hadoop命令OutOfMemoryError GC

本文介绍了解决使用 Hadoop 命令操作 HDFS 文件系统时出现 OutOfMemoryError 的方法。通过调整 Hadoop 客户端的最大内存限制,可以有效避免此问题。

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        使用hadoop命令对hdfs文件系统进行操作时(例如getmerge、put等)可能会遇到OutOfMemoryError这样的异常,如下图:

OutOfMemoryError

解决方法:增大hadoop client的最大内存占用限制。
命令: export HADOOP_CLIENT_OPTS=”-Xmx10g”,具体是10g还是其他数值可以根据自己机器的具体情况调整。

MapReduce Streaming是一个Hadoop工具,用于处理大规模数据集。如果在运行MapReduce Streaming任务时遇到`java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded`错误,通常这意味着垃圾回收(GC)过程消耗了过多的时间,超过了系统设定的阈值,导致内存分配不足。 这个问题可能由以下几个原因造成: 1. **内存需求过大**:程序中的中间数据量远大于可用内存,尤其是在mapper、reducer阶段生成大量小对象,这可能导致频繁的内存分配和释放,触发大量的GC操作。 2. **溢出限制**:默认情况下,MapReduce有内存使用上限,当超过这个限制,尤其是短生命周期的对象过多时,可能会触发此错误。 3. **内存泄漏**:程序中存在内存泄漏的情况,资源没有被正确地释放,会占用越来越多的内存。 4. **配置不合理**:检查你的MapReduce Streaming作业的资源配置,包括内存限制(如map/reduce.memory.mb)和垃圾回收策略设置是否足够。 解决这类问题的步骤包括: - **优化代码**:减少不必要的数据转换,尽量合并中间结果,避免频繁创建临时对象。 - **调整配置**:增大内存限制或调整垃圾回收参数(例如,通过增加mapred.task.timeout或mapreduce.map.max心老时间),但这需要谨慎,因为更高的限制可能导致更长的处理时间。 - **监控日志**:查看详细的job日志,找出哪些阶段占用了大量内存或者引发了很多GC操作。 - **使用大文件**:对于大数据,考虑使用大文件输入,以减少小文件带来的内存开销。
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