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浅谈cpu.idle和cpu.load
在Linux系统中，通过top命令可以查看cpu.idle和cpu.load。 在说明这两个指标之前，必须对系统运转有一个整体的认识。 在Linux内核中，每个进程都会被分配一个固定的时间片（默认为10ms）。在这10ms中，该进程享有cpu的所有权。如果该进程用完了10ms，或者有其他优先级高的进程发出请求，系spark调优-如何合理的分配资源（executor-memory,num-executors,executor-cores）
executor-memory 在集群资源允许的情况下，且不oom的情况下，通常越多越好，同时要在webui观察gc时长，达到平衡值(过多的内存会导致单次gc所需时间过长，过少的内存会导致频繁gc)，个人建议上限为单个containers最大值的75%。 num-executors,executor-cores num-executors和executor-cores10.CPU信息查看详解
首先要明确物理CPU、核数、逻辑cpu数的概念 ①物理CPU数（physical id）：主板上实际插入的cpu数量，可以数不重复的 physical id 有几个 ②CPU核心数（cpu cores）：单块CPU上面能处理数据的芯片组的数量，如双核、四核等 ③逻辑CPU数：一般情况下， 逻辑CPU=物理CPU个数×每颗《Industrial-Strength OLTP Using Main Memory and Many Cores》-翻译
摘要 GaussDB及其开源版本openGauss是华为的关系型数据库管理系统（RDBMS），具有一个主要的基于磁盘的存储引擎。 本文介绍了一种新的GaussDB 存储引擎，该引擎针对主内存和多核进行了优化。 我们从一个搜索原型开始，该原型利用了硬件的强大功能，但对客户没有用处。 本文描述了将该原型Spark 常规性能调优-参数
Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后。 bin/spark-submit \ --class com.xxx.xxx.Analysis \ --master yarn \ --deploy-mode cluster --num-executors 50 \ --executor-c理解linux下的load
我们在做Linux负载计算的时候，我们需要了解负载的几个概念 1）Linux负载是什么 2）Linux负载怎么计算 3）如何区分目前负载是“好”还是“坏” 4）什么时候应该注意哪些不正常的值 1）Linux负载是什么 我们怎么来理解Linux的负载呢？ 打个比方 一核CPU对应我们一条公路，一个进程对应Spark命令详解
本篇博客，Alice为大家带来关于Spark命令的详解。 spark-shell 引入 之前我们使用提交任务都是使用spark-shell提交，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下可以用scala编写spark程序，适合学习测试时使spark的资源调度
文章目录资源调度资源调度 Master 路径提交应用程序，submit 的路径总结:结论演示资源调度资源调度 Master 路径spark-1.6.0/core/src/main/scala/org.apache.spark/deploy/Master/Master.scala提交应用程序，submit 的路径spark-1.6.0/core/src/main/scala/org.apache.spark/ deploy/SOpenShift容量规划方法
OpenShift容量规划步骤OpenShift Container Platform（简称OCP）的容量规划一共有5大步骤。这对于我们将应用从虚拟化向OCP迁移的步骤也有一定参考意义。备注：OCP的订阅最小单位是2个CPU Cores。如果服务器启动了Intel CPU硬件超线程，那么2 Core的订阅将会被4个vCPU使用。步骤1：确定VM或硬求问:TLV320AIC3204IRHBR与JTAG接口不能同时工作,是什么原因???
大家好!!最近遇到个问题,TLV320AIC3204IRHBR,8核数字信号处理器,使用时不知道是哪里出现了问题: 在操作时,连接处理器的JTAG接口后,这个处理器里面的8核没有连接, 如果在连接JTAG接口之后使用JTAG的重置功能，JTAG连接就被关闭了. When DSP JTAG is connected, some of the cospark submit 常用设置
Example: ./bin/spark-submit \ --[your class] \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ --num-exectors 17 --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096 \ --executor-memory 35G \ //Amount of memory to use per executor process --conf spark.yarn.driVsftpd2.3.4后门利用脚本编写
一、漏洞介绍 该版本的 VSFTPD 存在一个后门漏洞。虽然该问题迅速得到了开发人员的修复及删除，但是仍有不少人已经下载安装了该漏洞版本。这个后门的载荷以 ：）字符的形式拼接在用户名上。后门代码绑定的侦听端口是 6200 。 二、漏洞复现 Linux源代码安装VsftOpenShift容量规划方法
OpenShift容量规划步骤OpenShift Container Platform（简称OCP）的容量规划一共有5大步骤。这对于我们将应用从虚拟化向OCP迁移的步骤也有一定参考意义。备注：OCP的订阅最小单位是2个CPU Cores。如果服务器启动了Intel CPU硬件超线程，那么2 Core的订阅将会被4个vCPU使用。步骤1：确定VM或硬CentOS查看多核负载
1、使用top命令之后，按下数字1，则显示多个CPU 的信息，和内存信息 [root@testpc ~]# top top - 15:38:40 up 2 days, 2:05, 2 users, load average: 0.00, 0.00, 0.00 Tasks: 138 total, 1 running, 137 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu0 : 0.0%us, 0.0%sy, 0.0%ni,1Spark概念理解
driver和executor的参数设置在yarn模式下才会起作用：--driver-cores：Spark应用Driver的CPU核数，Driver主要完成任务的调度以及和executor和cluster manager进行协调。--executor-cores：Spark应用每个Executor的CPU核数，各个 executor 使用的并发线程数目，也即每个 executor 最大可并发执Spark命令详解
本篇博客，Alice为大家带来关于Spark命令的详解。 spark-shell 引入 之前我们使用提交任务都是使用spark-shell提交，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下可以用scala编写spark程序，适合学习Spark提交任务Yarn-Cluster模式下任务日志的查看
前情提要 任务以cluster模式提交命令 Old: --name 任务名称 --master yarn-cluster 该命令已经过时：Warning: Master yarn-cluster is deprecated since 2.0. Please use master "yarn" with specified deploy mode instead. New: --name 任务名称 --mastspark提交命令 spark-submit 的参数 executor-memory、executor-cores、num-executors、spark.default.parallelism分析
nohup spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --jars /home/xx/lib/mysql-connector-java-5.1.32-bin.jar --class xxx.xx.xx --name XX --driver-memory 2g --driver-cores 2 --executor-memory 2g --executor-cores 2 --num-executors[笔记迁移][Spark][9]Spark源码——内核架构2
续上篇，Spark源码——内核架构1 （4）最最最最最重要的机制：资源调度schedule() [1]Master总调度——Driver（on Worker）调度机制 /** * Schedule the currently available resources among waiting apps. This method will be called * every time a new app joins oC. Cloud Computing （线段树）
Buber is a Berland technology company that specializes in waste of investor's money. Recently Buber decided to transfer its infrastructure to a cloud. The company decided to rent CPU cores in the cloud for nn consecutive days, which are numbered from如何防止内存溢出
5.5、spark 如何防止内存溢出 driver端的内存溢出 可以增大driver的内存参数：spark.driver.memory (default 1g) 这个参数用来设置Driver的内存。在Spark程序中，SparkContext，DAGScheduler都是运行在Driver端的。对应rdd的Stage切分也是在Driver端运行，如果用户自己写的程序有过