hadoop heap space问题

最新推荐文章于 2021-11-12 14:51:53 发布
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本文介绍了如何通过修改mapred-site.xml文件中的mapred.child.java.opts属性及hadoop-env.sh文件中的HADOOP_HEAPSIZE变量来调整Hadoop集群的内存配置。
在mapred-site.xml中设置：

<property>
  <name>mapred.child.java.opts</name>
  <value>-Xmx200m</value>
</property>

值改大一些  1024m。


同时在hadoop-env.sh中

export HADOOP_HEAPSIZE=2000

这个的大小,开始装的时候我把这个值设置的太小了，现在调大一些。就可以了。
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hadoop-1.x.x关于Error: Java heap space的解决办法
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hadoop运行程序是出现java heap space
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最近使用hadoop分布式缓存处理数据，经常出现java heap溢出，google了一下，问题解决： 方法1：修改hadoop环境配置文件conf/hadoop-env.sh，加入下面两行: export HADOOP_HEAPSIZE=2000 export HADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx1024m $HADOOP_CLIENT_OPTS" 方法2：以上方法是对所有程
hadoop的mapreduce作业中出现Java heap space，你认为该如何解决？
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由于虚拟机内存过小,数据溢出,  右上角单击   虚拟机-->设置--->网络适配器---->滑动右侧内存调制条即可 输出路径重复异常
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今天，在运行MapReduce程序时出现了java heap space 异常，经过在网上浏览了一番后发现是由于JVM的最大堆的大小太小导致的。 在JVM中如果98％的时间是用于GC且可用的 Heap size 不足2％的时候将抛出此异常信息。 JVM堆的设置是指java程序运行过程中JVM可以调配使用的内存空间的设置.JVM在启动的时候会自动设置Heap size的值，其初始空间(即-Xms
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1、问题描述： 常常被一些用户问到，说“为什么我的mapreduce作业总是运行到某个阶段就报出如下错误，然后失败呢？以前同一个作业没出现过的呀？” 10/01/10 12:48:01 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201001061331_0002_m_000027_0, Status : FAILED java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.hadoop.map
java heap space 什么意思_Java heap space 解决方法（转）
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因为程序要从数据读取近10W行记录处理，当读到9W的时候就出现 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这样的错误。在网上一查可能是JAVA的堆栈设置太小的原因。跟据网上的答案大致有这两种解决方法：1、设置环境变量set JAVA_OPTS= -Xms32m -Xmx512m可以根据自己机器的内存进行更改,但本人测试这种方法并没有解决问题。可能是还有...
hadoop的内存heap大小的配置参数
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1、tasktracker的heapsize的大小设置   mapred.child.java.opts   -Xmx200m   Java opts for the task tracker child processes.     The following symbol, if present, will be interpolated: @taskid@ is replaced
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原文链接： http://www.oratea.net/?p=821 HADOOP_HEAPSIZE参数是控制hadoop的jvm内存大小的。 这个参数的设置要结合当前服务器的内存情况。 今天测试环境的hadoop出现问题，一些与jvm相关的操作都会报内存不够的错误，如下： [hadoop@jdk1.6.0_20]$jps Erroroccurredduringinitializa...
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Hadoop作业JVM堆大小设置优化
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作者:过往记忆 | 新浪微博：左手牵右手TEL | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明 博客地址：http://www.iteblog.com/ 文章标题：《Hadoop作业JVM堆大小设置优化》 本文链接：http://www.iteblog.com/archives/981 Hadoop、Hive、Hbase、Flume等QQ交流群：13861535
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我们经常遇到这样的问题，内存溢出，内存溢出的原因是很简单，不够用了，不够用该怎么设置，通过水设置。可以参考下面案例 一、hadoop的mapreduce作业中经常出现Java heap space解决方案 常常被一些用户问到，说“为什么我的mapreduce作业总是运行到某个阶段就报出如下错误，然后失败呢？以前同一个作业没出现过的呀？” 10/01/10 12:48:01 INF
tracker java heap space
最新发布
04-02
### 解决Java应用程序中的'Heap Space'内存不足问题 当遇到 `OutOfMemoryError: Java heap space` 错误时，这通常表明分配给JVM堆空间不足以满足当前运行的应用程序需求。以下是关于如何诊断和解决此问题的详细说明： #### 1. 增加JVM堆大小 可以通过调整启动参数来增加JVM的最大堆大小。例如，在启动Java应用时可以设置 `-Xmx` 参数以指定最大堆内存大小。 ```bash java -Xmx2g -jar your-application.jar ``` 上述命令将最大堆内存设置为2GB[^1]。 #### 2. 使用工具进行性能监控与分析 为了更深入地了解内存使用情况以及定位潜在的内存泄漏源，可以利用一些专业的性能分析工具。比如 JVisualVM 或者 VisualGC 可视化插件能够帮助开发者实时跟踪垃圾回收器的行为并识别大对象占用的情况。 通过这些工具观察到的信息可能显示某些特定类型的实例数量异常增长或者存在未释放的大规模数据结构等问题所在之处。 #### 3. 调整垃圾收集策略 不同的应用场景适合采用不同种类的垃圾收集算法。对于长时间稳定运行的服务端应用而言, CMS (Concurrent Mark-Sweep) GC 和 G1(Garbage First) GC 都是比较好的选择;而对于短生命周期的任务则 Parallel Scavenge 更合适些. 配置合适的垃圾收集器及其选项可能会显著改善整体表现: ```bash java -XX:+UseG1GC -Xmx4g ... ``` 这里选择了G1作为新的默认GC机制，并同样设定了更大的初始及最大堆尺寸[^2]. #### 4. 处理临时文件路径丢失引发的相关错误 有时即使解决了主要的内存管理议题之后仍会遭遇其他间接影响正常操作流程的小毛病。例如 `/tmp` 文件夹缺失就可能导致诸如Hadoop之类的框架无法创建必要的日志记录位置从而抛出 NullPointerException 异常消息。因此确保操作系统层面的基础环境健全也是至关重要的一步[^3]. 综上所述，针对此类问题可以从多个角度出发进行全面排查直至最终找到根本解决方案为止。 ```python import os def check_tmp_directory(): tmp_path = '/tmp' if not os.path.exists(tmp_path): try: os.makedirs(tmp_path) print(f"{tmp_path} has been recreated.") except Exception as e: raise RuntimeError("Failed to recreate /tmp directory.") from e check_tmp_directory() ``` 以上脚本用于验证是否存在/tmp目录并且尝试重建它以防万一确实不存在的话。
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