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> <

https://www.jisec.com/other/451.html 为什么调整内存? 最近发现PHPstorm在打开一些大点的js, html文件时,会非常的卡顿,这个主要的原因是因为设置的内存过低造成的,按照下面设置后就不感觉卡顿了,一旦编辑包含 js html  的大文件,phpstorm 会出现卡顿,甚至 未响应, Mac OSX的调整方法 phpstorm 9 ,10 均适用,# 用的是 mac osx,编辑 phpstorm 的启动配置文件,其他平台根据情况选择:sudo vim

当redis.conf中的最大内存配置为10G的时候,恰好程序已经写满了,但是物理主机是有内存的, 此时可以通过config set xxxx xxxx 来设置实例的内存大小,而不需要重启实例. 获取当前最大内存的大小:   config get maxmemory   修改内存大小:   config set maxmemory 22474836480 可以动态调整的参数可参考官方文档: https://redis.io/commands/config-set

数据库服务器内存由16G增加为64G,为充分利用内存资源,对Oracle内存参数做了如下调整: SQL>alter system set sga_max_size=40960M scope=spfile; SQL>alter system set sga_target=40960M scope=spfile; SQL>alter system set pga_aggregate_target=10240M scope=spfile; 在重启数据库时出现如下报错: SQL> shut

环境如下: Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apache Hbase0.98.12 Apache Zookeeper3.4.6 JDK1.7 Ant1.9.5 Maven3.0.5 最近在测Hbase的压缩,Hadoop安装了lzo和snappy,插入50条文本数据,每条数据大约4M,来看他们的压缩率对比, 然后在测的过程中,发现用java客户端去scan这50条数据时,regionserver频繁宕机看hbase的log发现并无明显异常,查看datanode的log发

最近公司的一个PHP项目在操作大文件的时候总是抛出这个异常 Fixing PHP Fatal Error: Allowed Memory Size Exhausted 经过一番调试后发现是达到了PHP的内存上限,经过了一番查找,发现可以在PHP代码里动态设置内存上限: ini_set('memory_limit', '1024M'); 这样就设为了1G上限 出自: https://www.airpair.com/php/fatal-error-allowed-memory-size

1.查看已分配内存,看到memory_max_target为20GSQL> show parameter sga NAME                     TYPE     VALUE------------------------------------ ----------- ------------------------------lock_sga                 boolean     FALSEpre_page_sga                 bool

今天测试服务器遇到问题 ORA-04030:out of process memory when trying to allocate string bytes 一看就猜到是内存不足了,把Oracle给累坏了 Oracle版本:Oracle 10.2.0 操作系统:Windows Server 2003 于是,直接查了下怎么修改Oracle内存大小的命令: alter system set sga_max_size=2048M scope=spfile; 然后果断重启Oracle,于是杯具就产生

磨砺技术珠矶,践行数据之道,追求卓越价值 回到上一级页面:PostgreSQL内部结构与源代码研究索引页    回到顶级页面:PostgreSQL索引页 [作者:高健@博客园 luckyjackgao@gmail.com] PostgreSQL对资源使用的控制,相关信息如下,不过总量把握是不能的: 如果是PostgreSQL,可以参考: http://www.postgresql.org/docs/current/interactive/runtime-config-resource.html

1.HMaster           HMaster的任务前面已经说过了,两个大方向:一.管理Hbase Table的 DDL操作 二.region的分配工作,任务不是很艰巨,但是如果采用默认自动split region的方式,     HMaster会稍微忙一些,负载不大,可适度对此进程做适量放大heap 的操作,但不可太大,因为更耗内存的是HRegionServer      2.HRegionServer           这个进程是HBase中的核心守护进程,原则上是每个slave启

概况: 生产环境HBase集群内存经常处于高位(90%),而且GC之后也是内存依然处于高位,经分析内存全部由集群的regionserver进程所持有,,经常重启之后,大概3-4天就会保持在高位.由上述症状,可以判断集群内存有泄露的嫌疑. 分析 1.先熟悉一下HBase的内存模型 HBase系统中有两块大的内存管理模块,一块是MemStore ,一块是BlockCache,前置是用于集群写入所属内存,而后者用于缓存热数据,提供查询速度.这两者均可以通过配置文件进行配置.当前集群均配置了0.4和0.

前言 本文从HBase的内存布局说起,先充分了解HBase的内存区的使用与分配,随后给出了不同业务场景下的读写内存分配规划,并指导如何分析业务的内存使用情况,以及在使用当中写内存Memstore及读内存扩展bucketcache的一些注意事项,最后为了保障群集的稳定性减少和降低GC对于集群稳定性的影响,研究及分享了一些关于HBase JVM配置的一些关键参数机器作用和范例,希望这些不断充实的经验能确保HBase集群的稳定性能更上一个台阶,大家有任何的想法和建议也欢迎一起讨论. HBase的内存布

  JVM中的堆外内存(off-heap memory)与堆内内存(on-heap memory) 1. 堆内内存(on-heap memory) 1.1 什么是堆内内存 Java 虚拟机在执行Java程序的过程中会把它在主存中管理的内存部分划分成多个区域,每个区域存放不同类型的数据.下图所示为java虚拟机运行的时候,主要的内存分区: 在这些分区中,占用内存空间最大的一部分叫做“堆(heap)”,也就是我们所说的堆内内存(on-heap memory).java虚拟机中的“堆”主要是存放所有对

HBase1. hbase.id记录了集群的唯一标识:hbase.version记录了文件格式的版本号2. split和.corrupt目录在日志分裂过程中使用,以便保存一些中间结果和损坏的日志在表目录下,为该表的每一个region单独创建一个目录,目录的名字为region name的MD5哈希值3. 二级索引方案:a.Coprocessor b.由客户端发起对于主表和索引表的Put.Delete操作的双重操作 Split和Conpact优化 快速写入 1.写入前 预分Region 2.数据写入

背景:HBase主集群在生产环境已稳定运行有1年半时间,最大的单表region数已达7200多个,每天新增入库量就有百亿条,对HBase的认识经历了懵懂到熟的过程.为了应对业务数据的压力,HBase入库也由最初的单机多线程升级为有容灾机制的分布式入库,为及早发现集群中的问题,还开发了一套对HBase集群服务和应用全面监控的报警系统.总结下HBase优化(针对0.94版本)方面的一些经验也算对这两年HBase工作的一个描述. 相关资源:<HBase企业应用开发实战>,HBase笔记(工作中自己总

1.hbase client配置参数 超时时间.重试次数.重试时间间隔的配置也比较重要,因为默认的配置的值都较大,如果出现hbase集群或者RegionServer以及ZK关掉,则对应用程序是灾难性的,超时和重新等会迅速占满web容器的链接,导致web容器停止服务,关于socket的超时时间,有两种:1:建立连接的超时时间:2:读数据的超时时间. 可以配置如下几个参数: 1. hbase.rpc.timeout:rpc的超时时间,默认60s,不建议修改,避免影响正常的业务,在线上环境刚开始配置的

设置 Hadoop 来扩展磁盘 I/O 现代服务器通常有多个磁盘硬件来提供大存储能力.这些磁盘通常配置成 RAID 阵列,作为它们的出厂设置.这在很多情况下是有益的,但对 Hadoop 却不是. Hadoop 的 slave 节点存储了 HDFS 数据块和 MapReduce 临时文件在它的本地磁盘.这些本地磁盘操作受益于使用多个独立的磁盘来扩展磁盘 I/O. 在这方面,我们将描述怎样通过使用多个磁盘设置 Hadoop 来扩展磁盘 I/O. 准备工作 我们假设你的每个 DataNode 节点都有

HBase是什么 HBase构建在 HDFS 之上的分布式列式键值存储系统.HBase内部管理的文件全部存储在HDFS中. HBase VS HDFS HDFS适合批处理场景 不支持数据随机查找 不适合增量数据处理 不支持数据更新 HBase VS RDBMS 范式化和反范式化事务(单行:多行ACID)索引(RowKey: 健全索引) RDBMS的优点 SQL 索引 事务 轻量 久经考验 RDBMS的缺陷 高并发读写的瓶颈 可扩展性的限制 事务一致性的负面影响 列式存储 列式存储的基础:对于特定

转自:http://www.aboutyun.com/thread-8391-1-1.html 问题导读: 1.hbase是什么? 2.hbase原理是什么? 3.hbase使用中会遇到什么问题? 4.如何通过eclipse,操作hbase? 5.hbase经常和哪些软件一起使用? .......... hbase从入门到编程 认识hbase 1.hbase简介hbase我们或许已经知道了它是nosql,但是什么是nosql,我们不太清楚,nosql是一种基于列的数据库,而我们的传统数据库则是基