在hadoop-env.sh中修改参数添加 export HADOOP_HEAPSIZE="4096" 设置分配的最大jvm内存为4096,一般用于jar包里面除了执行map和reduce之外还要执行其他的后续代码,且后续代码所需要的内存占用大于1g. 当出现map或者reduce过程提示内存不足的时候可以修改etc/下面的mapred-site.xml文件中的参数:mapreduce.map.memory.mb数值到合适的参数即可.

在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离.ResourceManager将某个NodeManager上资源分配给任务(这就是所谓的“资源调度”)后,NodeManager需按照要求为任务提供相应的资源,甚至保证这些资源应具有独占性,为任务运行提供基础的保证,这就是所谓的资源隔离. 基于以上考虑,YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源

背景:  编写了一个MapReduce程序,发现该程序内存占用非常多,需要有一种方法来分析内存详细的占用情况. 可以使用linux上的pmap –d <PID>来看进程逻辑地址空间使用情况,但是会有很多anno区域,显然这不能够满足同学们的好奇心. 在这篇文章Eclipse远程调试HDP源代码中,提到使用JMX的方法对HDP进行远程调试.JMX(Java Management Extensions,即Java管理扩展),望文生义一下,可知这个机制是与管理相关的.在这个机制的基础上,可以对JVM

hadoop jar  x.jar  执行过程 Yarn框架执行内容 1,job.waitforcompletion() 启动 Runjar 进程  -> Resourcemanage申请一个job ->返回一个 job相关资源提交路径和jobID 2,Runjar 向指定路径提交相关资源,并将提交结果返回给ResourceManage. 3,ResourceManage将Job加入到任务队列.NodeManage通过心跳机制领取相关任务. 4,NodeManage会为任务产生一个容器Cont

hadoop jar可以看做是java -jar的升级,可以和它一样带参数,程序一样的解析 不同的是hadoop jar运行的jar包他会依赖于hadoop安装目录下面的一些环境,并且你jar包里指定了依赖了别的版本的jar包,hadoop jar会优先跑到他自己的share/hadoop/*目录下面去使用类,有的情况如果出现冲突,里面版本低于使用的,可以把hadoop里面相应的jar包删除,但是有一些删除并不能解决问题

  一般情况下,我们使用Java访问hadoop distributed file system(hdfs)使用hadoop的相应api,添加以下的pom.xml依赖(这里以hadoop2.2.0版本为例): <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>2.2.0</versio

 -cp 和 -classpath 一样,是指定类运行所依赖其他类的路径,通常是类库,jar包之类,需要全路径到jar包,window上分号“;”  java -cp .;myClass.jar packname.mainclassname   classpath中的jar文件能使用通配符,如果是多个jar文件,要一个一个地罗列出来,从某种意义上说jar文件也就是路径. 要指定各个JAR文件具体的存放路径,相同路径有多个可使用通配符 java -cp .;c:\classes\myClass.j

背景概述 C# 开发客户端系统的时候,.net 框架本身就比较消耗内存资源,特别是xp 这种老爷机内存配置不是很高的电脑上运行,所以就需要进行内存上的优化,才能流畅的在哪些低端电脑上运行. 想要对C# 开发的客户端内存优化需要了解以下几个概念. 虚拟内存 这里引用百度百科的概念:虚拟内存是计算机系统内存管理的一种技术.它使得应用程序认为它拥有连续的可用的内存(一个连续完整的地址空间),而实际上,它通常是被分隔成多个物理内存碎片,还有部分暂时存储在外部磁盘存储器上,在需要时进行数据交换.目前,大多

hadoop jar包 在hadoop安装目录下,找到share\hadoop目录,搜索jar,全选,然后在安装目录新建_jar文件夹,将所有的jar包拷进去 idea添加jar包 在Project Structure下,Libraries下添加jar包所在目录即可 使用maven管理jar包更方便,添加依赖就行了

1.Java动态代理实例 Java 动态代理一个简单的demo:(用以对比Hadoop中的动态代理) Hello接口: public interface Hello { void sayHello(String to); void print(String p); } Hello接口的实现类: public class HelloImpl implements Hello {           public void sayHello(String to) {          System.

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.

java -jar -Xms1024m -Xmx1536m -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M car.jar 说明: 1.堆内存:最小1024M,最大1536M.(对象使用的内存) 2.永久内存:最小128M,最大256M.(类使用的内存,PermGen)

前一阵遇到了一个很坑的内存泄露问题,记录于此: 有个项目采用spring cloud重构后,部署到线上(其中有一个接口,大概每天调用量在1千万次左右),发现zabbix监控里,linux的可用内存一直持续下降,每次重启后,大概能撑1天,就算业务高峰过去了,内存也不见回收,曲线图如下: 发生故障时,用top -m 看java进程占用的内存并不算高,而且spring boot的acurator端点监控,以及jvm的内存监控都在正常值范围内,刚开始怀疑是jvm参数设置不合理,调整了G1垃圾收集器各种参

1. 解药hadoop包 1, C:\hadoop-2.7.2\share\hadoop  提取出所有的 jar 包, 到 _lib 文件夹下 2,将有含有source 名称的jar包 剪切出来 3,再 将含有 test名称的jar包剪切出来. 4, 留下剩余的jar包, 拷贝到eclipse 中的lib文件夹. 2, 在 项目底下,新建lib文件夹, 将jar包拷贝进去. 3,全选 lib 下的jar 包: 按住shift,点击第一个,不松开shift,点击最后一个 4  全选状态下右键 bu

1.Kafka的客户端缓冲机制 首先,先得给大家明确一个事情,那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候,一定是有一个内存缓冲机制的. 也就是说,消息会先写入一个内存缓冲中,然后多条消息组成了一个Batch,才会一次网络通信吧把Batch发送过去. 2.内存缓冲造成的频繁GC问题 那么这种内存缓冲机制的本意,其实就是把多条消息组成一个Batch,一次网络请求就是一个Batch或者多个Batch. 这样每次网络请求都可以发送很多数据过去,避免了一条消息一次网络请求.从而提升了吞吐量,即单位时间

前言 在分析一个 jar 包时发现他把关键类采用了运行时使用 classloader 的方式加载了.懒得分析算法了,可以使用 jdk 自带的工具 dump 出需要的class. 正文 从运行的java进程里dump出运行中的类的class文件的方法,所知道的有两种 用agent attatch 到进程,然后利用 Instrumentation和 ClassFileTransformer就可以获取 到类的字节码了. 使用 sd-jdi.jar里的工具 本文介绍的就是使用 sd-jdi.jar 来d

hadoop网页客户端maven配置,只能在tomcat7上运行,tomcat6和tomcat8运行会出错,我用的是tomcat-7.0.67 完整的pom.xml内容为: <!-- 这个配置只能在tomcat7上运行,tomcat6和tomcat8会报错 --> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-ins

阅读目录(Content) 一.Hadoop客户端配置 二.Java访问HDFS集群 2.1.HDFS的Java访问接口 2.2.Java访问HDFS主要编程步骤 2.3.使用FileSystem API读取数据文件 三.实战Java访问HDFS集群 3.1.环境介绍 3.2.查询HDFS集群文件系统的一个文件将它文件内容打印出来 3.3.我们在IEDA中执行来获取文件系统的内容并打印在控制台和相应的本地文件中 3.4.获取HDFS集群文件系统中的文件到本地文件系统 3.5.通过设置命令行参数变

上一篇中介绍了hadoop集群搭建方式,本文介绍集群的访问.集群的访问方式有两种:hadoop客户端访问,Java API访问. 一.集群客户端访问 Hadoop采用C/S架构,可以通过客户端对集群进行操作,其实在前面搭建的集群环境中,每个集群节点都可以作为一个客户端进行集群访问,但是一般场景下,会将集群服务器作为整体,从外部设置客户端对集群进行访问. 为了能从集群服务器外部访问,需要一台与集群服务器在同一网段的主机(可以与集群节点Ping通),安装hadoop作为客户端机器,并将该机器与集群服

1 客户端环境准备 根据自己电脑的操作系统拷贝对应的编译后的hadoop jar包到非中文路径 配置HADOOP_HOME的环境变量,并且在path中配置hadoop的bin 重启电脑 2. HdfsClientDemo 创建一个Maven项目,在pom.xml中导入相应的依赖,导入失败的话,试一试Reimport <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>j

1.Eclipse中无插件运行MP程序 1)在Eclipse中编写MapReduce程序 2)打包成jar包 3)使用FTP工具,上传jar到hadoop 集群环境 4)运行 2.具体步骤 说明:该程序运行完被我删除了,具体添加哪些包不太清楚,但是最保险的是把有可能用到的都添加进去,添加情况如下: