Java 7 CMS GCの基本的な情報の整理 - nekop's blog
バッチ処理などスループット重視のアプリケーションはデフォルトのパラレルGCで良いが、Java EEアプリケーションサーバなどレスポンスタイム重視のものやHadoopなどのクラスタ系ソフトウェアで死活監視に引っ掛る系などのstop the worldをなるべく避けたいいわゆるサーバ系ソフトウェアを運用する場合には、UseConcMarkSweepGCを付与して停止時間の短いCMS GCを使う。その場合にCMSのチューニングに踏み込もうとするとなんだか難しい記述がいっぱいで若干困るので、簡単なガイドをメモとして書いておく。 対象バージョンは以下。 $ java -version java version "1.7.0_51" OpenJDK Runtime Environment (fedora-2.4.5.1.fc20-x86_64 u51-b31) OpenJDK 64-Bit Serve
Garbage Collectionについてちょっと調べてみた - wyukawa's diary
HBaseのJuliet PauseをきっかけにしてGarbage Collection(以下GC)についてちょっと調べてみました。そういえば長年Javaでお仕事している割にはGCのこと全然知らなかった（汗 GCというのは不要になったメモリを回収することをいいますがそのアルゴリズムにはいくつかあって代表的なものとして以下の2つがあります。 Mark Sweep GC Coping GC Mark Sweep GCはオブジェクトをアプリケーションからたどっていってMarkしていきます。Markが無いのは使われていないオブジェクトなのでSweepします。メリットは実装が簡単なことでデメリットはメモリの断片化、フラグメンテーションが起きることです。 Coping GCはヒープ領域を2つに分けてオブジェクトをコピーしたり移動したりすることです。メリットはスループットが高いことやフラグメンテーション
Dealing with "OutOfMemoryError" in Hadoop
Hey all, some of you may have seen some kind of OutOfMemoryError in your Hadoop jobs, which looks like this: java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread at java.lang.Thread.start0(Native Method) at java.lang.Thread.start(Thread.java:597) This is mainly what is the theme of today's blog post. I'll be writing about what causes this to happen and how to solve it. As it is currently
Efficient Parallel Set-Similarity Joins Using MapReduce
Department of Computer Science University of California, Irvine Abstract In this paper we study how to efficiently perform set-similarity joins in parallel using the popular MapReduce framework. We propose a 3-stage approach for end-to-end set-similarity joins. We take as input a set of records and output a set of joined records based on a set-similarity condition. We efficiently partition the dat
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[HDFS-1943] fail to start datanode while start-dfs.sh is executed by root user - ASF JIRA
HowToUseJCarder - HADOOP2 - Apache Software Foundation
Reading files quickly in Java
Lightweight Trie
