建立如图maven工程 maven的pom文件内容参考别的随笔 参考pom文件内容 同时记得添加scala oom内存溢出异常(out of memory)

前言 使用无界队列的线程池会导致内存飙升吗?面试官经常会问这个问题,本文将基于源码,去分析newFixedThreadPool线程池导致的内存飙升问题,希望能加深大家的理解. (想自学习编程的小伙伴请搜索圈T社区,更多行业相关资讯更有行业相关免费视频教程.完全免费哦!) 内存飙升问题复现 实例代码 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10); for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE;

转载地址: http://blog.csdn.net/yhb315279058/article/details/51035631     Spark中的OOM问题不外乎以下两种情况 map执行中内存溢出 shuffle后内存溢出     map执行中内存溢出代表了所有map类型的操作,包括:flatMap,filter,mapPatitions等.shuffle后内存溢出的shuffle操作包括join,reduceByKey,repartition等操作.后面先总结一下我对Spark内存模型的

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver

[Spark-core学习之八] SparkShuffle & Spark内存管理环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.SparkShuffle1. SparkShuffle概念reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,v

摘抄自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-cn-apache-spark-memory-management/index.html 一.概述 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文

Spark内存管理之钨丝计划 1. 钨丝计划的产生的原因 2. 钨丝计划内幕详解  一:“钨丝计划”产生的本质原因 1, Spark作为一个一体化多元化的(大)数据处理通用平台,性能一直是其根本性的追求之一,Spark基于内存迭代(部分基于磁盘迭代)的模型极大的满足了人们对分布式系统处理性能的渴望,但是有Spark是采用Scala+ Java语言编写的所以运行在了JVM平台,当然JVM是一个绝对伟大的平台,因为JVM让整个离散的主机融为了一体(网络即OS),但是JVM的死穴GC反过来限制了Spa

相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练,将内存OOM问题定位三板斧分享出来,希望对大家也有帮助. 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 不妨设服务进程PID为10765(没错,就是CPU占用高的那个倒霉的进程<线上服务CPU100%问题快速

一.概述 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Dr

转自:架构师之路,http://mp.weixin.qq.com/s/iOC1fiKDItn3QY5abWIelg 相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 不妨设服务进程PID为10765. 解决思路 Java服务OOM,最常见的原因为: 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存

相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练,将内存OOM问题定位三板斧分享出来,希望对大家也有帮助. 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 解决思路 Java服务OOM,最常见的原因为: 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存 某一

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver

概述 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优.本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨.本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD.Shuffle.JVM 等相关概念. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driv

hprof 文件分析 2021-08-24,订单中心的一个项目出现了 OOM 异常,使用 MemoryAnalyzer 打开 dump 出来的 hprof 文件,可以看到 91.27% 的内存被一个超大对象javassist.ClassPool占用了. 那么,ClassPool是一个什么样的对象呢?我们知道,javassist 可以用来动态生成类,而生成的类就是放在这个ClassPool里面,具体以javassist.CtClass的形式存在. 所以,初步分析是 OOM 的原因是 javassi

本文记录我将应用迁移到 dotnet 6 之后,在 Win7 系统上,因为使用 HttpWebRequest 访问一个本地服务,此本地服务开启 https 且证书链在此 Win7 系统上错误,导致应用内存泄露问题.本文记录此问题的原因以及调查过程 核心原因 核心原因是在 CRYPT32.dll 上的 CertGetCertificateChain 方法存在内存泄露,更底层的原因未知 在 .NET 6 里,更新了 https 访问方法逻辑,详细请看 Announcing .NET 6 - The

背景 不久前,遇到过一个问题.KingbaseES数据库主机系统触发OOM现象是数据库进程被KILL, 数据库进入crash然后restart(when restart_after_crash=on). 导致OOM的原因很多, 当然要具体情况,具体分析.从数据库层面分析内存分为共享内存(shared buffer)和私有内存(例如catalog cache,relcache等).目前版本还不支持查看shared buufer详细使用情况(这类功能往往需要插件实现).所以本例仅对会话私有内存占用过

Java内存泄露的原因 1.静态集合类像HashMap.Vector等的使用最容易出现内存泄露,这些静态变量的生命周期和应用程序一致,所有的对象Object也不能被释放,因为他们也将一直被Vector等应用着. 这种情况可以通过remove clear方式释放对象,没有问题. 2.数据库的连接没有关闭情况,包括连接池方法连接数据库,如果没有关闭ResultSet等也都可能出现内存泄露的问题. 这是代码中经常出现的问题. 3.内部类和外部类的引用容易出现内存泄露的问题:监听器的使用,java中往往

有时在Activity中使用Handler时会提示一个内存泄漏的警告,代码通常如下: public class MainActivity extends Activity { private TextView tvHelloWorld; private Button btnSetText; private Handler mHandler = new Handler(); @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {

前两天逛园子,看到 @Jeffcky 发的这篇文章<EntityFramework Core依赖注入上下文方式不同造成内存泄漏了解一下>. 一开始只是粗略的扫了一遍没仔细看,只是觉得是多次CreateScope后获取实例造成的DbContext无法复用. 因为AddDbContext默认的生命周期是Scoped的,每次都创建一个新的Scope并从它的ServiceProvider属性中获取的依赖注入实例是不能共享的. 但我来我仔细看了几遍文章和下面的评论,也在本地建了项目实际测试了,确实如文章

索引对大数据的查询速度的提升是非常大的,Explain可以帮你分析SQL语句是否用到相关索引. 索引类似大学图书馆建书目索引,可以提高数据检索的效率,降低数据库的IO成本.MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降,虽然官方文档说500~800w记录,所以大数据量建立索引是非常有必要的.MySQL提供了Explain,用于显示SQL执行的详细信息,可以进行索引的优化. 一.导致SQL执行慢的原因: 1. 硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O吞吐量小,磁盘空间满了等. 2. 没有索引或者索