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执行Spark Core应用,尝试收集大量数据到Driver端,当Driver端内存不足时,应用挂起不退出 问题 执行Spark Core应用,尝试收集大量数据到Driver端,当Driver端内存不足时,应用挂起不退出,日志内容如下。 16/04/19 15:56:22 ERROR
Flink应用性能调优建议 配置内存 Flink是依赖内存计算,计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container
合理配置大数据集群的调度器后,还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项: 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整,具体操作请参考修改集群服务配置参数。 可用内存 除了分配给操作系统、
中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存,消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多,NameNode文件对象总量增加,需要消耗更多的内存,使集群现有硬件可能会难以满足业务需求,且导致集群难以扩展。 规划存储
中每个文件、目录和Block。 NameNode文件对象需要占用一定的内存,消耗内存大小随文件对象的生成而线性递增。DataNode实际保存的文件和目录越多,NameNode文件对象总量增加,需要消耗更多的内存,使集群现有硬件可能会难以满足业务需求,且导致集群难以扩展。 规划存储
overhead”报错 问题背景与现象 通过客户端提交任务,客户端返回内存溢出的报错结果: 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了,一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDF
Join时需要注意小表不能过大,如果小表将内存基本用尽,会使整个系统性能下降甚至出现内存溢出的异常。 Sort Merge Bucket Map Join 使用Sort Merge Bucket Map Join必须满足以下2个条件: join的两张表都很大,内存中无法存放。 两张表都按照join
Hudi在upsert时占用了临时文件夹中大量空间。 回答 当UPSERT大量输入数据时,如果数据量达到合并的最大内存时,Hudi将溢出部分输入数据到磁盘。 如果有足够的内存,请增加spark executor的内存和添加“hoodie.memory.merge.fraction”选项,如: option("hoodie
driver.OracleDriver SQLServer:com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver mysql:com.mysql.jdbc.Driver postgresql:org.postgresql.Driver gaussdb200:com
--connect 指定JDBC连接的URL,格式为:jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险
登录MRS管理控制台,在导航栏选择“数据连接”。 在数据连接列表的单击待查看的数据连接名称,在弹出的页面查看该数据连接的详细信息。 例如查看RDS服务MySQL数据库数据连接信息如下: 图1 查看RDS服务MySQL数据库数据连接信息 删除数据连接 登录MRS管理控制台,在导航栏选择“数据连接”。 在数据连接列表的操作列,单击待删除数据连接所在行的“删除
JobHistory进程堆内存使用超出阈值”告警,且按照告警参考处理无效。 问题现象 集群出现告警“ALM-43006 JobHistory进程堆内存使用超出阈值”并且按照指导处理以后,运行一段时间又会出现同样的告警。 原因分析 可能存在JobHistory内存泄露问题,需要安装相应的补丁修复。
务的最大等待时长,单位为毫秒。 “开启内存软隔离”:默认关闭内存软隔离。如果开启内存软隔离,在资源充足时,可超额占用限额以外内存,在资源紧张时,才会释放多占用的内存。如果关闭内存软隔离,则该Workload Group为内存硬隔离,超过内存可用限额时,部分SQL将被取消或者拒绝执行。
Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 Spark Core内存调优 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能
Flume启动失败 问题现象 安装Flume服务或重启Flume服务失败。 原因分析 Flume堆内存设置的值大于机器剩余内存,查看Flume启动日志: [CST 2019-02-26 13:31:43][INFO] [[checkMemoryValidity:124]] [GC_OPTS
取值范围 描述 备注 服务级别内存资源限额 0~1 表示当前ClickHouseServer在服务器上可用内存的比例。 如服务器物理内存为10G,该值设置为0.9,则ClickHouse服务在当前服务器上可用内存为10G* 0.9 = 9G 租户级别内存资源限制 0%~100% 表示当
--connect 指定JDBC连接的URL,格式为:jdbc:mysql://MySQL数据库IP地址:MySQL的端口/数据库名称。 --username 连接MySQL数据库的用户名。 -password 连接MySQL数据库的用户密码。命令中如果携带认证密码信息可能存在安全风险
Ranger仅支持对接RDS服务MySQL数据库,版本号为:MySQL 5.7.x、MySQL 8.0。 Hive支持对接RDS服务MySQL和PostgreSQL数据库,版本号为:MySQL 5.7.x、MySQL 8.0和PostgreSQL14。 在RDS管理控制台,选择“实
“-XX:MaxDirectMemorySize”为IoTDB JVM直接内存,建议值为堆内存的“1/4”,主要影响写入性能,如果写入性能明显下降,可以适当调整该参数,参数值按照0.5倍速率调大。注意:需要保证“堆内存+直接内存 <= 80% * 系统可用内存”, 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调
mysqlimport命令,并且此两个命令所属MySQL客户端版本与MySQL服务器版本兼容,如果没有这两个命令或版本不兼容,请参考http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/linux-installation-rpm.html,安装MySQL