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GC_concurrent

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[hive]return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. GC overhead limit exceeded

[2022-11-1010:21:31][08S01][-101]Errorwhileprocessingstatement:FAILED:ExecutionError,returncode-101fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask.GCoverheadlimitexceeded一般map读取一个片的数据不会内存不够,所以:1、调大reduce个数2、groupby数据倾斜3、使用大的队列setmapreduce.job.queuename=hive;setmapred.reduce.tasks=300;sethive.optimi

关于报错java.lang.reflect.InaccessibleObjectException: Unable to make field private java.util.concurrent

java.lang.reflect.InaccessibleObjectException:Unabletomakefieldprivatejava.util.concurrent.Callablejava.util.concurrent.FutureTask.callableaccessible:modulejava.basedoesnot"opensjava.util.concurrent"tounnamedmodule@32eebfca假如报这种错误,只需要在Run->EditConfigurations->ModifyOptions->addVMoptions中加 --add-open

concurrent.futures模块ThreadPoolExecutor、ProcessPoolExecutor讲解及使用实例

导入concurrent.futures.ThreadPoolExecutorimportconcurrent.futuresconcurrent.futures模块详解这个模块是python并发执行的标准库,具有线程池和进程池、管理并行编程任务、处理非确定性的执行流程、进程/线程同步等功能。模块组成1、concurrent.futures.Executor:这是一个虚拟基类,提供了异步执行的方法。2、submit(function,argument):调度函数(可调用的对象)的执行,将argument作为参数传入。3、map(function,argument):将argument作为参数执

CGLIB动态代理对象GC问题排查

一、问题是怎么发现的最近有个新系统开发完成后要上线,由于系统调用量很大,所以先对核心接口进行了一次压力测试,由于核心接口中基本上只有纯内存运算,所以预估核心接口的压测QPS能够达到上千。压测容器配置:4C8G先从10个并发开始进行发压,结果cpu一下就飙升到了100%,但是核心接口的qps才200左右。于是观察jvm的垃圾回收发现younggc很频繁,但是fullGC数量为零。二、排查问题的详细过程由于刚一开始压测,容器cpu就飙升到了100%,所以需要先定位cpu使用率问题,找出使用cpu最高的几个进程。可以通过top命令查找进程ID,发现正是压测的Java应用进程ID;然后在定位该金晨曦c

rk3568mipi摄像头调试(gc2385 + gc2053)

RK3568平台仅有一个标准物理mipicsi2dphy,可以工作在fullmode和splitmode两个模式,拆分为csi2_dphy0/csi2_dphy1/csi2_dphy2三个逻辑dphyFullMode:仅使用csi2_dphy0,csi2_dphy0与csi2_dphy1/csi2_dphy2互斥,不可同时使用;datalane最大4lanes;最大速率2.5Gbps/lane;SplitMode:仅使用csi2_dphy1和csi2_dphy2,与csi2_dphy0互斥,不可同时使用;csi2_dphy1和csi2_dphy2可同时使用;csi2_dphy1和csi2_dp

INFO : Concurrency mode is disabled, not creating a lock managerError: Error while processing stat

 hive中通过查询方式进行数据导入时,遇到上面问题,原因是内存不足。解决办法:修改配置文件:/opt/hive-3.1.2/conf/hive-env.sh.template先修改名字:vimhive-env.sh.templatehive-env.sh然后将里面的exprotHADOOP_HEAPSIZE=1024打开。然后把hive服务关掉重新启动。

面试题曝光:Spring容器中的Bean会不会被GC?

感谢新来的三位小伙伴“Solarissss、空白、ABC”加入咱们这个大家庭,学习的路上,我们并不孤单~图片引言大家好,我是你们的小米!今天,我们来聊一个有关Spring容器中的Bean的话题,也是面试中经常被问到的问题:“Spring容器中的Bean是否会被GC呢?为什么?”让我们一起揭开这个神秘的面纱,解答这个问题。在回答这个问题之前,我们需要先了解Spring容器是什么,以及它是如何管理Bean的。什么是Spring容器Spring是一个强大的开源框架,它提供了一个容器,被称为Spring容器,用于管理应用程序中的Bean。简单来说,Bean就是Spring中的对象,Spring容器负责

Java垃圾回收机制(GC原理)解析

文章目录前言一、为什么要GC二、什么时候GC三、判断对象是否存活的方法1.引用计数法2.可达性分析法3.可作为GCRoots的对象四、垃圾回收算法1.标记清除法2.复制算法3.标记整理法4.分代回收算法五、垃圾回收算器前言Java相比于c/c++一个最显著的特征就是引入了垃圾回收机制,使我们不用像c/c++编写时还要注意内存管理,java中JVM替我们完成了这部分工作一、为什么要GC对于系统而言,内存迟早都会被消耗完,因为不断的分配内存空间而不进行回溯,就好像不停的产生生活垃圾但是除了释放垃圾对象,也需要对于内存空间进行碎片管理,没有GC就不能保证应用程序的正常化进行二、什么时候GC堆区分为老

python - 两个进程能否访问内存中(:memory:) sqlite database concurrently?

是否可以在一个进程中访问在另一个进程中创建的数据库?我试过了:空闲#1importsqlite3conn=sqlite3.connect(':memory:')c=conn.cursor()c.execute("createtabletest(testcolumn)")c.execute("insertintotestvalues('helloooo')")conn.commit()conn.close()空闲#2importsqlite3conn=sqlite3.connect(':memory:')c=conn.cursor()c.execute("select*fromtest"

python - 两个进程能否访问内存中(:memory:) sqlite database concurrently?

是否可以在一个进程中访问在另一个进程中创建的数据库?我试过了:空闲#1importsqlite3conn=sqlite3.connect(':memory:')c=conn.cursor()c.execute("createtabletest(testcolumn)")c.execute("insertintotestvalues('helloooo')")conn.commit()conn.close()空闲#2importsqlite3conn=sqlite3.connect(':memory:')c=conn.cursor()c.execute("select*fromtest"