fork之后exec之前两个进程用的是相同的物理空间（内存区），子进程的代码段、数据段、堆栈都是指向父进程的物理空间，也就是说，两者的虚拟空间不同，但其对应的物理空间是同一个。当父子进程中有更改相应段的行为发生时，再为子进程相应的段分配物理空间，如果不是因为exec，内核会给子进程的数据段、堆栈段分配相应的物理空间（至此两者有各自的进程空间，互不影响），而代码段继续共享父进程的物理空间（两者的代码
什么是资源调度器理想情况下，我们应用对 Yarn 资源的请求应该立刻得到满足，但现实情况资源往往是有限的，特别是在一个很繁忙的集群，一个应用资源的请求经常需要等待一段时间才能的到相应的资源。在 Yarn 中，负责给应用分配资源的就是 Scheduler（资源调度器）。其实调度本身就是一个难题，很难找到一个完美的策略可以解决所有的应用场景。为此，Yarn 提供了多种调度器和可配置的策略供我们选择。Y
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2023-07-24 18:39:23
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资源：一般来说资源分为CPU和内存 内存是一种“决定生死”的资源 CPU是一种“影响快慢”的资源Yarn是做什么的? 是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度,可为mr，spark，storm等提供资源分配与调度。yarn的模块划分：ResourceManager 1）处理客户端请求 2）启动/监控ApplicationMaster 3）监控NodeManager 4）资源分
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2023-09-06 15:25:43
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很多朋友在刚开始搭建和使用 YARN 集群的时候，很容易就被纷繁复杂的配置参数搞晕了：参数名称相近、新老命名掺杂、文档说明模糊 。特别是那几个关于内存的配置参数，即使看好几遍文档也不能完全弄懂含义不说，配置时一不小心就会张冠李戴，犯错误。如果你同样遇到了上面的问题，没有关系，在这篇文章中，我就为大家梳理一下 YARN 的几个不易理解的内存配置参数，并结合源码阐述它们的作用和原理，让大家彻底清楚这些
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2023-09-04 08:09:25
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# Yarn Container 内存监控实现指南
## 概述
在大规模分布式计算中，Yarn Container 内存监控是非常重要的一项任务。通过监控 Container 的内存使用情况，我们可以及时发现资源利用不当或内存泄漏等问题，从而保证集群的稳定和性能的优化。本文将指导刚入行的开发者如何实现 Yarn Container 内存监控。
## 实现步骤
以下是实现 Yarn Cont
## 如何配置yarn container内存
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(设置yarn container内存配置)
B --> C(完成)
```
### 2. 类图
```mermaid
classDiagram
Developer -- 小白 : 教导
小白 -- Yarn : 配置
# 如何在 Yarn 中限制容器内存
在使用 Yarn（Yet Another Resource Negotiator）进行大数据处理时，合理设置每个容器的内存限制是确保集群正常运行的关键。本文将指导初学者如何实现 Yarn 容器内存限制，并详细解释操作步骤和相关代码。下面我们将首先展示整个过程的概览。
## 流程概览
以下是设置 Yarn 容器内存限制的基本流程：
| 步骤 | 描述
最近在迁移job到新集群hadoop2.4，业务方在跑一个hql的时候shuffle阶段出现OOM，这个问题之前从来没有遇到过，看了一下相关日志和counter，看不出个所以然，在网上搜索了一下，发现网友也遇到过相同的问题，以下是转载的该问题的解决方法： ===================================================================== 在
# 动态调整 YARN 容器内存
在使用 YARN 运行大规模分布式应用程序时，经常需要调整容器的内存以提高性能和资源利用率。YARN 允许用户在运行时动态调整容器的内存大小，以便根据应用程序的实际需求对资源进行优化配置。
## YARN 容器内存调整原理
YARN 中的容器是运行应用程序的基本单位，每个容器被分配一定的内存资源。在 YARN 运行过程中，用户可以通过 YARN Resour
# Yarn中查看Container进程ID
在大规模分布式计算框架Hadoop中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）负责资源管理和任务调度。YARN将计算集群划分为多个容器，每个容器负责一个或多个任务的执行。在某些情况下，我们可能需要查看特定容器的进程ID（PID），以便进行调试和监控。本文将介绍如何使用YARN命令行工具来查看容器的进程ID，并提供相应
原创
2023-10-14 11:28:43
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在学习Container之前，大家应先了解YARN的基本架构、工作流程。比如，大家应该了解一个应用程序的运行过程如下：步骤1：用户将应用程序提交到ResourceManager上；步骤2：ResourceManager为应用程序ApplicationMaster申请资源，并与某个NodeManager通信，以启动ApplicationMaster；步骤3：ApplicationMaster与Res
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2023-07-10 16:14:03
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最近项目在用kylin，在搭建开发环境和测试环境后，然后在kylin上建cube，kylin建cube实际就是调用集群的MR跑任务(也可以调用spark作为引擎)，在数据量小或者维度(kylin里面的一个概念)少的时候没问题，后来数据量大或维度多了，就经常出现OOM的问题。 其实一开始就知道是并行度过高的问题，也尝试过在kylin里面调试，但并没有用。后来通过jps查看yarnchild个
答案写在最前面：Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数。问题在Flink 1.5 Release Notes中，有这样一段话，直接上截图。 这说明从1.5版本开始，Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算，也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了。那
Container是nodemanager虚拟出来的容器，用来运行task任务的，调优维度是memory+vcore 如何优化Container参数？？假设128G,16个物理core的服务器1、装完Centos，消耗内存1G2、系统预留15%-20%内存（大概26G,其中包含Centos系统占用的1G内存），用来防止全部使用导致系统夯住和oom机制，或者给未来部署组件预留点空间。3、假
YARN是一个集群资源的管理与任务调度的分布式框架 Yarn的组件架构： &nbs
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2023-08-10 09:28:05
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答案放最前面将YARN配置中的yarn.scheduler.fair.assignmultiple参数设为false，或者手动设定yarn.scheduler.fair.max.assign参数的值为一个较小的正数（如3或4）。提出问题我们在有20个节点的专用集群上运行所有Flink流式作业。为与其他大数据集群保持一致，采用的框架版本为CDH 5.13.3自带的Hadoop 2.6.0。在开发过程
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2023-08-26 13:22:15
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1.YARN中处理能力的基本单元是什么？2.什么是保留内存？3.4到8G Container建议多少M？在Hadoop2.0中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container. 这样可以精简MapReduce, 使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如
Spark on Yarn 内存模块介绍由于spark节点分为Driver(只有一个)线程占用和Executor(一般有多个)线程占用两种概念。但两种节点内存模型一样，且OOM常发生在Executor，所以下面以单个Executor为例进行介绍。 Spark内存模型以及与yarn的关系如下图：① NM是yarn的一个服务，它可以控制单个container( spark executor)的最大内存
Oracle带来新的Application Containers特性，该特性对原有的多租户功能进行了增强，在CDB root容器中可以创建一个叫做Application root的容器，类似于CDB root，可在其内创建多个依赖于Application root的Application PDBs在Application Container特性下还有另一个概念，被命名为“Application”，
1 前言 这节我们来看下 Container 哈，一样边看边记录一下，先通读一遍理解，理解完再记录加强一遍。2 ContainerBase 的结构 Container 是 Tomcat 中容器的接口，通常使用的Servlet就封装在其子接口 Wrapper 中。Container一共有4个子接口 Engine、Host、Context、Wrapper 和一个默
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2023-07-10 16:24:22
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