问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源

通过free -m 查看到 buff/cache的值比较大,导致可使用的内存有120M左右了 通过下面的命令,清除缓存 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches whereis a2ensite a2ensite: /usr/sbin/a2ensite /usr/share/man/man8/a2ensite.8.gz ls -

默认情况下,.NET Core应用的内存回收模式是Server模式,这种情况下,内存占用和服务器核心数量有关,一半占用量比较大. 我们的应用目前吞吐量都不大,可以采用Workstation模式,这种模式下可以减少内存占用. 配置方法: 在VS中找到对应项目,用邮件选择编辑 加入如下选项 <PropertyGroup> <ServerGarbageCollection>false</ServerGarbageCollection> </PropertyGroup&g

以下是5.6默认的设置performance_schema_max_table_instances 12500table_definition_cache 1400table_open_cache 2000 修改my.ini配置文件:(没有就如下内容就在最后一行新增)performance_schema_max_table_instances=600table_definition_cache=400table_open_cache=256

原文:WPF:警惕TextBox会占用过多内存 问题源自这篇文章:WPF的TextBox产生内存泄露的情况. 整个问题是这样的,文章作者演示使用类似下方的代码来不停地像WPF的TextBox控件赋值: ; i++) {     //tbx是界面上的TextBox变量     tbx.Text += string.Format("{0}\n", i); }   运行后,任务管理器显示29.4 MB(几秒后又变成了24 MB).而没有设置UndoLimit,也就是.NET 4.5中默认值是

先从最基础的Exe文件的执行说起: Exe文件要在系统中执行,首先要将Exe文件本身加载入内存中,并且通常在内存中加载完成的Exe所占空间大小会比实际所占的磁盘空间大一些,这是由内存的特殊设定所决定的.其次,由于我们是使用的官方提供的DLL来完成Sciter引擎的工作,并且这种操作不是动态调用的,所以,每次程序运行都会自动加载DLL文件进入内存,然后才能完成引擎的调用操作.这里的Exe和DLL都是PE文件的一种,具有基本相同的特性. 所以,程序运行时的最小内存(即完全不进行其他分配内存的操作的情

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

CLR Profile解决内存占用过高的问题 炮哥:"嘿,哥们,忙啥呢,电脑卡成这逼样." 勇哥:"在用CLR Profile工具分析下FlexiPrint的内存占用情况." 炮哥:“哎哟,不错啊,玩高级的了.” 勇哥:“也没有啊,就是发现点击查询按钮查询数据时,如果数据量一大的话,内存上上升了好几个M,所以第一感觉就不太正常.正好以前也了解过CLR Profile,但一直没怎么具休的用过,这次正好拿来研究研究.” 炮哥:“Nice job,要向你学习,能够主动发现

本文由云+社区发表 作者:工程师小熊 摘要:我们在使用mariadb的时候发现有时候不能启动起来,在使用过程中mariadb占用的内存很大,在这里学习下mariadb与内存相关的配置项,对mariadb进行调优. 查询最高内存占用 使用以下命令可以知道mysql的配置使用多少 RAM SELECT ( @@key_buffer_size + @@query_cache_size + @@innodb_buffer_pool_size + @@innodb_additional_mem_pool_

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

解决AIX系统由于文件缓存在内存未释放引发的进程异常终止问题: topas: Noncomp占用过多内存 占用内存前十的进程: ps -ealf | head -1 ; ps -ealf | sort -rn +9 | head Aix命令:列出使用内存和Cpu前几位的进程(1)显示10个消耗cpu最多的进程 # ps aux |head -1 ;ps aux |sort -rn +2 |head -10(2)显示10个消耗内存最多的进程 #ps vx |head -1 ;ps vx |grep

炮哥:"嘿,哥们,忙啥呢,电脑卡成这逼样." 勇哥:"在用CLR Profile工具分析下FlexiPrint的内存占用情况." 炮哥:“哎哟,不错啊,玩高级的了.” 勇哥:“也没有啊,就是发现点击查询按钮查询数据时,如果数据量一大的话,内存上上升了好几个M,所以第一感觉就不太正常.正好以前也了解过CLR Profile,但一直没怎么具休的用过,这次正好拿来研究研究.” 炮哥:“Nice job,要向你学习,能够主动发现问题并研究解决方法.对了,有什么发现么?” 勇

在论坛上常见有朋友抱怨,说SQL Server太吃内存了.这里笔者根据经验简单介绍一下内存相关的调优知识   首先说明一下SQL Server内存占用由哪几部分组成.SQL Server占用的内存主要由三部分组成:数据缓存(Data Buffer).执行缓存(Procedure Cache).以及SQL Server引擎程序.SQL Server引擎程序所占用缓存一般相对变化不大,则我们进行内存调优的主要着眼点在数据缓存和执行缓存的控制上.本文主要介绍一下执行缓存的调优.数据缓存的调优将在另外的

Unity3D为我们提供了一个强大的性能分析工具Profiler.今天我们就使用Profiler来具体分析一下官方样例AngryBots的内存使用信息数据. 首先打开Profiler选择Memory选项.在游戏执行的某一帧查看Detailed选项数据(Simple模式的数据非常直观.能够知道内存大体被哪部分占用了,网上也有非常多相关介绍,我就不再啰嗦了).例如以下图所看到的: 选中后,unity会自己主动获取这一帧的内存占用数据项,主要分为:Other.Assets.BuiltinResourc

目录 准备工作 大量接口与实现类的生成 elasticsearch+kibana+apm asp.net core 应用 请求与快照 Kibana 上的请求记录 请求耗时的分析 请求内存的分析 第2次快照与第1次快照的对比:依赖注入加载完成 第3次与第2次快照的对比:接口被实例化,委托被缓存 第4次与第3次快照的对比:使用表达式树生成委托更新原有委托 Summary 准备工作 Visual Studio 从2015 版本起携带了诊断工具,可以很方便地进行实时的内存与 CPU 分析,将大家从内存

目录 准备工作 大量接口与实现类的生成 elasticsearch+kibana+apm asp.net core 应用 请求与快照 Kibana 上的请求记录 请求耗时的分析 请求内存的分析 第2次快照与第1次快照的对比:依赖注入加载完成 第3次与第2次快照的对比:接口被实例化,委托被缓存 第4次与第3次快照的对比:使用表达式树生成委托更新原有委托 Summary 准备工作 接 Microsoft.Extensions.DependencyInjection 之一:解析实现 Visual St

对6.3: 修改Elasticsearch中JVM配置文件jvm.options: Dlog4j2.enable.threadlocals=false 注: 本文主要针对ES 2.x. “该给ES分配多少内存?” “JVM参数如何优化?““为何我的Heap占用这么高?”“为何经常有某个field的数据量超出内存限制的异常?““为何感觉上没多少数据,也会经常Out Of Memory?” 以上问题,显然没有一个统一的数学公式能够给出答案. 和数据库类似,ES对于内存的消耗,和很多因素相关,诸如数据

为什么iOS内存使用过多会崩溃,性能会下降?腾讯游戏学院专家Devlin在本文给了解释,如何让手游内存占用更小?从内存消耗iOS实时统计开始. 一.问题 在之前的手游项目中,内存使用过多,都开始崩溃了,所以得做iOS内存统计.内存统计有好几种方法:XCode内存使用统计.UnityInternalProfile内存统计,Mono内存统计等方法. 但是XCode统计需要连手机,UnityInternalProfile的内存统计值与XCode内存统计值差距又太大,崩溃时的内存值跟谁有关系?如何在手机

摘要:该项目是DAYU平台的数据开发(DLF),数据开发中一个重要的功能就是ETL(数据清洗).ETL由源端到目的端,中间的业务逻辑一般由用户自己编写的SQL模板实现,velocity是其中涉及的一种模板语言. Velocity之OOM Velocity的基本使用 Velocity模板语言的基本使用代码如下: 1. 初始化模板引擎 2. 获取模板文件 3. 设置变量 4. 输出 在ETL业务中,Velocity模板的输出是用户的ETL SQL语句集,相当于.sql文件.这里官方提供的api需要传

redis作为目前最流行的nosql缓存数据库,凭借其优异的性能.丰富的数据结构已成为大部分场景下首选的缓存工具. 由于redis是一个纯内存的数据库,在存放大量数据时,内存的占用将会非常可观.那么在一些场景下,通过选用合适数据结构来存储,可以大幅减少内存的占用,甚至于可以减少80%-99%的内存占用. ​ 利用zipList来替代大量的Key-Value 先来看一下场景,在Dsp广告系统.海量用户系统经常会碰到这样的需求,要求根据用户的某个唯一标识迅速查到该用户id.譬如根据mac地址或uui