我们有一个由Yarn管理并运行hadoop的5节点集群1Masternamenode8vcoresand24GBmemory4个数据节点，每个节点8个vcores和24GB内存当我在ui上查看Yarn配置时，如下图中突出显示的那样，它仅使用16GB和6个vcores我们的应用程序正在使用所有16gb，因此想要增加内存，因为它可用(24-2gbforos所以可用是22gb)我需要在哪里配置这个22gb而不是16gb？根据研究发现yarn-site.xml可能是这个地方所以继续更新它并重新启动yarn但它仍然显示16gb如果社区中的任何专家能提供帮助，我们将不胜感激，因为我们是Yarn的新
我正在尝试运行一个简单的pig脚本，该脚本在gruntshell中运行f9但不使用oozie，出现如下错误:容器[pid=2617,containerID=container_1438923434512_12103_01_000002]正在超出物理内存限制运行。当前使用情况:已使用1.0GB的1GB物理内存；使用了2.9GB的2.1GB虚拟内存。杀死容器。container_1438923434512_12103_01_000002..的进程树转储..实际上我正在通过oozie调用一个shell脚本，实习生调用pig脚本并得到这样的错误。我怎样才能让它在oozie中可用
我在保存大数据到hdfs时出现OOMEvalaccumulableCollection=sc.accumulableCollection(ArrayBuffer[String]())valrdd=textfile.filter(row=>{if(row.endsWith(",")){accumulableCollection+=rowfalse}elseif(row.length{varvalid=truefor((k,v)我在spark-submit中使用这个:--num-executors2--driver-memory1G--executor-memory1G--executor
我只是想验证我对这些参数及其关系的理解，如果我错了请通知我。mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent告诉分配给reducer的整个洗牌阶段的内存总量。mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent告诉单个shuffle可以从mapreduce.reduce.shuffle.input消耗的内存限制的最大百分比.buffer.percent.mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent是启动内存中合并的使用阈值，表示为总内存的百分比(mapreduce.reduc
我在集群上运行Hadoopmapreduce作业。我收到此错误。OpenJDKClientVMwarning:INFO:os::commit_memory(0x79f20000,104861696,0)failed;error='Cannotallocatememory'(errno=12)ThereisinsufficientmemoryfortheJavaRuntimeEnvironmenttocontinue.Nativememoryallocation(malloc)failedtoallocate104861696bytesforcommittingreservedmemor
我知道fsimage在启动时加载到内存中，并且出于性能原因，任何进一步的事务都会添加到编辑日志而不是fsimage。当namenode重启时，内存中的fsimage会被刷新。为了提高效率，secondarynamenode会定期做一个checkpoint来更新fsimage，这样namenode的恢复会更快。这些都很好。但是我不明白的一点是，假设一个文件已经存在并且关于这个文件的信息在内存中的fsimage中。现在我将此文件移动到另一个位置，该位置在编辑日志中更新。现在，当我尝试列出旧文件路径时，它会提示它不存在或其他什么。这是否意味着namenode也会查看编辑日志，这与内存中的fs
我是kafka的初学者我们正在寻找我们的kafka集群(一个5节点集群)的大小，以处理17,000个事件/秒，每个事件的大小为600字节。我们计划复制3个事件并将事件保留一周我在kafka的文档页面看了assumingyouwanttobeabletobufferfor30secondsandcomputeyourmemoryneedaswrite_throughput*30.那么这到底是怎么写的呢？如果它是每秒MB的数量-我正在查看9960MB/Secifconsiderthatasmywritethroughputthenthememorycalculatesas292GB(996
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和yarn.nodemanager.resource.memory-mb有什么区别？我在yarn-site.xml中看到了这两个，我看到了解释here.yarn.scheduler.maximum-allocation-mb给出了以下定义:RM中每个容器请求的最大分配，以MB为单位。高于此值的内存请求将抛出InvalidResourceRequestException。这是否意味着仅在资源管理器上的内存请求受此值限制？yarn.nodemanager.resource.memory-mb给出了可以分配给容器的物理内
我的主要原因是对不同的选择发表意见。我在与视频关联的目录中有文件/缩略图，当我必须获取它们时，我使用glob()函数glob(DIRECTORY./file_name*.jpg);并返回视频的所有JPG文件的数组。glob函数本身非常快，但我仍然担心使用情况，因为在每个页面上可能有20到50个视频，所以会有20到50个glob调用，我应该继续使用它还是开始将数据放入数据库以获取从那里列出文件而不是glob();？如果有更好的选择，请告诉我。谢谢。 最佳答案 与通常的性能问题一样，结果可能会有很大差异，所以答案是:速度越快，对您的效果
我正在构建一个系统来创建大小从几Kb到大约50Mb不等的文件，这个问题更多是出于好奇而不是其他任何问题。我在网上找不到任何答案。如果我用$handle=fopen($file,'w');我调用之前$handle存储在哪里fclose($handle);?它是存储在系统内存中，还是某个临时文件中？其次，我使用一次获取1024字节数据的循环构建文件，每次写入数据如下:fwrite($handle,$content);然后调用fclose($handle);当循环完成并写入所有数据时。但是，使用执行以下操作的循环是否更有效或内存更友好？$handle=fopen($file,'a');fwr
