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FATAL ERROR: Ineffective mark-compacts near heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of me

方法一大多数时候,当您遇到此错误时,可能是因为内存泄漏、库的添加/版本升级或Node.js管理版本之间内存的方式存在差异(例如Node.js版本和Node.js版本>10)。通常,仅增加分配给Node.js的内存就可以让您的程序运行,但可能并不能真正解决真正的问题,并且节点进程使用的内存仍然可能超过您分配的新内存。我建议在Node.js进程开始运行或更新到Node.js>10时分析其内存使用情况。也就是说,要增加内存,请在运行Node.js进程的终端中:exportNODE_OPTIONS="--max-old-space-size=8192"或者对于Windows:SetNODE_OPTIO

java - mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent、mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent 和 mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent

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

python - Pyspark java.lang.OutOfMemoryError : Requested array size exceeds VM limit 错误

我正在运行Pyspark作业:spark-submit--masteryarn-client--driver-memory150G--num-executors8--executor-cores4--executor-memory150Gbenchmark_script_1.pyhdfs:///tmp/data/sample150k128hdfs:///tmp/output/sample150k|tee~/output/sample150k.log工作本身非常标准。它只是抓取一些文件并对它们进行计数。:print(str(datetime.now())+"-Ingestingfiles

hadoop - spark-submit --proxy-user 在 yarn 集群模式下不工作

目前我使用的是clouderahadoop单节点集群(启用了kerberos。)在客户端模式下我使用以下命令kinitspark-submit--masteryarn-client--proxy-userclouderaexamples/src/main/python/pi.py这很好用。在集群模式下,我使用以下命令(没有完成kinit并且缓存中没有TGT)spark-submit--principal--keytab--masteryarn-clusterexamples/src/main/python/pi.py也很好用。但是当我在集群模式下使用以下命令时(没有完成kinit并且缓

MySQL新建表:1044 - Access denied for user ‘root‘@%‘ to database ‘XXX‘终极解决方案

1.问题描述情况一:Navicat连接远程mysql数据库,创建数据库时出现错误:情况二:在linux中命令创建数据库出现如下报错:2.原因分析root权限不够,先使用“SELECThost,user,Grant_priv,Super_privFROMmysql.user;”查询,发现已经是Y了。通过SELECT*FROMmysql.user;命令查询权限信息,可以看到root对应的很多权限都是N,如下图所示:至于为什么会出现root权限不够,可能是安装mysql的时候MySQL权限配置不正确,或者修改了相关的配置文件等。3.解决方案将root权限全部修改为Y,执行如下代码(记得退出mysql

hadoop - 子查询中的 Hive 'limit' 在完整查询后执行

我正在配置单元查询中测试一个相当费力的rlike函数。我想我会先针对一个子集进行测试,然后再将其应用于我的TB+数据。完整查询是:createtableproxy_parsed_cleanasselecta.*,casewhendomainnamerlike'.*:443$'then1else0endasused_httpsfromproxy_parseda;因为有这么多数据,我写了一个查询(表面上)会针对一个子集进行操作:selectcasewhena.domainnamerlike'.*:443$'then1else0endasused_httpsfrom(selectdomain

Hadoop hive : How to allow regular user continuously write data and create tables in warehouse directory?

我在单个节点上运行Hadoop2.2.0.2.0.6.0-101。我正在尝试运行JavaMRD程序,该程序在普通用户下从Eclipse将数据写入现有的Hive表。我得到异常:org.apache.hadoop.security.AccessControlException:Permissiondenied:user=dev,access=WRITE,inode="/apps/hive/warehouse/testids":hdfs:hdfs:drwxr-xr-x发生这种情况是因为普通用户对仓库目录没有写权限,只有hdfs用户有:drwxr-xr-x-hdfshdfs02014-03-0

java - HADOOP HTTPFS : giving error "User: ubuntu is not allowed to impersonate ubuntu" while accessing the application through Http

我在我的集​​群上安装了hadoop1.0.4,有1个主机和3个从机,现在我正在安装HTTPFS(hadoop-hdfs-httpfs-0.20.2-cdh3u5-SNAPSHOT)以使用http协议(protocol)访问HDFS内容,我可以通过它访问正常的页面curl-i"http://myhost:14000"它工作正常:)但是如果我尝试访问HDFS然后它给我错误(ubantu是我的用户):(curl-i"http://myhost:14000/webhdfs/v1?user.name=ubantu&op=OPEN"错误:{"RemoteException":{"message"

Hadoop 纱 : How to limit dynamic self allocation of resources with Spark?

在我们在Yarn下运行的Hadoop集群中,我们遇到了一个问题,即一些“更聪明”的人能够通过在pySparkJupyter笔记本中配置Spark作业来消耗大得多的资源block,例如:conf=(SparkConf().setAppName("name").setMaster("yarn-client").set("spark.executor.instances","1000").set("spark.executor.memory","64g"))sc=SparkContext(conf=conf)这导致了这些人从字面上排挤其他不那么“聪明”的人的情况。有没有办法禁止用户自行分配资

hadoop - HDFS_NAMENODE_USER、HDFS_DATANODE_USER 和 HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER 未定义

我是hadoop新手。我正在尝试以伪分布式模式在我的笔记本电脑中安装hadoop。我使用root用户运行它,但出现以下错误。root@debdutta-Lenovo-G50-80:~#$HADOOP_PREFIX/sbin/start-dfs.shWARNING:HADOOP_PREFIXhasbeenreplacedbyHADOOP_HOME.UsingvalueofHADOOP_PREFIX.Startingnamenodeson[localhost]ERROR:AttemptingtooperateonhdfsnamenodeasrootERROR:butthereisnoHDF