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这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装路径/Yarn/config/mapred-site
memoryOverhead的值为最终值。 同样的参数还有driver的overhead内存设置：spark.driver.memoryOverhead 解决步骤 使用新版本参数设置executor的overhead内存： spark.executor.memoryOverhead=4096 父主题：
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
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 如果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、
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
设置HDFS存储策略 功能简介 为HDFS上某个文件或文件夹指定存储策略。 代码样例 在“${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/”下的“Hdfs-site.xml”中设置如下参数。 <name>dfs.storage.policy.enabled</name> <value>true</value>
目前推荐将该值设置为逻辑CPU核数的1.5～2倍之间。 若任务为计算密集型，该参数可设置为与逻辑CPU核数一致。 若任务为非计算密集型资源，该参数可设置为逻辑CPU核数的1.5～2倍之间。 若任务所使用的CPU核数与内存资源差异较大时，CPU资源可参考实际的内存资源进行配置。例
kSQL等类型的作业。 结合华为云数据治理中心DataArts Studio，提供一站式的大数据协同开发环境、全托管的大数据调度能力，帮助用户快速构建大数据处理中心。 通过数据治理中心DataArts Studio，用户可以先在线开发调试MRS HQL/SparkSQL脚本、拖拽
IoTDB应用开发规则 设置合理数量的存储组 设置合理数量的存储组可以带来性能的提升。既不会因为产生过多的存储文件（夹）导致频繁切换IO降低系统速度（并且会占用大量内存且出现频繁的内存-文件切换），也不会因为过少的存储文件夹（降低了并发度从而）导致写入命令阻塞。 应根据自己的数据
MapReduce任务提交前对输入文件数的检查策略：在提交的MapReduce任务中，允许的最大输入文件数和HiveServer最大堆内存的比值，例如500000/4（默认值），表示每4GB堆内存最大允许500000个输入文件。在输入的文件数超出此限制时则会发生此错误。 解决办法 进入Hive服务配置页面：
tage的UI数据一直缓存在内存中，直到UI数据个数到达保留的上限值（当前默认值为1000个），旧的UI数据才会在内存中被清除。 因此，在将旧的UI数据从内存中清除之前，UI数据会占用大量内存，从而导致执行10T的TPCDS测试套时出现Driver内存不足的现象。 规避措施： 根
tage的UI数据一直缓存在内存中，直到UI数据个数到达保留的上限值（当前默认值为1000个），旧的UI数据才会在内存中被清除。 因此，在将旧的UI数据从内存中清除之前，UI数据会占用大量内存，从而导致执行10T的TPCDS测试套时出现Driver内存不足的现象。 规避措施： 根
ger的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。 在使用yarn-session命令时，添加“-s NUM”参数设置SLOT数。 在使用yarn-cluster命令时，添加“-ys NUM”参数设置SLOT数。 配置TaskManager内存。 TaskManager的内存主要用于
5817610 secs] 4153654K->3843458K(4160256K), [CMS Perm : 27335K->27335K(45592K),2.5820080 SECS] [Times: user=2.63, sys0.00, real=2.59 secs] 用户业务配置的Spooldir
80 设置各个节点上的Supervisor角色实例（包含其启动并管理的Worker进程）所使用的物理CPU百分比。根据Supervisor所在节点业务量需求，适当调整参数值，优化CPU使用率。 JVM调优 当应用程序需要处理大量数据从而占用更多的内存时，存在worker内存大于2GB的情况，推荐使用G1垃圾回收算法。
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
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
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
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
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
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