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張義目錄01AnalyzingMemoryUsageAnalyzingMemoryUsage1AnalyzingMemoryUsage在生產(chǎn)環(huán)境中，為了提高任務(wù)提交的響應(yīng)速度，我們研發(fā)了類似SparkJobserver的服務(wù)，各種類型的spark任務(wù)復用已經(jīng)啟動的SparkApplication，避免了sparkContext初始化冷啟動的過程。AnalyzingMemoryUsage可復用Spark服務(wù)的內(nèi)存是固定的，因此又開放了用戶自定義Executor內(nèi)存的權(quán)限，用戶為了避免自己的任務(wù)因內(nèi)存不足而失敗，往往會把內(nèi)存設(shè)置的很大，從而帶來了內(nèi)存濫用的問題。AnalyzingMemoryUsage一般來說監(jiān)控spark內(nèi)存有2種方式通過SparkListenerBus獲取Executor內(nèi)部的內(nèi)存使用情況，現(xiàn)在能獲取的相關(guān)信息還比較少。通過SparkMetrics將JVM信息發(fā)送到指定的sink，用戶也可以自定義Sink比如發(fā)送到kafka/Redis。AnalyzingMemoryUsage可以利用heapdumps工具從YARN容器中導出應(yīng)用程序堆內(nèi)存情況，以分析應(yīng)用程序使用內(nèi)存的情況。一個常用的獲取heapdumps的工具是jmap。它需要使用正在運行的Java進程的ID,通過ID將對應(yīng)進程的內(nèi)存的堆內(nèi)容存儲到對應(yīng)的文件中,如下所示:AnalyzingMemoryUsage#jmap-dump:format=b,file=~/mr-container.hprof-F2345AttachingtoprocessID12345,pleasewait...Debuggerattachedsuccessfully.Servercompilerdetected.JVMversionis20.6-b01AnalyzingMemoryUsageDumpingheapto/opt/rm.hprof...FindingobjectsizeusingPrintezisbitsandskippingover...FindingobjectsizeusingPrintezisbitsandskippingover...HeapdumpfilecreatedAnalyzingMemoryUsage可以通過jhat工具或者EclipseMemoryAnalyzer(Elcipse內(nèi)存分析工具

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