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hadoop - Hadoop 中的 VIRTUAL_MEMORY_BYTES 任务计数器是什么意思?

权威指南中的以下摘录提供了如下所示的高级详细信息,但是这个任务计数器中的虚拟内存到底指的是什么?如何解读?它与PHYSICAL_MEMORY_BYTES有什么关系?以下是其中一份工作的示例摘录。物理空间约为214GB。虚拟空间约为611GB。 最佳答案 1.这个任务计数器中的虚拟内存到底指的是什么?VirtualMemoryhereisusedtopreventOutofMemoryerrorsofatask,ifdatasizedoesn'tfitsinRAM(physicalmem).inRAM.Soaportionofmemo

apache-spark - 如何增加在 Yarn UI 上显示的 "memory total"?

我在EMR(emr-5.20.0)上有一个集群,其中一个m5.2xlarge作为NodeMaster,两个m4.large作为core,三个m4.large作为nodeworker。该集群的内存内存总和为62GB,但在YARNUI中显示的总内存为30GB。有人可以帮助我了解这个值是如何计算的吗?我已经检查了Yarn-site.xml和spark-default.conf中的配置,它们是根据AWS推荐配置的:https://docs.aws.amazon.com/pt_br/emr/latest/ReleaseGuide/emr-hadoop-task-config.html#emr-h

memory - 比较使用 Map Reduce(Cloudera Hadoop 0.20.2)两个大小接近 3GB 的文本文件

我正在尝试在hadoopmap/reduce(用java、linux内核操作系统编写)中执行以下操作文本文件'rules-1'和'rules-2'(总共3GB大小)包含一些规则,每个规则由结束符分隔,因此可以使用readLine()函数读取文件。这些文件“rules-1”和“rules-2”需要作为一个整体从hdfs导入到我集群中的每个映射函数中,即这些文件不能跨不同的映射函数拆分。映射器的map函数的输入是一个名为“record”的文本文件(每行以结束符结束),因此我们从“record”文件中获取(键,值)对。该文件是可拆分的,可以作为整个map/reduce过程中使用的不同map函

Hadoop 参数 mapreduce.map.memory.mb 和 mapreduce.map.java.opts

想知道这两个参数(mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.map.java.opts)之间的关系是什么,有时我看到人们将mapreduce.map.memory.mb设置为2048和mapreduce.map.java.opts为-Xmx4G-Xms4G-server,想知道这种情况下的上限是多少?谢谢。问候,林 最佳答案 mapreduce.map.memory.mb是map的资源限制。mapreduce.map.java.opts是映射子jvms的堆大小。Hadoop设置更像是一种资源实现/控制,而J

hadoop - RM UI 中的 YARN "Memory Used"是 spark-shell 请求的两倍

spark-shell开始使用:spark-shell--masteryarn--executor-memory4G--num-executors100我期望yarn为spark-shell分配大约400GB的内存,但是当我转到RMUI时,它显示“已使用的内存”增加了大约804GB。我正在运行HDP2.5,在yarn-site.xml中将yarn.scheduler.minimum-allocation-mb设置为4096。对这是怎么发生的感到困惑。原来是spark内存开销和yarn内存分配机制的问题,查看:http://www.wdong.org/spark-on-yarn-wher

java - 如何在HBase中设置In-Memory

我已经在我的HDFS0.20.0上启动并运行了HBase0.94.0。我正在做作业,我必须将我的列族放入In-Memory我有两个列族No和Subject。将它们设置为In-Memory之后newHColumnDescriptor("No").setInMemory(true);newHColumnDescriptor("Subject").setInMemory(true);当我检查我的localhost:60010时,表的详细信息仍然显示IN_MEMORY=>'false'为什么会这样?我需要的不仅仅是设置.setInMemory(true) 最佳答案

hadoop - "Container is running beyond physical memory limits"

我正在从事一项工作,其中Hive查询使用R文件,分布在集群上以在每个节点上运行。像那样:ADDFILEShdfs://path/reducers/my_script.RSEThive.mapred.reduce.tasks.speculative.execution=false;SETmapred.reduce.tasks=80;INSERTOVERWRITETABLEfinal_output_tablePARTITION(partition_column1,partition_column2)SELECTselected_column1,selected_column2,partit

sql - 'pool_name' 在 CREATE TABLE 语句中意味着什么?

在CREATETABLE-statement末尾的Impala中您可以按照我的理解设置复制因子:CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS][db_name.]table_name...[CACHEDIN'pool_name'[WITHREPLICATION=integer]|UNCACHED]无论如何,我有点不明白pool_name指的是什么。这是HDFS中存放数据的路径吗? 最佳答案 不完全是,它实际上是指使用hdfscacheadmin-addPool...命令定义的HDFS池,参见hdfscomman

java - 运行 mapreduce 程序时出现 "Java Heap space Out Of Memory Error"

我在运行mapreduce程序时遇到内存不足错误。如果我将260个文件保存在一个文件夹中并作为mapreduce程序的输入,它会显示Java堆空间内存不足错误。如果我只提供100文件作为mapreduce的输入,它运行良好。那么我如何限制mapreduce程序一次只处理100个文件(~50MB)。任何人都可以就这个问题提出建议......Nooffiles:318,Noofblocks:1(blocksize:128MB),Hadoop运行在32位系统上MyStackTrace:==============15/05/0511:52:47INFOinput.FileInputForma

hadoop - Cloudera 管理器 "Memory Overcommit Validation Threshold"

我目前有一个由3台机器组成的集群,它们都在运行Ubuntu,并且已经使用ClouderaManager进行了配置。查看集群后,我发现其中两台机器出现错误“MemoryOvercommitValidationThreshold”。一种是在机器只有3.8GB的物理内存时使用6.3GB的内存,另一种是在机器只有7.8GB的物理内存时使用11.6GB的内存。我认为这是因为这两个都被设置为数据节点和名称节点,但我不确定如何使它只使用可用的内存而不交换。我已经在sysctl.conf文件中将swappiness设置为0。我无法为名称节点使用另一台机器或向机器添加任何内存。知道如何降低内存使用量,以