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内存不足导致HDFS NameNode启动失败 - MapReduce服务 MRS
-Xmx32G -XX:NewSize=2G -XX:MaxNewSize=3G” 100,000,000 “-Xms64G -Xmx64G -XX:NewSize=4G -XX:MaxNewSize=6G” 200,000,000 “-Xms96G -Xmx96G -XX:NewSize=8G
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ALM-14007 NameNode堆内存使用率超过阈值 - MapReduce服务 MRS
000,则JVM参数建议配置为:-Xms32G -Xmx32G -XX:NewSize=3G -XX:MaxNewSize=3G 文件对象数量达到100,000,000,则JVM参数建议配置为:-Xms64G -Xmx64G -XX:NewSize=6G -XX:MaxNewSize=6G 文件对象数量达到200
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ALM-14014 NameNode进程垃圾回收(GC)时间超过阈值 - MapReduce服务 MRS
000,则JVM参数建议配置为:-Xms32G -Xmx32G -XX:NewSize=3G -XX:MaxNewSize=3G 文件对象数量达到100,000,000,则JVM参数建议配置为:-Xms64G -Xmx64G -XX:NewSize=6G -XX:MaxNewSize=6G 文件对象数量达到200
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ALM-14018 NameNode非堆内存使用率超过阈值 - MapReduce服务 MRS
000,则JVM参数建议配置为:-Xms32G -Xmx32G -XX:NewSize=3G -XX:MaxNewSize=3G 文件对象数量达到100,000,000,则JVM参数建议配置为:-Xms64G -Xmx64G -XX:NewSize=6G -XX:MaxNewSize=6G 文件对象数量达到200
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ALM-14006 HDFS文件数超过阈值 - MapReduce服务 MRS
-XX:NewSize=6G -XX:MaxNewSize=6G 200,000,000 -Xms96G -Xmx96G -XX:NewSize=9G -XX:MaxNewSize=9G 300,000,000 -Xms164G -Xmx164G -XX:NewSize=12G -XX:MaxNewSize=12G
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配置进程参数 - MapReduce服务 MRS
当把Driver的内存设置到4g时,应用成功跑完。 使用ThriftServer执行TPC-DS测试套,默认参数配置下也报了很多错误:Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g,executor核数为2,executor个数为125,executor内存为6g时,所有任务才执行成功。
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查看HDFS容量状态 - MapReduce服务 MRS
-XX:NewSize=6G -XX:MaxNewSize=6G” 200,000,000 “-Xms96G -Xmx96G -XX:NewSize=9G -XX:MaxNewSize=9G” 300,000,000 “-Xms164G -Xmx164G -XX:NewSize=12G -XX:MaxNewSize=12G”
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查看HDFS容量状态 - MapReduce服务 MRS
-XX:NewSize=6G -XX:MaxNewSize=6G” 200,000,000 “-Xms96G -Xmx96G -XX:NewSize=9G -XX:MaxNewSize=9G” 300,000,000 “-Xms164G -Xmx164G -XX:NewSize=12G -XX:MaxNewSize=12G”
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调整Spark Core进程参数 - MapReduce服务 MRS
当把Driver的内存设置到4g时,应用成功跑完。 使用JDBCServer执行TPC-DS测试套,默认参数配置下也报了很多错误:Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g,executor核数为2,executor个数为125,executor内存为6g时,所有任务才执行成功。
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调整Spark Core进程参数 - MapReduce服务 MRS
当把Driver的内存设置到4g时,应用成功跑完。 使用JDBCServer执行TPC-DS测试套,默认参数配置下也报了很多错误:Executor Lost等。而当配置Driver内存为30g,executor核数为2,executor个数为125,executor内存为6g时,所有任务才执行成功。
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ALM-18010 ResourceManager进程垃圾回收(GC)时间超过阈值 - MapReduce服务 MRS
M参数建议配置为:-Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=1G 集群中的NodeManager实例数量达到200,ResourceManager实例的JVM参数建议配置为:-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M
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ALM-18008 ResourceManager堆内存使用率超过阈值 - MapReduce服务 MRS
M参数建议配置为:-Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=1G 集群中的NodeManager实例数量达到200,ResourceManager实例的JVM参数建议配置为:-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M
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ALM-19008 HBase服务进程堆内存使用率超出阈值 - MapReduce服务 MRS
置建议如下:Region总数小于10万个,“-Xmx”设置为4G;超过10万个,“-Xmx”设置为不小于6G;超过10万时,每增加35000个Region,增加2G的“-Xmx”,整体的“-Xmx”的大小不超过32G。 RegionServer的GC参数配置建议 建议“-Xms”
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ALM-19007 HBase GC时间超出阈值 - MapReduce服务 MRS
置建议如下:Region总数小于10万个,“-Xmx”设置为4G;超过10万个,“-Xmx”设置为不小于6G;超过10万时,每增加35000个Region,增加2G的“-Xmx”,整体的“-Xmx”的大小不超过32G。 RegionServer的GC参数配置建议: 建议“-Xms
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ALM-18016 ResourceManager非堆内存使用率超过阈值 - MapReduce服务 MRS
M参数建议配置为:-Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=1G 集群中的NodeManager实例数量达到200,ResourceManager实例的JVM参数建议配置为:-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M
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Spark应用开发简介 - MapReduce服务 MRS
Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。 查询分析(Query Ana
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ALM-12180 磁盘卡IO - MapReduce服务 MRS
对于HDD盘,满足以下任意条件时触发告警: 系统默认每3秒采集一次数据,在30秒内至少7个采集周期的svctm时延达到6秒。 系统默认每3秒采集一次数据,在30秒内至少10个采集周期,磁盘队列深度(avgqu-sz)> 0,iops = 0或带宽 = 0,且ioutil > 99%。 系统默认每3
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ALM-12180 磁盘卡IO(2.x及以前版本) - MapReduce服务 MRS
对于HDD盘,满足以下任意条件时触发告警: 系统在30s内,每3秒采集一次数据,连续10周期,svctm时延超过6秒。 系统在30s内,每3秒采集一次数据,连续10周期,磁盘队列深度(avgqu-sz)> 0,iops = 0或带宽 = 0,且ioutil > 99%。 对于SSD盘,满足以下任意条件时触发告警:
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使用Jupyter Notebook对接MRS Spark - MapReduce服务 MRS
Out[2]: 'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$g14BqLddl927n/unsyPlLQ$YmoKJzbUfNG7LcxylJzm90bgbKWUIiHy6ZV+ObTzdcA 执行如下命令生成Jupyter配置文件。 jupyter notebook
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导入并配置HDFS样例工程 - MapReduce服务 MRS
导入并配置HDFS样例工程 操作场景 HDFS针对多个场景提供样例工程,帮助客户快速学习HDFS工程。 以下操作步骤以导入HDFS样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 导入样例工程 参考获取MRS应用开发样例工程,获取样例代码解压目录中“src”目录下的样例