代码里面也有.但是我没有找到)     b)2.0以后的,特别的是2.1.0的.人家独立了一个项目,叫做HDT.还在开发中.这个是项目网址 http://hdt.incubator.apache.org/     c) 感觉上,如果mapp

目录 · 概况 · Hadoop · 云计算 · 大数据 · 数据挖掘 · 手工搭建集群 · 引言 · 配置机器名 · 调整时间 · 创建用户 · 安装JDK · 配置文件 · 启动与测试 · Cloudera Manager · 原理 · Hadoop架构 · 性能调优 · 硬件选型 · 操作系统调优 概况 Hadoop 1. ASF(Apache软件基金会)给出定义:Hadoop软件库是一个框架,允许在集群中使用简单的编程模型对大规模数据集进行分布式计算. 2. Hadoop生态圈 a) H

Hadoop Settings 由于Hadoop节点的系统配置,一些hadoop的设置可以减少运行系统中的瓶颈.首先,提高Java运行时的堆内存容量,也要和系统中的整体内存容量相关:其次,保持hadoop中派生的task数量与处理器数量相关. 一个比较好的规则是一个Reducer或两个Mapper分配一个处理器:如果系统拥有足够多的内存容量,设置Java堆的最大大小为1GB或更大.此外,还需要注意的是一个任务要有3个Java虚拟机在运行,所以必要还要至少保留每个任务3GB的内存, Hard Dr

Hadoop生产调优 一.HDFS-核心参数 1.NameNode 内存生产配置 1) NameNode 内存计算 每个文件块大概占用 150byte,一台服务器 128G 内存为例,能存储多少文件块呢? 128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈ 9.1 亿 2) Hadoop2.x 系列,配置 NameNode 内存 ​ NameNode 内存默认 2000m,如果服务器内存 4G,NameNode 内存可以配置 3g.在hadoop-env.sh 文件中配置如

GPU VS CPU iOS - 软件绘图 自定义"斑马线背景"View,重写drawRect绘制斑马线: ⚠️ 仅仅添加这一个View,内存就比正常增加了3-5M之间. 测试源代码:code - gitbub 一.导致内存增加的行为 重写drawRect 二.为什么重写drawRect会导致内存暴增 我们在 UIView 子类的 drawRect 函数中利用 Quartz2D 绘制图形,UIView 中的视图的内容是通过其控制的 CALayer 对象来绘制和渲染的,而在 CALaye

JVM内存模型和性能优化 JVM内存模型优点 内置基于内存的并发模型:      多线程机制 同步锁Synchronization 大量线程安全型库包支持 基于内存的并发机制,粒度灵活控制,灵活度高于数据库锁. 多核并行计算模型 基于线程的异步模型. JVM性能的人为问题 关键原因是:没有正确处理好对象的生命周期. 需要从需求中找出存在自然边界的业务对象,将其对应落实到内存中,成为内存模型In-memory Domain Model. 有大小边界限制的内存是缓存,没有永远使用不完的内存,缓存=“

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系

Dec :: vgfs001 kernel: tiotest_AMD_x86 invoked oom-killer: gfp_mask=, oom_adj=, oom_score_adj= Dec :: vgfs001 kernel: tiotest_AMD_x86 cpuset=/ mems_allowed= Dec :: vgfs001 kernel: Pid: , comm: tiotest_AMD_x86 Not tainted -.lustre.el6.x86_64 # Dec ::

YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案.对于内存资源,它是一种限制性资源,它的量的大小直接决定应用程序的死活,因为应用程序到达内存限制,会发生OOM,就会被杀死.CPU资源一般用Cgroups进行资源控制,Cgroups控制资源测试可以参见这篇博文Cgroups控制cpu,内存,io示例,内存资源隔离除Cgroups之外提供了另外一个更灵活的方案,就是线程监控方案. 默认情况下YARN采用线程监控的方案控制内存使用,采用这种机制的原因有两点: 1.Java创建子进程采用了“for

OutOfMemoryError在开发过程中是司空见惯的,遇到这个错误,新手程序员都知道从两个方面入手来解决:一是排查程序是否有BUG导致内存泄漏:二是调整JVM启动参数增大内存.OutOfMemoryError有好几种情况,每次遇到这个错误时,观察OutOfMemoryError后面的提示信息,就可以发现不同之处,如: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap spacejava.lang.OutOfMemoryError: unable to create

大数据的浪潮风靡全球的时候,Spark火了.在国外 Yahoo!.Twitter.Intel.Amazon.Cloudera 等公司率先应用并推广 Spark 技术,在国内阿里巴巴.百度.淘宝.腾讯.网易.星环等公司敢为人先,并乐于分享.在随后的发展中,IBM.Hortonworks.微策略等公司纷纷将 Spark 融进现有解决方案,并加入 Spark 阵营.Spark 在IT业界的应用可谓星火燎原之势. 创新都是站在巨人的肩膀上产生的,在大数据领域Spark也不例外.在 Spark 出现前,要

  系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个

在JVM中内存一共有3种:Heap(堆内存),Non-Heap(非堆内存) [3]和Native(本地内存). [1] 堆内存是运行时分配所有类实例和数组的一块内存区域.非堆内存包含方法区和JVM内部处理或优化所需的内存,存放有类结构(如运行时常量池.字段及方法结构,以及方法和构造函数代码).本地内存是由操作系统管理的虚拟内存.当一个应用内存不足时就会抛出java.lang.OutOfMemoryError 异常. [1] 问题 表象 诊断工具 内存不足 OutOfMemoryError Jav

1. CLR 垃圾回收采用基于代的机制, 在一次垃圾回收中存活下来的对象被提升到另一代 2. 在确认对象是否垃圾时,从一组根开始,根包括静态字段,方法参数,局部变量等 3. 使用CriticalFinalizerObject类型确保终结 4. 避免使用Finalize方法 a. 对象要花更长的时间来分配,指向它们的指针必须放到终结列表 b. 可终结对象会提升到较老的代,会增大内存压力 c. 可终结的对象导致应用程序速试为变慢,因为每人对象回收时必须进行额外处理 5. 使用Dispose模式强制清

ECshop网店系统对于产品的数据.模板.Query都可以缓存,也就是把一些商品详情页.分类页.Search页的数据经过一次访问后,用文件的形式保存下来,下次有人访问相同的页面时,不用再查数据库,直接读取Cache展示出来,减少服务器数据库压力. 这样的做法的确可以加速访问,减少资源浪费,对于流量比较大,或者页面重复访问Hit Rate比较高的很有用,但这个也只能解决一部分问题,对于一个有几十万商品的ECshop网店来说,最大的压力不是来自于自然访问的流量,而是勤劳的Google Bot或者Bi

设置Tomcat启动的初始内存其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)是物理内存的1/4. 可以利用JVM提供的-Xmn -Xms -Xmx等选项可进行设置 三.实例,以下给出1G内存环境下java jvm 的参数设置参考: JAVA_OPTS="-server -Xms800m -Xmx800m -XX:PermSize=64M -XX:MaxNewSize=256m -XX:MaxPermSize=128m -Djava.awt.headless=true &quo

man ipc [root@server1 proc]# man ipcIPC(2)                     Linux Programmer’s Manual                    IPC(2) NAME       ipc - System V IPC system calls SYNOPSIS       int ipc(unsigned int call, int first, int second, int third,               vo