问题描述 在测试spark on yarn时,发现一些内存分配上的问题,具体如下. 在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中配置如下参数: SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4 在yarn集群中启动的executor进程数 SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G 为每个executor进程分配的内存大小 SPARK_DRIVER_MEMORY=1G 为spark-driver进程分配的内存大小 执行$SPARK_HOME/bin/spark-sql

Spark 作为一个以擅长内存计算为优势的计算引擎,内存管理方案是其非常重要的模块: Spark的内存可以大体归为两类:execution和storage,前者包括shuffles.joins.sorts和aggregations所需内存,后者包括cache和节点间数据传输所需内存:在Spark 1.5和之前版本里,两者是静态配置的,不支持借用,spark1.6 对内存管理模块进行了优化,通过内存空间的融合,消除以上限制,提供更好的性能.官方网站只是要求内存在8GB之上即可(Impala推荐要求

一.引子 在Worker Actor中,每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程,Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么到底是如何分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 下面主要介绍一下Spark

一.简介 于Worker Actor于,每次LaunchExecutor这将创建一个CoarseGrainedExecutorBackend流程.Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么究竟是怎样分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 以下主要介绍一下Spark

一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S

作者编辑:杜晓蝶,王玮,任泽 Spark 静态内存管理详解 一. 内容简介 spark从1.6开始引入了动态内存管理模式,即执行内存和存储内存之间可以互相抢占.spark提供两种内存分配模式,即:静态内存管理和动态内存管理.该系列文章分别对这两种内存管理模式的优缺点以及设计原理进行了分析.该篇文章主要针对spark1.6静态内存管理进行了分析与说明.动态内存管理以及其他的调优文章后期会陆续为大家呈现,请大家关注furion.此外本文会涉及到很多spark的概念,如果读者对spark比较陌生,可以

本課主題 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 EcecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Exec

本课主题 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 ExecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Executor: 第三步:通过发送 RegisterExecutor 向 Driver 注册 E

Spark Executor 工作原理: 1. 在CoarseGrainedExecutorBackend启动时向Driver注册Executor,其实质是注册ExecutorBackend实例,和Executor实例之间没有直接关系 2. CoarseGrainedExecutorBackend 是 Executor 运行所在的进程名称,Executor才是真正处理Task的对象.Executor内部是通过线程池的方式来完成Task的计算的 3. CoarseGrainedExecutorBa

在使用 Spark 进行计算时,我们经常会碰到作业 (Job) Out Of Memory(OOM) 的情况,而且很大一部分情况是发生在 Shuffle 阶段.那么在 Spark Shuffle 中具体是哪些地方会使用比较多的内存而有可能导致 OOM 呢? 为此,本文将围绕以上问题梳理 Spark 内存管理和 Shuffle 过程中与内存使用相关的知识:然后,简要分析下在 Spark Shuffle 中有可能导致 OOM 的原因. 一.Spark 内存管理和消费模型 在分析 Spark Shuf

SPARK的内存管理器 StaticMemoryManager,UnifiedMemoryManager 1.6以后默认是UnifiedMemoryManager. 这个内存管理器在sparkContext中通过SparnEnv.create函数来创建SparkEnv的实例时,会生成. 通过spark.memory.useLegacyMode配置,能够控制选择的内存管理器实例. 假设设置为true时,选择的实例为StaticMemoryManager实例,否则选择UnifiedMemoryMan

引导 Windows环境下JvisulaVM一般存在于安装了JDK的目录${JAVA_HOME}/bin/JvisualVM.exe,它支持(本地和远程)jstatd和JMX两种方式连接远程JVM. jstatd (Java Virtual Machine jstat Daemon)——监听远程服务器的CPU,内存,线程等信息 JMX(Java Management Extensions,即Java管理扩展)是一个为应用程序.设备.系统等植入管理功能的框架.JMX可以跨越一系列异构操作系统平台.

前言 CPU 是时分的,操作系统里面有很多线程,每个线程的运行时间由CPU决定,CPU会分给每一个线程一个时间片,时间片是一个很短的时间长度,如果在时间片内,线程一直占有,就是100%,我们应该意识到,CPU运行速度很快(主频非常高),除非是密集型耗费CPU的运算,其他类型的任务都会在小于时间片的时间内结束. 内存过高一般有两种情况:内存溢出和内存泄露 内存溢出: 程序分配的内存超过物理机的内存大小,导致无法继续分配内存,出现OOM报错 内存泄露: 不再使用的对象一直占据着内存不释放,导致这块内

原文地址: http://www.cnblogs.com/Lawson/archive/2011/01/23/1942692.html 很早看到windbg+sos方面的知识,一直没仔细学习,也许因为自己做的系统还不够复杂,也没线上真实环境查看的权限,一直没学习这方面的知识,最近几天仔细找了这方面的资料,自己也写了个可能造成高CPU高内存的测试web页面,发现确实不错,即使一个生手,也可以用工具连蒙带骗的猜出哪里出了问题,当然对一些命令和内部标示更熟悉了后,可以更好的找出问题所在,非常值得学习.

市面上有一些初学者的误解,他们拿spark和hadoop比较时就会说,Spark是内存计算,内存计算是spark的特性.请问在计算机领域,mysql,redis,ssh框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构,有什么技术的程序不是在内存中运行,需要数据从硬盘中拉取,然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说.那么spark的真正特点是什么?抛开spark的执行模型的方式,它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存,大大提高了程序的执行效率.

一.内存过高 1.内存过高一般有两种情况:内存溢出和内存泄漏 (1)内存溢出:程序分配的内存超出物理机的内存大小,导致无法继续分配内存,出现OOM报错 (2)内存泄漏:不再使用的对象一直占据着内存不释放,导致这块内存浪费掉,久而久之,内存泄漏的对象堆积起来,也会导致物理机的内存被耗尽,出现OOM报错 2.内存过高的检测办法:通常我们的Java服务器部署在Linux机器上面,可以通过jvm自带的命令进行一些检测 (1)查看对象的数目和占用内存大小 ①参数为Java程序的进程号,将结果导出到指定目录

linux Java项目CPU内存占用高故障排查 top -Hp 进程号 显示进程中每个线程信息,配合jstack定位java线程运行情况 # 线程详情 jstack 线程PID # 查看堆内存中的对象的情况,如果有大量对象在持续被引用,没有被释放掉,就产生了内存泄露,要结合代码,把不用的对象释放掉 jmap -histo 线程PID # 查看堆的使用情况,各个堆空间的占用情况 jmap -heap # 查询进程id垃圾回收情况 jstat -gcutil 线程PID

公司最近使用ElasticSearch作为数据报表汇总引擎.上线三个月累计数据800万,但是今天突然大面积出现查询超时,上服务器查看服务运行情况,发现cpu使用率高达300% mem 使用率也到了90%,下面记录了整个排查问题的过程 1.首先查看elastic cpu和mem占用情况 //首先查看所有进程 # top //找到对应的elasticserch运行的PID,查看占用内存比较高的线程,Ctrl+c 退出 #top -Hp 12345 //为了下面方便调用API,将elasticsear

一.使用top命令查看占用高资源的java项目的进程ID(pid): top 二.查看该进程中的线程所占用资源的情况:top -Hp pid 三.查看该线程对应的16进制:printf %x 11129 打印并保存该进程中堆栈的使用信息日志:jstack -l 11095 >> jstack.log  四.查看该进程中使用高资源的线程的具体信息日志:vim jstack.log 查找上一步的16进制的线程id:/2b79 定位到问题代码: 以上是测试所用(自己写的死循环) 实际排查时却并没有发

使用CDH 5.13.1部署了HADOOP集群之后,需要进行基准性能测试. 一.hibench 安装 1.安装位置要求. 因为是全量安装,其中有SPARK的测试(SPARK2.0). 安装位置在SPARK 服务所在的节点上面. 下载hibench编译好的包与manve的包 hibench全部编译 mvn -Dspark=2.1 -Dscala=2.11 clean package 注:hibench目录中运行 编译好的包,可以在整个集群通用.直接 复制环境变量与安装目录 2.配置环境变量 exp

摘抄自:https://jingyan.baidu.com/article/d169e1867cea7e436611d801.html svchost占用内存过高,会导致内存100%电脑卡住,CPU温度升高,散热风扇一直狂转,下面小编教大家怎么解决,供大家参考! 工具/原料   win10 方法/步骤     鼠标右键单击此电脑,选择管理进入,如下图所示   进入管理界面,双击右侧的服务与程序,如下图所示   在服务与程序界面双击服务进入,如下图所示   在服务列表找到Windows Updat