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记Structured Streaming 2.3.1的OOM排查过程

记Structured Streaming 2.3.1的OOM排查过程 缘起 最近在使用Structured Streaming开发一套自助配置SQL的来生成流式作业的平台,在测试的过程中发现有些作业长时间运行后会有Executor端的OOM,起初以为是代码的问题,几经review和重构代码,都没有解决,无奈开始了这次OOM的问题排查之路。 干货 出现的问题 Structured Streaming 作业长时间运行后,会出现如下问题 可以看到spark为我们提供的统计信息,Task的GC时间占到了Task执行时间的70%,起初以为配置的内存不够,但是反复调大内存均出现此问题。 出现这种问题之后,紧接着就会出现Executor和Driver间心跳异常,或者Executor假死的状态,一般出现这类假死、jvm没有响应的问题大都可初步判断为是因为Jvm的Full GC而造成的Stop the World现象。 紧接着再过一段时间之后,在Executor的日志中会出现java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space这类异常,导致Executor挂掉。 综上...

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由于我一直在深入研究EOS dApp的开发,我看了不少好文章。在这里,我汇总了下做一些研究后得到的所有知识。在本文中,我将解释如何使用EOSJS和scatter。我假设你对智能合约以及如何在EOS区块链上部署它们有基本的了解,因为我将在本文中跳过该部分。 我们在构建什么? 我们正在构建一个简单的todo dApp。我们将为CRUD(创建,读取,更新和删除)操作编写智能合约,并将使用EOSJS和scatter与已部署的合同进行交互。CRUD操作包括创建,完成,删除和获取待办事项。我们将使用Jungle Testnet来部署我们的智能合约。 必备知识 EOS EOSJS Scatter Scatter设置 Scatter用于为区块链签署交易,并在不泄露密钥的情况下向应用程序提供个人信息。要设置Scatter钱包,请关注这个视频。在Scatter设置中,必须在网络中添加Jungle testnet,其中包含以下详细信息: Name: Jungle Testnet Domain or IP: dev.cryptolions.io // It might be changed, so chec...

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