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.

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

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.

问题: 1.我们怎么确定MySQL的各个部分分别使用了多少内存? 2.当有MySQL由于内存泄露引起OOM时.我们怎么提前发现? 怎么监控MySQL内存使用: 答案是通过performance_schema来完成.具体的做法如下: 第一步: 配置performance_schema使它开启内存方面的监控 在/etc/my.cnf中增加如下内容 #### for performance_schema performance_schema =on # on performance_schema_co

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

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

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

使用spark将内存中的数据写入到hive表中 hive-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed to the Apache Software

sparkUi的4040界面已经有了运行监控指标,为什么我们还要自定义存入redis? 1.结合自己的业务,可以将监控页面集成到自己的数据平台内,方便问题查找,邮件告警 2.可以在sparkUi的基础上,添加一些自己想要指标统计 一.spark的SparkListenersparkListener是一个接口,我们使用时需要自定义监控类实现sparkListener接口中的各种抽象方法,SparkListener 下各个事件对应的函数名非常直白,即如字面所表达意思. 想对哪个阶段的事件做一些自定义

5.7 中的performance_schema 已经有能力监控mysql 的内存使用情况了,对于这一点也是要通过instrument 来实现的,由于内存这一块没有对应的consumer 所以只要 配置好instrument 就行了 1.例子: /etc/my.cnf [mysqld] datadir =/usr/local/mysql/data basedir =/usr/local/mysql performance_schema_instrument ='memory%=counted'

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

目前已经完成了RabbitMQ和MySQL的监控项配置,还差对nova-api.nova-conductor.nova-scheduler和keystone进程CPU和内存 usage的监控,类似的轮子已经是有的,所以我们Google一个,然后改造一下就OK了.目前参考 http://blog.51cto.com/825536458/1783015 进行改造. (一)zabbix-agent监控脚本 [root@f-q scripts(keystone_admin)]# pwd /etc/zab

概述 StreamingListener 是针对spark streaming的各个阶段的事件监听机制. StreamingListener接口 //需要监听spark streaming中各个阶段的事件只需实现这个特质中对应的事件函数即可 //本身既有注释说明 trait StreamingListener { /** Called when the streaming has been started */ /** streaming 启动的事件 */ def onStreamingStar

国际惯例,我们要知道什么是服务器的内存,内存有哪些作用.这里就不做过多介绍,Linux性能监控需要我们对底层要有一定的理解.下面我将会列出我常用的监控内存的工具. vmstat vmstat显示关于进程,内存,页,块I/O,traps和CPU的信息.vmstat既可以展示平均值,也可以是实时数据.通过提供采样频率和采样时间就可以开启vmstat的采样模式. 参数解释: 进程 r:等待执行时间的进程数 b:在不可中断睡眠中的进程数 内存 swpd:已使用的虚拟内存量 free:空闲内存量 buff

#!/bin/bash #Author:GaoHongYu #QQ: #Time:-- :: #Name:ncjk.sh #Version:V1. clear xtip=$(hostname -I) cprl=$(df -Th |head -|tail -|cut -d ) cpky=$(df -Th |head -|tail -|cut -d ) cpbfb=$(df -Th |head -|tail -|cut -d ) ncrl=$(free -m |head -|tail -|cut -

本文结合配置内存不足10%触发报警的需求,zabbix给我们提供的模板,里面都已经配置好了item和trigger.但是给我们的模板是当内存小于20M的时候才会触发报警,这样不能满足我们的需求,我们需要在内存不足10%的时候触发,这时候需要我们自定义一个item和trigger. 1.在Template OS Linux模板中创建item 进入web页面—>配置—>模板—Template OS Linux—>点击监控项——创建监控项   名称: Ava memory percent 类型

一.前言 Flutter 所使用的 Dart 语言具有垃圾回收机制,有垃圾回收就避免不了会内存泄漏. 在 Android 平台上有个内存泄漏检测工具 LeakCanary, 它可以方便地在 debug 环境下检测当前页面是否泄漏. 本文将会带你实现一个 Flutter 可用的 LeakCanary, 并讲述我是怎么用该工具检测出了 1.9.1 Framework 上的两个泄漏. 二.Dart 中的弱引用 在具有垃圾回收的语言中,弱引用是检测对象是否泄漏的一个好方式. 我们只需弱引用观测对象,等待

Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程 我们只关注Executor的内存. 分为堆内内存和堆外内存 内存分为 存储内存 : 存储数据用的. 执行内存: 执行shuffle时占用的. 其他内存: 用户自定义的对象. 堆内内存 这是由jvm管理.spark自己不知道,只能spark自己估算,有时准,有时不准. 堆外内存 spark找操作系统要的内存.自己可以管理,其他和堆内内存一样. spark.memory.offHeap.enabled 默认不开启,由此参

配置zabbix当内存剩余不足15%的时候触发报警   zabbix默认的剩余内存报警:Average Lack of available memory on server {HOST.NAME}{Template OS Linux:vm.memory.size[available].last(0)}<20M这个值配置的过小,每台机器的内存也不一样. 1.创建item Configuration-->Templates-->Template OS Linux-->items--&g

#!/bin/bashexport PATHexport LANG=zh_CN.UTF-8###top之后输入数字1,可以查看每颗CPU的情况.###先配置好mailx邮箱账号密码:#cat>/etc/mail.rc<<"EOF"#set sendcharsets=iso-8859-1,utf-8#set from=xxx@163.com#set smtp=smtp.163.com#set smtp-auth-user=xx@163.com#set smtp-auth

一.需要的准备 1.jp@gc - PerfMon Metrics Collector插件(安装方法就不过多介绍啦!) 2.ServerAgent服务器(下载:https://github.com/undera/perfmon-agent) 二.配置 1.jp@gc - PerfMon Metrics Collector配置 补充:jmeter图形监视器在使用jp@gc-PerMon Metrics Collector时,页面一直显示waiting for simples 的解决方法 2.Ser