有时候碰到性能问题，比如一个java application出现out of memory,出现内存泄漏的情况，再去修改bug可能会变得异常复杂，利用工具去分析整个java application 内存占用情况，然后再去走查代码。首先先看一下，java内存分配的基本模型，由于JVM内存划分比较复杂，这里只是简单的说一下java内存划分java 堆（heap）：Java 堆是被所有线程共
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2023-10-09 14:49:08
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并行的数据流Flink程序由多个任务（转换/运算符，数据源和接收器）组成，Flink中的程序本质上是并行和分布式的。在执行期间，流具有一个或多个流分区，并且每个operator具有一个或多个operator*子任务*。operator子任务彼此独立，并且可以在不同的线程中执行，这些线程又可能在不同的机器或容器上执行。operator子任务的数量是该特定operator的并行度。流的并行度始终是其生
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2023-11-02 10:20:16
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# 如何设置和使用 Yarn 任务来调整 JVM 内存
在现代的 Java 开发环境中，合理配置 JVM (Java Virtual Machine) 的内存是非常重要的，因为它会影响应用程序的性能。特别是在使用 Yarn 这样的包管理工具时，了解如何设置任务的内存限制可以帮助我们高效地利用资源。本文将带你一步一步实现 “Yarn 任务内存调整”。我们将通过表格、代码示例以及状态图和饼状图提供清
原创
2024-10-19 08:37:51
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JVM内存管理 JVM内存管理Java中哪里需要内存1Java堆2Java栈3类和类加载器Jvm是按需加载4NIO5JNIJVM中的内存结构Jvm的内存分配堆栈栈内存堆内存注释 Java中哪里需要内存在Java中很多组件都需要内存如：堆，栈，线程，类和类加载器，NIO，JNI等。1、Java堆堆是用来存储Java对象的内存区域，大小在 Jvm启动时就已经申请完成了。 可以另行配置： -Xmx：最
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2024-09-13 19:55:34
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# Java启动Flink设置Task内存
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，广泛应用于大数据分析和实时数据处理。正确配置Flink的任务内存对于性能有着至关重要的影响。在本文中，我们将探讨如何在Java中启动Flink并设置其任务内存。
## 为什么要设置Task内存？
在Flink中，每个Task会消耗一定的内存资源。设置适当的内存可以确保：
- 提高作业的执行效率。
-
hadoop版本：cdh3u1 关于task内存配置
原创
2023-07-13 18:26:15
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# SparkDriver任务内存溢出：原因、诊断与解决方案
Apache Spark是一个广泛使用的大数据处理框架，它提供了一个快速、通用和易于使用的集群计算系统。然而，在使用过程中，我们可能会遇到SparkDriver任务内存溢出的问题。本文将探讨这一问题的成因、诊断方法以及解决方案，并提供代码示例和饼状图来更直观地展示问题和解决方案。
## 一、SparkDriver任务内存溢出的原因
原创
2024-07-23 10:46:08
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这几天于遇到一个略诡异的CASE：线上报警一个MR Job的一个MAP TASK使用的物理内存过大，仔细一看超过了Xmx=1.3GB，而物理内存消耗到1.7GB，第一反应是不是遇到JVM内存泄露了.先对MAP TASK做个dump分析：发现实际JVM使用不到300MB，算上Perm（MaxPermSize=128MB），那其余的1.XGB的内存是哪里来的呢？想到了non-heap memoryle
原创
2013-11-12 02:49:55
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文章目录Flink学习笔记Flink实操篇Flink 并行度 & Slot & Task1. 并行度2. 并行度的设置算子级别执行环境级别客户端级别系统级别3. 并行度操作DataStream 编程模型DataStream 编程模型Flink 的 DataSource 数据源1. 基于文件2. 基于 Socket3. 基于集合4. 自定义输入案例一：自定义单并行度数据源案例二：自
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2024-03-15 10:31:46
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虽然iOS 5.0版本之后加入了ARC机制，由于相互引用关系比较复杂时，内存泄露还是可能存在。所以了解原理很重要。NSZombieEnabled设置的使用。本文假设你已经比较熟悉Obj-C的内存管理机制。实验的开发环境：XCode 4.5.21、运行Demo。下载下来，打开运行，程序是一个寿司的列表，列出各种寿司卷。试着选择里面的几行，应该是选第二行的时候就崩溃了。崩溃截图：在崩溃的地方断住了，
先看看slot任务槽（Task slot）1.flink的TM就是运行在不同节点上的JVM进程（process）,这个进程会拥有一定量的资源。比如内存，cpu，网络，磁盘等。flink将进程的内存进行了划分到多个slot中.图中有2个TaskManager，每个TM有3个slot的，每个slot占有1/3的内存。2.内存被划分到不同的slot之后可以获得如下好处。a.TaskManager最多能同
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2024-04-24 19:02:23
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FutureTask是一种可以取消的异步的计算任务。它的计算是通过Callable实现的，多用于耗时的计算。一.FutureTask的三种状态 二.get()和cancel()执行示意 三.使用一般FutureTask多用于耗时的计算，主线程可以在完成自己的任务后，再去获取结果。3.1 FutureTask + Thre
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2024-02-11 20:54:09
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Runnable, Callable, Future,RunnableFuture, FutureTask, Thread这些接口和类在初次接触java多线程 时候 遇到这几个家伙总是很无助，完全不清楚为啥会有这些接口和类的出现。今天就来介绍下他们的关系,为了直观的看出他们的关系于是绘制了下面的一副关系图：image.pngjava多线程Java实现多线程有两种方式：一个是直接继承Thread类，
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2023-07-17 17:53:42
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QuartZ 是一个成熟的调度组件，发展时间较长，所以在与 Spring 整合处理时需要进行大量的配置。为了解决 QuartZ 配置复杂的问题，Spring 3.0 后的版本提供了一个新的定时任务工具—— SpringTask 组件。可以把它作为一个轻量级的 Quartz，使用起来简单方便，而且支持注解和配置文件两种形式。1.基于配置文件实现SpringTask任务调度处理要在配置文件
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2023-07-18 21:20:10
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Linux通过一个叫做 task_statm 的函数来返回进程的内存使用状况 int task_statm(struct mm_struct *mm, int *shared, int *text, int *data, int *resident) { *shared = get_mm_counter(mm, file_rss); *text = (PAGE_...
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2012-12-09 10:34:00
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当用Spark和Hadoop做大数据应用的时候，你可能会反复的问自己怎么解决这一的一个问题：“Container killed by YARN for exceeding memory limits. 16.9 GB of 16 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executo
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2023-09-03 09:00:11
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# 实现“task java”的流程
## 1. 确定需求
首先，我们需要明确实现“task java”的具体需求是什么。在这里，我们假设“task java”是一个简单的任务管理系统，用户可以创建、编辑和完成任务。
## 2. 设计数据库模型
接下来，我们需要设计数据库模型来存储任务的相关信息。在这个任务管理系统中，我们可以创建一个名为"tasks"的数据表，包含以下字段：
- id: 任
原创
2023-08-31 10:44:23
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# Java Task: Understanding the Basics
Java is a widely used programming language known for its versatility and compatibility. It is often used in various applications, from mobile apps to web develop
原创
2023-07-21 05:20:57
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Timer是Jdk提供的一个定时器组件,不同于Swing中的Timer,他位于Java.util包中 Timer用后台的一个线程 定时或者重复的执行封装好的任务 任务被封装成TimerTask TimerTask 是一个实现 Runable 接口的抽象类,把你需要执行的任务继承TimerTask即可 实例代码1. 使用Timer和TimerTask定时执行指定的任务
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2023-08-23 09:30:38
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java的FutureTask类用法1.FutrueTask概念FutureTask一个可勾销的异步计算，FutureTask 实现了Future的根本办法，提空 start cancel 操作，能够查问计算是否曾经实现，并且能够获取计算的后果。后果只能够在计算实现之后获取，get办法会阻塞当计算没有实现的时候，一旦计算曾经实现，那么计算就不能再次启动或是勾销。一个FutureTask 能够用来包
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2023-09-21 10:36:23
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