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    spark 内存分析监控 更多内容
  • 监控分析

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  • 监控分析

    监控分析 告警监控 用户登录记录 桌面使用记录

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  • 内存资源监控

    20 其中各字段分别为:输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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  • 内存资源监控

    20 其中各字段分别为:输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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  • JVM监控界面内存监控中,为何最大内存比分配内存小?

    JVM监控界面内存监控中,为何最大内存比分配内存小? 通过-Xmx设置了堆内存的最大值,堆内存的分配值也不一定比设定的堆内存的最大值小,JVM是动态申请堆内存的,即使配置了-Xms最小值,也不是一开始就分配到-Xms值,会根据2的倍数申请,很可能稍微超过-Xmx的限制,可增加-X

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  • Spark Core内存调优

    之。 val conf = new SparkConf() conf.set("spark.default.parallelism", 24) 在“$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf”文件中配置“spark.default.parallelism”的值,优先级最低。

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  • Spark Core内存调优

    Spark Core内存调优 操作场景 Spark内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小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GC情况(在客户端的conf/spark-default

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  • Spark Core内存调优

    Spark Core内存调优 操作场景 Spark内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小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GC情况(在客户端的conf/spark-default

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  • 配置Spark Executor堆内存参数

    配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时,会出现物理内存超限的情况。调整如下参数,可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口: 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数,或者在客户端的“spark-defaults

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  • 配置Spark Executor堆内存参数

    配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时,会出现物理内存超限的情况。调整如下参数,可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口: 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数,或者在客户端的“spark-defaults

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  • 使用Spark SQL作业分析OBS数据

    使用Spark SQL作业分析OBS数据 DLI 支持将数据存储到OBS上,后续再通过创建OBS表即可对OBS上的数据进行分析和处理。 本指导中的操作内容包括:创建OBS表、导入OBS表数据、插入和查询OBS表数据等内容来帮助您更好的在DLI上对OBS表数据进行处理。 前提条件 已

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  • Spark动态分区插入场景内存优化

    Spark动态分区插入场景内存优化 操作场景 SparkSQL在往动态分区表中插入数据时,分区数越多,单个Task生成的HDFS文件越多,则元数据占用的内存也越多。这就导致程序GC(Gabage Collection)严重,甚至发生OOM(Out of Memory)。 经测试证

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  • 怎样查看弹性资源池和作业的资源使用情况?

    Executor内存)÷4],(Executor个数 x Executor CPU核数)} x1 driver所占CUs数=max [( driver内存÷4), driver CPU核数] x1 Spark作业未开启高级配置时默认按A类型资源规格配置。 Spark作业中显示计算资

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  • 配置内存

    配置内存 操作场景 Spark内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小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GC情况(在客户端的conf/spark-defaults

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  • 内存

    level1:动态内存使用超过最大动态内存的90%后,会记录以下信息,并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance,session,thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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  • 内存

    8MB(196核CPU/1536G内存,128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,80核CPU/640G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/256G内存,16核CPU/128G内存,8核C

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  • spark.yarn.executor.memoryOverhead设置不生效如何处理?

    值1024申请资源。 原因分析Spark 2.3版本开始,推荐使用新参数spark.executor.memoryOverhead设置executor的overhead内存大小,如果任务两个参数都设置,则spark.yarn.executor.memoryOverhead的值不生效,以spark

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  • 内存

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  • 内存

    内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题: 常用概念

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  • 内存

    。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型:USERSET 取值范围:整型,64~INT_MAX,单位为KB。 默认值:小规格内存为512MB, 大规格内存为2GB(max_process_memory大于等于30GB为大规格内存,否则为小规格内存)。 设置建议:

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  • 内存

    。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型:USERSET 取值范围:整型,64~INT_MAX,单位为KB。 默认值:小规格内存为512MB, 大规格内存为2GB(max_process_memory大于等于30GB为大规格内存,否则为小规格内存)。 设置建议:

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