问题1:namenode进程故障 Namenode挂掉,Namenode gc日志里面YGC报错promotion failed 现象描述 NameNode进程挂掉,Namenode gc日志里面YGC报错promotion failed. 可能原因 Young gc的时候,需要复制eden区和from区内的对象到to区,如果此时to区满了,就会使用悲观策略复制到old区,而此时old区也满了,就会报promotion failed. 定位思路 GC参数设置不合理 进程内存分配过少 处理方式 方

     使用UDT库,编写简单的网络通信程序,发现了一个问题,关闭一部分连接后,程序占用内存并没有变化.      比如先连接500个,再连接另500个,先关掉后面500个,程序占用内存降一半,再关掉500个,程序占用内存降到0.1.然而,如果先关掉前面500个,程序占用内存不会发生变化,只有等再关掉后面500个,程序内存才会降到0.1.      换个顺序就降不了,这很奇怪,很“玄学”.      跟踪代码至底层,该有的释放都有,这是为什么?灵机一动想到可能与linux内存管理机制有关,果不

原文转自:https://tech.meituan.com/namenode.html 感谢原作者 一.概述 从整个HDFS系统架构上看,NameNode是其中最重要.最复杂也是最容易出现问题的地方,而且一旦NameNode出现故障,整个Hadoop集群就将处于不可服务的状态,同时随着数据规模和集群规模地持续增长,很多小量级时被隐藏的问题逐渐暴露出来.所以,从更高层次掌握NameNode的内部结构和运行机制尤其重要.除特别说明外,本文基于社区版本Hadoop-2.4.1[1][2],虽然2.4.

前言 <HDFS NameNode内存全景>中,我们从NameNode内部数据结构的视角,对它的内存全景及几个关键数据结构进行了简单解读,并结合实际场景介绍了NameNode可能遇到的问题,还有业界进行横向扩展方面的多种可借鉴解决方案. 事实上,对NameNode实施横向扩展前,会面临常驻内存随数据规模持续增长的情况,为此需要经历不断调整NameNode内存的堆空间大小的过程,期间会遇到几个问题: 当前内存空间预期能够支撑多长时间. 何时调整堆空间以应对数据规模增长. 增加多大堆空间. 另一方

一.概述 从整个HDFS系统架构上看,NameNode是其中最重要.最复杂也是最容易出现问题的地方,而且一旦NameNode出现故障,整个Hadoop集群就将处于不可服务的状态,同时随着数据规模和集群规模地持续增长,很多小量级时被隐藏的问题逐渐暴露出来.所以,从更高层次掌握NameNode的内部结构和运行机制尤其重要.除特别说明外,本文基于社区版本Hadoop-2.4.1[1][2],虽然2.4.1之后已经有多次版本迭代,但是基本原理相同. NameNode管理着整个HDFS文件系统的元数据.从

NameNode内存优化---重用相同的文件名      原创文章,转载请注明:博客园aprogramer 原文链接:NameNode内存优化---重用相同的文件名      众所周知,Hadoop集群的NameNode的内存会随着文件(目录)数和block数的增长而增长.当集群的规模比较大时,NameNode的内存使用量就会越来越大,发生FullGC时需要的时间也会越来越长,严重影响集群的可用性.当文件数很多时,文件名会有很多相同的,如果重用这些相同的文件名,就会减少NameNode内存的使用

常常听到身边用安卓的朋友抱怨手机卡顿,内存动不动就快没了.而Google声称在512M的内存下也能流畅执行Android 4.4.究竟它做了什么? 总结一下它主要做了四件事: 1.优化内核,使用ActivityManager来降低直接内存回收 2.优化LMK(low memory killer)的临界值 3.使能KSM(Kernel Samepage Merging) 4.使能ZRAM取代SWAP分区 这几个事情,个人仅仅有第三和第四件事情看起来比較靠谱. 优化内核的事情: 摘自Google官方

摘要:公司网站访问量越来越大,MySQL自然成为瓶颈,因此最近我一直在研究 MySQL 的优化,第一步自然想到的是 MySQL 系统参数的优化,作为一个访问量很大的网站(日20万人次以上)的数据库. 在Apache, PHP, MySQL的体系架构中,MySQL对于性能的影响最大,也是关键的核心部分.对于Discuz!论坛程序也是如此,MySQL的设置是否合理优化,直接影响到论坛的速度和承载量!同时,MySQL也是优化难度最大的一个部分,不但需要理解一些MySQL专业知识,同时还需要长时间的观察

一:背景 1. 讲故事 我们有一家top级的淘品牌店铺,为了后续的加速计算,在程序启动的时候灌入她家的核心数据到内存中,灌入完成后内存高达100G,虽然云上的机器内存有256G,然被这么划掉一半看着还是有一点心疼的,可怜那些被挤压的小啰啰程序

linux下进程间通信的几种主要手段: 管道(Pipe)及有名管道(named pipe):管道可用于具有亲缘关系进程间的通信,有名管道克服了管道没有名字的限制,因此,除具有管道所具有的功能外,它还允许无亲缘关系进程间的通信: 信号(Signal):信号是比较复杂的通信方式,用于通知接受进程有某种事件发生,除了用于进程间通信外,进程还可以发送信号给进程本身:linux除了支持Unix早期信号语义函数sigal外,还支持语义符合Posix.1标准的信号函数sigaction(实际上,该函数是基于B

问题背景 春节假期间,接连收到监控程序发出的数据异常问题,赶忙连接上跳板机检查各服务间的状态,发现Datanode在第二台.第三台从节点都掉线了,通过查看Datanode和Namenode运行日志,发现了问题所在,记录下这次惊心的处理过程,供参考. 问题描述 Namonode主节点运行时报出内存溢出的问题,截取运行日志如下: java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded at java.lang.Long.valueOf(Long.

对于任何一个数据库管理系统来说,内存的分配使用绝对可以算的上是其核心之一了,所以很多希望更为深入了解某数据库管理系统的人,都会希望一窥究竟,我也不例外. 这里给出方案 按照下面的设置试试看: key_buffer_size= 3840M max_allowed_packet = 16M table_cache = 1024 sort_buffer_size = 32M read_buffer_size = 32M read_rnd_buffer_size = 32M myisam_sort_bu

新部署的scm项目运行第二天报: Could not retrieve transation read-only status server 无法获取事务只读状态服务器 登录界面输入正确账号密码登录后 出现500错误 可能情况是tomcat内存不够了 1.在catalina.bat的第一行增加: 在catalina.sh的第一行增加: set JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m -Xss1024K -XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=128m

实例1 int cnt=0; final static int kBufferMinSize=1000; final static int kBufferMaxSize=2000; StringBuffer strBuffer=new StringBuffer(kBufferMinSize); StringBuffer strBuffer2=new StringBuffer(kBufferMinSize); StringBuffer strBuffer3=new StringBuffer(kBu

没有达到目标,原因不是时间投入不够,而是不用数据决策,不用数据调度定时脚本 [数据源情况统计]----># 近30天,日生效coin数目SELECT COUNT(DISTINCT coin) AS c,FROM_UNIXTIME(create_time,'%Y-%m-%d ') AS d FROM test_order WHERE unix_timestamp(now())-create_time<3600*24*30 GROUP BY d DESC ;# 近30天,日均生效coin数目SEL

开发工具 IntelliJ IDEA 2019.2.2 x64 idea64.exe.vmoptions -m -m -XX:ReservedCodeCacheSize=m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB= -ea -XX:CICompilerCount= -Dsun.io.useCanonPrefixCache=false -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djdk.http.auth.tu

线上的fsimage 有1.8G左右了,设置了6G heap 不够用了 新生代:老年代=1:2=2G: 4G NameNode的内存主要由NameSpace和BlocksMap占用,其中NameSpace存储的主要是INodeFile和INodeDirectory对象,BlocksMap存储的主要是BlockInfo对象.则估算NameNode占用的内存大小也就是估算集群中INodeFile.INodeDirectory和BlockInfo这些对象占用的heap空间. Java中常见数据结构占用

NameNode堆内存估算 在HDFS中,数据和元数据是分开存储的,数据文件被分割成若干个数据块,每一个数据块默认备份3份,然后分布式的存储在所有的DataNode上,元数据会常驻在NameNode的内存中,而且随着数据量的增加,在NameNode中内存的元数据的大小也会随着增加,那么这个时候对NameNode的内存的估算就变的非常的重要了. 这里说的内存就是指NameNode所在JVM的堆内存 NameNode内存数据结构非常丰富,除了我们前面讲到的Namespace tree和BlocksM

DOS操作系统最早设计时,PC机的硬件系统只支持1M字节的寻址空间,所以DOS只能管理最多1M字节的连续内存空间.在这1M内存中,又只有640K被留给应用程序使用,它们被称为常规内存或基本内存,其它384K被称为高端内存,是留给视频显示和BIOS等使用的.在1982年,640K内存对微型计算机来说显得绰绰有余,人们甚至认为,640K的内存可以用来干任何事.现在看起来有些可笑,但在当时,情况确实如此. 现在的情况是,即使你的电脑装有几兆或几十兆内存,但如果你使用DOS操作系统,那么你也只有640K

NameNode中几个关键的数据结构 FSImage Namenode 会将HDFS的文件和目录元数据存储在一个叫fsimage的二进制文件中,每次保存fsimage之后到下次保存之间的所有hdfs操作,将会记录在 editlog文件中,当editlog达到一定的大小(bytes,由fs.checkpoint.size参数定义)或从上次保存过后一定时间段过后 (sec,由fs.checkpoint.period参数定义),namenode会重新将内存中对整个HDFS的目录树和文件元数据刷到 fs

HDFS前言: 1) 设计思想 分而治之:将大文件.大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析: 2)在大数据系统中作用: 为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务 3)重点概念:文件切块,副本存放,元数据 4).NameNode节点:由core-site.xml配置指定(name=fs.defaultFS,value=hdfs://slaver1:8020).   DataNode/NodeManager