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张义目录01AnalyzingMemoryUsageAnalyzingMemoryUsage1AnalyzingMemoryUsage在生产环境中，为了提高任务提交的响应速度，我们研发了类似SparkJobserver的服务，各种类型的spark任务复用已经启动的SparkApplication，避免了sparkContext初始化冷启动的过程。AnalyzingMemoryUsage可复用Spark服务的内存是固定的，因此又开放了用户自定义Executor内存的权限，用户为了避免自己的任务因内存不足而失败，往往会把内存设置的很大，从而带来了内存滥用的问题。AnalyzingMemoryUsage一般来说监控spark内存有2种方式通过SparkListenerBus获取Executor内部的内存使用情况，现在能获取的相关信息还比较少。通过SparkMetrics将JVM信息发送到指定的sink，用户也可以自定义Sink比如发送到kafka/Redis。AnalyzingMemoryUsage可以利用heapdumps工具从YARN容器中导出应用程序堆内存情况，以分析应用程序使用内存的情况。一个常用的获取heapdumps的工具是jmap。它需要使用正在运行的Java进程的ID,通过ID将对应进程的内存的堆内容存储到对应的文件中,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可以通过jhat工具或者EclipseMemoryAnalyzer(Elcipse内存分析工具

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