MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce 内存溢出 更多内容
  • 内存size检查定位踩内存方法

    通过内存size检查定位问题,参见内存size检查。

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  • 内存不足如何处理?

    规格内存太小,无法满足应用部署,请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示,可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时,选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时,需要分析是您的代码是否出现漏

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用MapReduce

    使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • MapReduce Action

    MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点,负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义,请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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  • 使用Mapreduce

    使用Mapreduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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  • 怎么通过客户端设置Map/Reduce内存?

    Task需要的内存量 set mapreduce.map.java.opts=-Xmx3276M; // 每个Map Task 的JVM最大使用内存 set mapreduce.reduce.memory.mb=4096; // 每个Reduce Task需要的内存量 set mapreduce

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  • MapReduce任务长时间无进展

    MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时,任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间,您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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  • MapReduce任务长时间无进展

    MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时,任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间,您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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  • 配置AM自动调整分配内存

    任务增量步进,与memoryStep共同决定内存调整量 不能为空且大于零 memoryStep 内存增量步进,在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 不能为空且大于零,单位:MB minMemory 内存自动调整下限,如果调整后的内存不大于该值,仍保持"yarn

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  • 变更ECS规格(vCPU和内存)

    变更E CS 规格vCPU内存变更单台ECS规格 批量变更多台ECS规格 通过性能助手变更ECS规格 XEN实例变更为KVM实例(Windows) XEN实例变更为KVM实例(Linux-自动配置) XEN实例变更为KVM实例(Linux-手动配置) XEN实例变更为KVM实例(Linux-批量自动配置)

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  • MRS 2.1.0.11补丁说明

    解决不指定队列,默认提交到launcher-job队列,影响任务正常运行问题 MRS 2.1.0.9 修复问题列表: MRS Manager 解决MRS Executor内存溢出问题 优化扩容流程 解决sparkSql包含空格的情况拼接sql错误问题 解决偶现HiveSql作业提交失败问题 优化keytab文件下载的权限控制

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  • 内存使用率高问题排查

    系统性能急剧下降。 集群实例,请参见变更集群实例的CPU和内存规格。 副本集实例,请参见变更副本集实例的CPU和内存规格。 单节点实例,请参见变更单节点实例的CPU和内存规格。 父主题: 性能调优

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  • 配置AM自动调整分配内存

    任务增量步进,与memoryStep共同决定内存调整量。 不能为空且大于零。 memoryStep 内存增量步进,在“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置的基础上对内存向上调整。 不能为空且大于零,单位:MB。 minMemory 内存自动调整下限,若调整后的内存不大于该值,仍保持“yarn

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  • 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象

    0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时,Beeline/JD BCS erver模式下连续运行10T的TPCDS测试套,会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下,在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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  • 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象

    0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时,Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套,会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下,在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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  • 内存优化型

    R4的内存实例,是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属计算集群分为:m3、m6、m7。可用于部署M3型 云服务器 、M6型云服务、M7型云 服务器 。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量(Sockets) 物理内核 硬件规格 vCPUs

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  • Doris UDF开发规范

    UDF开发规则 UDF中方法调用必须是线程安全的。 UDF实现中禁止读取外部大文件到内存中,如果文件过大可能会导致内存耗尽。 需避免大量递归调用,否则容易造成栈溢出或oom。 需避免不断创建对象或数组,否则容易造成内存耗尽。 Java UDF应该捕获和处理可能发生的异常,不能将异常给服务处理

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  • 内存备份机制

    业务代码中出现踩内存、释放野指针问题,通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息:在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测,在节点控制头被踩而备份信息未踩时,输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息,用于进一步分析是否为越界踩内存

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  • 内存泄露检测

    业务运行中发生内存泄露,业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时,在内存节点控制头中记录函数调用栈,发生内存泄露时,通过分析used节点信息,可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能,需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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  • 内存管理函数

    内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述:查询指定共享内存内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname,表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用

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