背景 Trino 集群如果不做任何配置优化,按照默认配置上线,Master 和 Worker 节点都很容易发生 OOM.本文从 Trino 内存设计出发, 分析 Trino 内存管理机制,到限制与优化内存分配,使 Worker 节点不易发生 OOM. Trino 内存类型 Trino(version 400)只有一个内存池,由 Coordinator 来管理这个内存池,即管理集群内存. Coordinator 协调员一般为集群 Master 节点,Master 节点负责 SQL 解析.分析.优化

Hadoop平台的最大优势就是充分地利用了廉价的PC机,这也就使得集群中的工作节点存在一个重要的问题——节点所在的PC机内存资源有限(这里所说的工作节点指的是TaskTracker节点),执行任务时常常出现内存不够的情况,如:堆溢出错误:同时,该PC机也可能部署了其它集群的工作节点.针对这个问题,Hadoop专门在TaskTracker节点内部设计了一个后台线程——任务内存管理器(TaskMemoeryManagerThread),来管理工作节点使用的内存.其核心思想就是:一方面监控每一个正在执

近来在负责公司短信网关的维护及建设,随着公司业务发展对短信依赖越来越严重了,短信每天发送量也比曾经每天40多w发送量暴增到每天达到200w发送量.由于是採用Java做发送底层,压力递增情况下不可避免的面对内存问题. 在发送量接近200w情况下,出现内存泄露问题了. 经过对系统执行检查发现: 1)每次重新启动系统3-4个小时后.均发现一点不稳定: 2)在3-4个小时后.出现out of memory的错误:java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit

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

在<Spark源码分析之七:Task运行(一)>一文中,我们详细叙述了Task运行的整体流程,最终Task被传输到Executor上,启动一个对应的TaskRunner线程,并且在线程池中被调度执行.继而,我们对TaskRunner的run()方法进行了详细的分析,总结出了其内Task执行的三个主要步骤: Step1:Task及其运行时需要的辅助对象构造,主要包括: 1.当前线程设置上下文类加载器: 2.获取序列化器ser: 3.更新任务状态TaskState: 4.计算垃圾回收时间: 5.反

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

本篇文章主要剖析Spark的内存管理体系. 在上篇文章 spark 源码分析之十四 -- broadcast 是如何实现的?中对存储相关的内容没有做过多的剖析,下面计划先剖析Spark的内存机制,进而进入内存存储,最后再剖析磁盘存储.本篇文章主要剖析内存管理机制. 整体介绍 Spark内存管理相关类都在 spark core 模块的 org.apache.spark.memory 包下. 文档对这个包的解释和说明如下: This package implements Spark's memory

本文旨在解析 spark on Yarn 的内存管理,使得 spark 调优思路更加清晰 内存相关参数 spark 是基于内存的计算,spark 调优大部分是针对内存的,了解 spark 内存参数有也助于我们理解 spark 内存管理 spark.driver.memory:默认 512M spark.executor.memory:默认 512M spark.yarn.am.memory:默认 512M spark.yarn.driver.memoryOverhead:driver memor

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

文章目录 1.Trino与Spark SQL的区别分析 2.Trino与Spark SQL解析过程对比 3.Trino基本概念 4.Trino架构 5.Trino SQL执行流程 6.Trino Task执行流程 相关参考: 1.Trino与Spark SQL的区别分析 2.Trino与Spark SQL解析过程对比 Trino Spark SQL 3.Trino基本概念 4.Trino架构 5.Trino SQL执行流程 6.Trino Task执行流程 任务调度:1.分配多少个任务?2.每个

任务提交时的一些yarn设置(通用客户端模式) 指定并行度                        -p 5 \ 指定yarn队列                     -Dyarn.application.queue=xxx \ 指定JM总进程的大小        -Djobmanager.memory.process.size=1024mb \ 指定每个TM的总进程大小,一般是 2-8g,yarn默认最大给8g    -Dtaskmanager.memory.process.size

Linux Control Groups(cgroups):在操作系统级别进行资源分配,可通过Cloudera Static Service Pools配置. YARN调度器配置:对运行在YARN上的应用进行资源配置,比如M/R,implala.可通过Cloudera 动态资源池进行配置. 以下资源可以通过cgroups配置进行限制: Memory Hard Limit – If a process exceeds this limit, the kernel swaps out some of

最近在准备抽取数据的工作.有一个id集合200多M,要从另一个500GB的数据集合中抽取出所有id集合中包含的数据集.id数据集合中每一个行就是一个id的字符串(Reduce side join要在每行的行尾加“,”号,而Map side join不必,如果加了也可以处理掉),类似,500GB的数据集合中每一行是某一id对应的全记录,用“,”号分隔. 为什么不在hive或者pig下面搞这个操作呢?主要是因为Hive配置了Kerberos认证之后,还有一个问题没有解决,包含metastore的主机

1.executor lost /java oom 通常是由于单个task内存占用过多,可以观察是哪个阶段挂的,如果类似groupbykey,可以看看是否有数据倾斜现象 如果不是,可以repartition手动增加partitioin数,减少单个task的资源消耗 有cache操作,partition数需要调的更大 2.看不到log,可能是关闭了eventlog 3.hadoop慢节点,可以考虑配置推测执行,但是需要合理设置阈值 4.spark.max.creatFiles 1000 最后输出使

HIVE  Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan  .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c

1.1 1.2 :计算员工相关 2.1 内容 :求各个部门的总工资 :求各个部门的人数和平均工资 :求每个部门最早进入公司的员工姓名 :求各个城市的员工的总工资 :列出工资比上司高的员工姓名及其工资 :列出工资比公司平均工资要高的员工姓名及其工资 :列出名字以J开头的员工姓名及其所属部门名称 :列出工资最高的头三名员工姓名及其工资 :将全体员工按照总收入(工资+提成)从高到低排列 :求任何两名员工信息传递所需要经过的中间节点数 :MapReduce实现推荐系统 3.1 内容 运行环境说明 1.1

1.列出安装Hadoop流程步骤 a) 创建hadoop账号 b) 更改ip c) 安装Java 更改/etc/profile 配置环境变量 d) 修改host文件域名 e) 安装ssh 配置无密码登录 f) 解压hadoop g) 配置hadoop  conf下面的配置文件 h) Hadoop namenode -format  格式化 i) Start 启动 2.列出hadoop集群启动中的所有进程和进程的作用 a) Namenode 管理集群  记录namenode文件信息 b) Seco

本文来自http://blog.csdn.net/liuxian13183/ ,引用必须注明出处! 讲到实战,就不得不拿两个例子来说明,本篇想拿的是应用最广泛的两个:Ams和Wms,一个管理activity,一个管理窗口,而前面我们已经讲了不少,本篇不再赘述. 关于Ams对activity的管理,无非这几个方面:启动哪个activity.物理按键对activity处理.内存骤减时activity的回收规则,以及暂停activity的一系列操作. 先说如何启动activity?有哪些知识点. Am

1. 概述 在传统数据库(如:MYSQL)中,JOIN操作是非常常见且非常耗时的.而在HADOOP中进行JOIN操作,同样常见且耗时,由于Hadoop的独特设计思想,当进行JOIN操作时,有一些特殊的技巧. 本文首先介绍了Hadoop上通常的JOIN实现方法,然后给出了几种针对不同输入数据集的优化方法. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主

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