Reicht der Platz für shared-memory-Datei, wenn ich versuche zu laufen, nutch Befehl erstellen
Ich habe läuft nutch-crawling-Befehle für die vergangen 3 Wochen und jetzt bekomme ich die folgende Fehlermeldung, wenn ich versuche zu starten nutch-Befehl
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: nicht genügend Speicherplatz für
shared-memory-Datei: /tmp/hsperfdata_user/27050 Versuchen Sie es mit der
-Djava.io.tmpdir= option, und wählen Sie ein anderes temp-Speicherort.Fehler: Konnte nicht gefunden oder geladen werden Hauptklasse ___.tmp.hsperfdata_user.27055
Wie löse ich dieses Problem??
- Wie viel freien Speicherplatz Sie verlassen haben, auf Ihrer Festplatte?
- Wie kann ich das überprüfen?
- Einfachste Möglichkeit ist die Ausführung des
df
Befehl. Schauen Sie unter "verwenden Sie%" (manchmal auch "Kapazität%") Spalte. - /dev/xvda1 ist 100% verwendet, /dev/xvdb zeigt 1% und 140 GB frei
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Ich denke, dass der temporäre Speicherort, die verwendet wurde, hat volle. Versuchen Sie einige andere Ort. Überprüfen Sie auch, ob die #inodes frei in jeder partition, und deaktivieren Sie etwas Platz.
EDIT:
Es gibt keine Notwendigkeit, ändern Sie die /tmp auf OS-Ebene. Wir wollen, nutch und hadoop zu verwenden, einen anderen Speicherort für die Speicherung von temp-Dateien. Betrachten Sie dies zu tun :
Was sollte hadoop.tmp.dir ?
/tmp
auf einem Laufenden system. Ich schlage vor, Sie erhöhen Sie die swap-Speicherplatz, löschen Sie so viel wie möglich in/tmp
und legen Sie es auf mount eintmpfs
auf einen Neustart. Dies wird mit swap-Speicher für die temporäre Speicherung, die ist schneller und es können Raum über mehrere Dateisysteme.Yeah das ist wirklich ein Problem mit dem Speicherplatz auf dem volume verfügbar ist, Ihre /tmp eingebunden ist. Wenn Sie mit dieser auf EC2 oder einem cloud-Plattform, fügen Sie eine neue Band und montieren Sie Ihr /tmp auf. Wenn lokal ausgeführt werden, die keine andere Wahl außer Aufräumen, um Platz zu schaffen.
Versuchen Befehle wie: df -h um zu sehen, die % belegten und verfügbaren Speicherplatz auf jedem volume auf die Instanz. Sie sehen etwas wie:
Werden Sie beginnen zu sehen diese Fehlermeldung, wenn der Speicherplatz voll ist, wie gezeigt, in diesem dump.