文章目录1. 前言2. 最简单的调优方式2.1. 设置Combiner2.2. 选择合理的Writable类型2.3. 增加输入文件的副本数3. Map端调优3.1. InputFormat3.2. Buffer3.3. Merge3.4. Combine3.5. 输出中间数据到磁盘3.6. Map端调优总结4. Reduce端调优4.1. ShuffleCopyMerge4.2. Reduce
设想一个海量数据场景下的wordcount需求:单机版:内存受限,磁盘受限,运算能力受限分布式:1、文件分布式存储(HDFS)2、运算逻辑需要至少分成2个阶段(一个阶段独立并发,一个阶段汇聚)3、运算程序如何分发4、程序如何分配运算任务(切片)5、两阶段的程序如何启动?如何协调?整个程序运行过程中的监控?容错?重试? mapreduce 核心机制    M
性能诊断工具 OS 诊断Java 应用诊断工具性能优化实践 JVM 调优:GC 之痛应用层调优:嗅到代码的坏味道数据库层调优:死锁噩梦总结与建议Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题,典型的性能问题如页面响应慢、接口超时,服务器负载高、并发低,数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天,随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿,各种性能问题开始纷至沓来。J
python学习笔记 文章目录python学习笔记python基础python输入输出方式:python的注释方式:对注释方式的约定python的数据类型:整数浮点数字符串字符串编码字符串转义字符串替换字符串格式化布尔值空值bytes类型列表list列表list的长度:列表list的插入:列表list的删除:元组tuple字典dict判断key是否存在dict删除keydict与list比较集合s
在Kubernetes中,有时候我们需要限制应用程序可以使用的CPU,以便更有效地管理集群资源。在Linux中,可以通过设置CPU集掩码(CPU affinity)来实现这一目的。CPU集掩码是一种指定应用程序可以运行的CPU的机制。 下面,我将向你介绍如何在Linux系统上限制应用程序可以使用的CPU,以便更好地理解这个过程。 ### 步骤 首先,让我们通过下面的表格来总结整个过
原创 4月前
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我们遇到的场景是,一个高性能计算比赛中,需要限制大家使用的总内存量。而且程序使用MPI进行多进程,所以限制的是所有进程使用的总内存不大于1GB或3GB(两道题)。所以,我们需要对内存使用量进行测量与限制。最大内存占用是没法精确估量的通过一段时间的调研,可以明白只通过Linux原生工具,是没法精确估量最大内存使用量的。我们甚至发现如果使用/proc/self/status这类接口,在calloc+m
检测进程 CPU 利用率在对应用服务进行维护时,我们经常遇到由于 CPU 过高导致业务阻塞,造成业务中断的情况。CPU 过高可能由于业务量过负荷或者出现死循环等异常情况,通过脚本对业务进程 CPU 进行时时监控,可以在 CPU 利用率异常时及时通知维护人员,便于维护人员及时分析,定位,以及避免业务中断。 下面的函数可获得指定进程 ID 的进程 CPU 利用率。它有一个参数为进程 ID,
1.1 限制文件夹的大小文件服务器文件夹的“配额管理”节点上,可以执行下列任务:ü 通过创建配额来限制允许卷或文件夹使用的空间,并在接近或达到配额限制时生成通知。ü 生成应用于卷或文件夹中所有现有子文件夹以及将来创建的任何子文件夹的自动应用配额。ü 定义可以很容易应用于新的卷或文件夹然后可以在整个组织中使用的配额模板。例如,可以:对用户的个人服务器文件夹设置 200 MB 的限制,并在超过 180
# Java程序限制CPU的技术探讨 在现代计算环境中,Java 程序运行时的性能往往与可利用的 CPU 核心数量直接相关。对于某些情况下,尤其是需要控制资源使用的应用场景,限制程序使用的 CPU 核心数显得尤为重要。本文将探讨如何在 Java 程序中实现 CPU 核心数量限制,并提供相应的代码示例。 ## 背景 从 Java 运行时的角度来看,Java 程序通常会尽可能地利用系统资源。
原创 1月前
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每个成功的软件平台都有一个优秀的打包系统,比如 Debian、Ubuntu 的 apt,Redhat、Centos 的 yum。而 Helm 则是 Kubernetes 上的包管理器。本章我们将讨论为什么需要 Helm,它的架构和组件,以及如何使用 Helm。Why HelmHelm 到底解决了什么问题?为什么 Kubernetes 需要 Helm?答案是:Kubernetes 能够很好地组织和编
# 限制 Docker 守护进程 CPU 使用 Docker 构建应用程序时,有时候我们希望限制 Docker 守护进程的 CPU ,以确保系统资源分配更加合理,避免过度占用 CPU 导致性能下降。本文将介绍如何在 Docker 中设置限制守护进程的 CPU ,并提供代码示例和说明。 ## 什么是 Docker 守护进程 Docker 守护进程(Docker Daemon)是
 一、Java基础篇1.接口和抽象类的区别(1)抽象类可以有构造方法,而接口没有(2)抽象类可以有抽象方法和具体方法,接口只能有抽象方法(3)抽象类的成员4种权限修饰符都可以修饰,接口只能用private2.重载和重写的区别重载发生在同一个类中,方法名相同、参数列表、返回类型、权限修饰符可以不同重写发生在子类中,方法名相、参数列表、返回类型都相同,权限修饰符要大于父类方法,声明异常范围要
1.jvm内存模型线程私有区:(1)程序计数器 当同时进行的线程超过CPU或其内核时,就要通过时间片轮询分派CPU的时间资源,不免发生线 程切换。这时,每个线程就需要一个属于自己的计数器来记录下一条要运行的指令。如果执行的是JAVA 方法,计数器记录正在执行的java字节码地址,如果执行的是native方法,则计数器为空。 (2)虚拟机栈 线程私有的,与线程在同一时间创建。管理JAVA方法执
展开全部限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333433663032个:漏桶算法和令牌桶算法。漏桶算法漏桶算法的原理比较简单,请求进入到漏桶中,漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时,水直接溢出。可以看出,漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。如图所示,把请求比作是水滴,水先滴到桶里,通过漏洞并以限定的速度
# 使用 cgroup 限制 Redis 使用 1 的完整指南 在现代 Linux 系统中,cgroups(control groups)是一项强大的功能,可以帮助我们限制、记录和隔离进程组的资源使用情况。对于像 Redis 这样对资源使用敏感的应用,我们可以通过 cgroup 设置来限制其 CPU 使用,从而保证其他进程有足够的资源。本文将详细介绍如何为 Redis 限制 CPU 使用到 1
原创 1月前
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一般CPU的性能都是比较过剩的,随便打开一台电脑,他的内存可能会被撑爆,但是cpu撑爆就相对比较少见了,因为CPU够快啊 就拿i7 8750H举例,6核心12线程 默认频率2.2GHz, 单核turbo 4.1GHz,四睿频4.0GHz,全满载3.9GHz这个数值很不错了,即使以最低的计算,2.2GHz意味每秒可以计算20亿次左右,这个数据太多了,所以cpu才会分时计算在线上的环境中,一般cp
文章目录参数介绍以下4点建议需要牢记配置参数方法一:Tiny executors(One Executor per core)方法二:Fat executors (One Executor per node)方法三:Balance between Fat (vs) Tiny方法四:在方法三基础上每个executor不需要这么多内存参考网址 参数介绍executor-memory 表示分配给每个e
6.824 笔记零、简介人们使用大量的相互协作的计算机驱动力是并行提高性能容错(复制)空间上分布的设备之间需要协调限制出错域,提高安全性分布式系统的挑战组件之间的同步组件没有正常工作带来局部错误水平扩展保证性能达到扩展预期分布式基础架构存储、通信、计算分布式系统三个指标可扩展性 - 性能 指增加设备就能够提高性能的能力可用性 - 容错 在特定的故障范围内,系统仍然能够提供服务,系统仍然
关于Helm在Kubernetes上进行容器化部署并非易事,docker、环境变量、存储、网络等方面都会涉及到,这些复杂的操作可以被Helm应用包管理工具实现,避免了全手工操作的,Helm官网:https://helm.sh实战环境本次实战环境是kubernetes集群(1.15.3版本),由三台CentOS7.7服务器组成;部署完毕后,在体验Helm的环节,需要您提前准备好NFS,作为部署应用的
## 实现Redis的CPU使用 为了实现Redis的CPU使用,我们将按照以下步骤进行操作: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 连接到Redis服务器 | | 2 | 获取Redis服务器的信息 | | 3 | 解析信息并提取CPU使用 | 下面我们将逐步介绍每一步的操作和相应的代码。 ### 步骤1:连接到Redis服务器 首先,我们需要连接
原创 10月前
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