内存调优 Hadoop处理数据时,出现内存溢出的处理方法?(内存调优) 1.Mapper/Reducer阶段JVM内存溢出(一般都是堆) 1)JVM堆(Heap)内存溢出:堆内存不足时,一般会抛出如下异常: 第一种:“java.lang.OutOfMemoryError:” GC overhead limit exceeded: 第二种:“Error: Java heapspace”异常信息: 第三种:“running beyondphysical memory limits.Current u

a)   Update the property in relevant mapred-site.xml(from where client load the config). b) Import the mapred-site.xml configuration file in the job startup command line using "-conf mapred-site.xml" For example: yarn jar hadoop-example.jar slee

WIN10系统盘分多大合适,想必许多网友在装系统的时候都犹豫不觉吧,不过现在的硬盘基本上都是512G 1T的机械硬盘,固态硬盘基本都是128G以上,256G几乎成为标配,所以WIN10系统盘空间还是足够了,那么分多大合适呢? 一般情况下,对于需求较多的专业人士(比如平时要大量使用PR.PS.AI.AU等软件),可以给C盘分个100G左右比较合适,因为这些软件即便安装到其他盘,也会在C盘中产生一些缓存文件目录,缓存文件会占用一定的空间,而且随着系统的使用时长缓存会逐渐增多. 如果是普通的用户,可以

首先声明:TCP分片应该称为TCP分段 TCP/IP详解--TCP的分段和IP的分片 分组可以发生在运输层和网络层,运输层中的TCP会分段,网络层中的IP会分片.IP层的分片更多的是为运输层的UDP服务的,由于TCP自己会避免IP的分片,所以使用TCP传输在IP层都不会发生分片的现象. 我们在学习TCP/IP协议时都知道,TCP报文段如果很长的话,会在发送时发生分段,在接受时进行重组,  同样IP数据报在长度超过一定值时也会发生分片,在接收端再将分片重组. 我们先来看两个与TCP报文段分段和IP

JVM内存设置多大合适?Xmx和Xmn如何设置?   问题:新上线一个java服务,或者是RPC或者是WEB站点, 内存的设置该怎么设置呢?设置成多大比较合适,既不浪费内存,又不影响性能呢? 分析:依据的原则是根据Java Performance里面的推荐公式来进行设置.   296d1509689688.png 具体来讲:Java整个堆大小设置,Xmx 和 Xms设置为老年代存活对象的3-4倍,即FullGC之后的老年代内存占用的3-4倍永久代 PermSize和MaxPermSize设置为老

JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的,结合block size会具体影响到map任务的个数,详见FileInputFormat.getSplits源码.假设没有设置mapred.min.split.size,缺省为1的情况下,针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分,并不是说文件小于block size就不去拆分. 2.http://hadoop.hadoopor

转自 http://blog.csdn.net/langkeziju/article/details/51094289 数据库的东西,往往一个参数就牵涉N多知识点.所以简单的说一下.大家都知道innodb是支持事务的存储引擎.事务的四个特性ACID即原子性(atomicity),一致性(consistency),隔离性(isolation),持久性(durability).其中原子性,一致性,持久性通过redo log 和 undo来实现.redo log称为重做日志,用来保证事务的原子性和持久

在map阶段读取数据前,FileInputFormat会将输入文件分割成split.split的个数决定了map的个数.影响map个数(split个数)的主要因素有: 1) 文件的大小.当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split:当块为256m,会被划分为2个split. 2) 文件的个数.FileInputFormat按照文件分割split,并且只会分割大文件,即那些大小超过HDFS块的大小的文件.如果HDFS中dfs.block.siz

简介: 数据库的东西,往往一个参数就牵涉N多知识点.所以简单的说一下.大家都知道innodb是支持事务的存储引擎.事务的四个特性ACID即原子性(atomicity),一致性(consistency),隔离性(isolation),持久性(durability).其中原子性,一致性,持久性通过redo log 和 undo来实现.redo log称为重做日志,用来保证事务的原子性和持久性.undo log用来保证事务的一致性. 当事务提交时,必须先将该事务的所有日志写入到重做日志文件(redo

我们的输入文件 hello0, 内容如下: xiaowang 28 shanghai@_@zhangsan 38 beijing@_@someone 100 unknown 逻辑上有3条记录, 它们以@_@分隔. 我们看看数据是如何被map读取的... 1. 默认配置 /* New API */ //conf.set("textinputformat.record.delimiter", "@_@"); /* job.setInputFormatClass(Form

Problem Description In the year 8888, the Earth is ruled by the PPF Empire . As the population growing , PPF needs to find more land for the newborns . Finally , PPF decides to attack Kscinow who ruling the Mars . Here the problem comes! How can the

shuffle是非常重要!一定要深入理解和多实践. 缓存,分组,排序,转发,这些都是mr的shuffle. Soga 我想得到按流量来排序,而且还是倒序,怎么达到实现呢?这就牵扯到排序的的问题 默认是根据key来排, 我想根据value里的某个排, 解决思路:将value里的某个,放到key里去,然后来排 下面,开始weekend110的hadoop的自定义排序实现 也要修改FlowBean代码

使用windows自带的“画图”工具就可以. 1.用“画图”打开图片. 2.点击“重新调整大小” 弹出如下窗口 修改这里的“水平”和“垂直”,如都从100改为30.改完之后,点击确定,最后再“保存”或者“另存为”就ok了.

MySQL的cpu iowait值,<=1/(number of cores).例如,如果是8核的,io wait 应<=12%. "Monitor DB CPU IO wait value, which can not be higher than 1/number of cores. For example, if 8 cores, IO wait should be less than 12%." 参考资料 http://stackoverflow.com/quest

眼下我还没有这方面过多的经验,和切身体会 只是以我眼下的水平看来,年轻代不宜大,假设年轻代大会导致转为老年代的时候,老年代撑不下.导致full gc.回收停顿时间过长

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.

文章目录 一 MapReduce概念 1.1 为什么要MapReduce 1.2 MapReduce核心思想 1.3 MapReduce进程 1.4 MapReduce编程规范(八股文) 1.5 MapReduce程序运行流程分析 二 MapReduce理论篇 2.1 Writable序列化 2.1.1 常用数据序列化类型 2.1.2 自定义bean对象实现序列化接口 2.2 InputFormat数据切片机制 2.2.1 FileInputFormat切片机制 2.2.2 CombineTex

第1章 MapReduce概述 1.1 MapReduce定义 1.2 MapReduce优缺点 1.2.1 优点 1.2.2 缺点 1.3 MapReduce核心思想 MapReduce核心编程思想,如图4-1所示. 图4-1 MapReduce核心编程思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4

前几章我们介绍了 Hadoop 的 MapReduce 和 HDFS 两大组件,内容比较基础,看完后可以写简单的 MR 应用程序,也能够用命令行或 Java API 操作 HDFS.但要对 Hadoop 做深入的了解,显然不够用.因此本章就深入了解一下 MapReduce 应用的运行机制,从而学习 Hadoop 各个组件之间如何配合完成 MR 作业.本章是基于 Hadoop YARN 框架介绍,YARN(Yet Another Resource Negotiator)是 Hadoop 的集群资源

实际遇到的真实问题,解决方法: 1.调整虚拟内存率yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio (这个hadoop默认是2.1) 2.调整map与reduce的在AM中的大小大于yarn里RM可分配的最小值yarn.scheduler.minimum-allocation-mb 大小因为在Container中计算使用的虚拟内存来自 map虚拟内大小=max(yarn.scheduler.minimum-allocation-mb,mapreduce.map.memory.mb

一.自定义in/outputFormat 1.需求 现有一些原始日志需要做增强解析处理,流程: 1. 从原始日志文件中读取数据 2. 根据日志中的一个URL字段到外部知识库中获取信息增强到原始日志 3. 如果成功增强,则输出到增强结果目录:如果增强失败,则抽取原始数据中URL字段输出到待爬清单目录 1374609560.11 1374609560.16 1374609560.16 1374609560.16 110 5 8615038208365 460023383869133 86964200