本文出自:http://blog.chinaunix.net/uid/28311809/abstract/1.html 在这篇博客中,主要介绍了Yarn对MRv1的改进,以及Yarn简单的内存配置和Yarn的资源抽象container.我么知道MRv1存在的主要问题是:在运行时,JobTracker既负责资源管理又负责任务调度,这导致了它的扩展性.资源利用率低等问题.之所以存在这样的问题,是与其最初的设计有关,如下图: 从上图可以看到,MRv1是围绕着MapReduce进行,并没有过多地考虑以后

如何确定Yarn中容器Container,Mapreduce相关参数的内存设置,对于初始集群,由于不知道集群的类型(如cpu密集.内存密集)我们需要根据经验提供给我们一个参考配置值,来作为基础的配置. 完成这一任务有两种方式,确定YARN和MapReduce的内存设置,我们可以使用HDP工具脚本进行内存配置设定 运行hdp-configuration-utils.py 这个Python脚本(下载地址:hdp-configuration-utils)来计算YARN.MapReduce需要的内存,执

怎样确定Yarn中容器Container,Mapreduce相关參数的内存设置,对于初始集群,由于不知道集群的类型(如cpu密集.内存密集)我们须要依据经验提供给我们一个參考配置值,来作为基础的配置. 完毕这一任务有两种方式,确定YARN和MapReduce的内存设置,我们能够使用HDP工具脚本进行内存配置设定 执行hdp-configuration-utils.py 这个Python脚本(下载地址:hdp-configuration-utils)来计算YARN.MapReduce须要的内存,执

这篇文章参考的是侯捷的<STL源码剖析>,所以主要介绍的是SGI STL实现版本,这个版本也是g++自带的版本,另外有J.Plauger实现版本对应的是cl自带的版本,他们都是基于HP实现的版本,有兴趣可以翻翻最新的源码头文件开始处有声明. /* * * Copyright (c) 1994 * Hewlett-Packard Company(这里) * * Permission to use, copy, modify, distribute and sell this software *

一个 docker host 上会运行若干容器,每个容器都需要 CPU.内存和 IO 资源.对于 KVM,VMware 等虚拟化技术,用户可以控制分配多少 CPU.内存资源给每个虚拟机.对于容器,Docker 也提供了类似的机制避免某个容器因占用太多资源而影响其他容器乃至整个 host 的性能. 内存限额 与操作系统类似,容器可使用的内存包括两部分:物理内存和 swap. Docker 通过下面两组参数来控制容器内存的使用量. -m 或 --memory:设置内存的使用限额,例如 100M, 2

需要学习的技术很多,要自学新知识也不是一件容易的事,选择一个自己比较感兴趣的会是一个比较好的开端,于是,打算学一学分布式系统. 带着问题,有目的的学习,先了解整体架构,在深入感兴趣的细节,这是我的计划. 首先得有问题,如果每日重复相同的工作,也不主动去学习,很难发现新的问题.不怕自己无知,就怕不知道自己无知,只有不断的学习,才会发现更多未知的知识领域! 带着问题出发 回到顶部 分布式要解决什么问题呢?解决持久化数据太大,单个节点的硬盘无法存储的问题:解决运算量太大,单个节点的内存.CPU无法处理

使用docker stats命令可以查看容器的内存,但是有时候docker stats命令获得的数据可能准确,可以参考下面这种方式 先通过docker ps -a 找到容器的container id 再使用ps -ef 找到容器对应的进程 获得容器对应的pid后,就可以使用top.pmap.ps等查看进程内存的命令查看容器的内存占用情况了 toptop -p 5140内容解释 PID:进程的IDUSER:进程所有者PR:进程的优先级别,越小越优先被执行NInice:值VIRT:进程占用的虚拟内存

超出容器的内存限制 只要节点有足够的内存资源,那容器就可以使用超过其申请的内存,但是不允许容器使用超过其限制的 资源.如果容器分配了超过限制的内存,这个容器将会被优先结束.如果容器持续使用超过限制的内存, 这个容器就会被终结.如果一个结束的容器允许重启,kubelet就会重启他,但是会出现其他类型的运行错误. 本实验,我们创建一个Pod尝试分配超过其限制的内存,下面的这个Pod的配置文档,它申请50M的内存, 内存限制设置为100M. memory-request-limit-2.yaml ap

目录 一.系统环境 二.前言 三.docker对于CPU和内存的限制 3.1 限制容器对内存的访问 3.2 限制容器对CPU的访问 一.系统环境 服务器版本 docker软件版本 CPU架构 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) Docker version 20.10.12 x86_64 二.前言 默认情况下,容器没有资源限制,并且可以使用主机内核调度程序允许的尽可能多的给定资源.Docker 提供了控制容器可以使用多少内存或 CPU 的方法. 三.dock

// Person.h #import <Foundation/Foundation.h> @interface Person : NSObject @end // Person.m #import "Person.h" @implementation Person - (void)dealloc { NSLog(@"%s", __func__); // [super dealloc]; //ARC不准写 } @end // // main.m // A

1.进入hadoop的配置目录 ,找到 环境变量的 $HADOOP_HOME cd $HADOOP_HOME 2.修改dataNode 节点的 单个map的能使用的内存配置 找到配置的文件: /opt/aisc/app/hadoop-2.3.0-cdh5.1.2/etc/hadoop/mapred-site.xml   增加如下的配置: 设置java的内存大小参数是:512M 大小根据的实际情况调整   <property> <name>mapred.child.java.opts

背景介绍 在我们日常的工作当中,通常应用都会采用Kubernetes进行容器化部署,但是总是会出现一些问题,例如,JVM堆小于Docker容器中设置的内存大小和Kubernetes的内存大小,但是还是会被OOMKilled.在此我们介绍一下K8s的OOMKilled的Exit Code编码. Exit Code 137 表明容器收到了 SIGKILL 信号,进程被杀掉,对应kill -9,引发SIGKILL的是docker kill.这可以由用户或由docker守护程序来发起,手动执行:dock

出错信息 22-Sep-2017 06:19:51.064 WARNING [main] org.apache.catalina.loader.WebappClassLoaderBase.clearReferencesThreads The web application [license] appears to have started a thread named [org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean#0_Wo

eclipse下的tomcat内存设置大小 在eclipse中设置: 设置步骤如下: 1.点击eclipse上的debug图标旁边的下拉箭头 2.然后选择Run Configurations, 3.系统弹出设置tomcat配置页面,在Argument中末尾添加参数中的VM arguments中追加: -Xms256M -Xmx512M -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=512m 参数的意思-vmargs:说明后面是VM的参数-Xms40m:虚拟机占用系统的最小内

在做一道题时,用到的板子中出现了很多的容器的使用,,一开始都是开MAXN大小的容器,,但是有几率出现程序运行完后不正常退出,, 在多次尝试断点调试后,发现主要的异常是程序在结束时,要进行资源的释放,,但是可能空间开的MAXN和使用的不匹配,就会出现未知错误,,或者是 Trace/breakpoint trap 异常,,把申请时的 vector<edge> g[MAXN] 改为 vector<edge> g[MAXN + 10] 就行了,, 参考

docker update --memory 20g --memory-swap -1 96b14c546d98 参考:https://my.oschina.net/Kanonpy/blog/2209207

参考资料: https://github.com/docker-library/mysql/issues/3 Improving MySQL's default configuration:http://www.tocker.ca/2013/09/10/improving-mysqls-default-configuration.html Configuring MySQL to use minimal memory:http://www.tocker.ca/2014/03/10/configu

一.启动kafka broker时异常 nohup /mnt/sata1/kafka_2.11-0.10.0.1/bin/kafka-server-start.sh /mnt/sata1/kafka_2.11-0.10.0.1/config/server.properties & 异常: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000c0000000, 1073741824, 0) fai

转自:http://www.dockone.io/article/1264 对于用户来说,可能一开始在不了解的情况下会对容器报以拒绝的态度,但是在尝到容器的甜头.体验到它的强大性能之后,相信大家最终是无法抵挡其魅力的.容器技术能够解决IT业目前面临的很多问题,而且优势也很明显,比如说: 1.容器具有不可变的特性.容器将操作系统.程序库.配置文件.路径和应用程序打包在一起运行,也就是说,我们在做QA测试的时候整个镜像是什么样,投入到产品环境以后就是什么样,其性能不会有任何差距.2.容器都非常轻量.

标签(linux): docker 此文来自本人学习以及网络整理而来. 笔者Q:972581034 交流群:605799367.有任何疑问可与笔者或加群交流 对于用户来说,可能一开始在不了解的情况下会对容器报以拒绝的态度,但是在尝到容器的甜头.体验到它的强大性能之后,相信大家最终是无法抵挡其魅力的.容器技术能够解决IT业目前面临的很多问题,而且优势也很明显. 一.使用Docker的七大理由 1.容器具有不可变的特性. 容器将操作系统.程序库.配置文件.路径和应用程序打包在一起运行,也就是说,我们