1、微狐市场策划集团 My Marketing Fox 微狐市场策划集团 成立于2010年，专注于数字营销如：搜索引擎优化 （SEO）、搜索引擎营销 （SEM）、电子邮件营销 （EDM）、网站设计、社交媒体营销、公众号管理、网络市场分析等全球化服务，在全方面提高客户的业务KPI、ROI， 以客户为中心的方法策划推广方案。
2、天拓和合鹄：作为谷歌推广的可靠合作伙伴，这家公司提供便捷的开户和结算服务。他们的优化师专业负责，提供的优化方案和报表分析既及时又准确。 全球搜：基于SaaS平台，这家公司提供外贸建站和谷歌搜索引擎优化推广服务。
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1、icomoom是一家数字化营销平台，可以帮助企业在互联网上进行品牌推广和营销活动。该平台拥有丰富的营销资源和数据分析能力，可以帮助企业提升品牌曝光度和营销效果。除了数字化营销服务，icomoom还提供了一系列的网站建设、设计和开发服务。
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1、内存耗尽与OOM内存不足时，系统会执行OOM（内存耗尽）机制，选择杀掉占用内存最多的进程。oom_score影响进程被选中的概率，可以通过设置/proc//oom_adj来调整。oom_adj值决定了进程是否优先被保存，以及是否允许超过物理内存的内存申请。 内存位置揭秘内存分为cache、普通物理内存和DMA区域。
2、内存位置： 文件映射可能在内核缓存（cache），而私有映射可能先复制到新分配的内存，避免写时复制。匿名映射不占用cache，且共享匿名映射在cache中。内存回收： 手动回收包括清理pagecache和tmpfs。系统自动回收通过kswapd监控内存使用，脏页回写磁盘，匿名页可能swap out。
3、首先，可以通过分析内存使用情况，使用`top`命令或`free`命令来分析系统中的内存使用情况，找出占用内存最多的进程，然后终止那些大内存的进程，优化系统内存使用情况。其次，可以改变Linux内核的swappiness参数来优化内核的内存占用情况。
4、首先，理解内存的核心作用：它存储系统指令、数据和缓存，分为物理内存（如DRAM，仅内核直接访问）和虚拟内存。Linux为每个进程提供独立的连续地址空间，方便进程操作。查看内存和问题的工具包括：free：监控内存使用情况，尤其关注未使用内存的下降和buffer/cache的稳定性。
5、Linux内核对分段的应用较为有限。分段可以为进程分配不同的线性地址空间，而分页则将同一线性地址空间映射到不同的物理空间。Linux更倾向于使用分页方式，因为分页可以提供更好的性能。
6、正常。一般来说，并非是系统的问题，而是主板的问题。Linux某些版本只支持4G内存，某些可以达到64G，这因内核不同而变，但并非说你就一定可以查看到这么多的内存。
1、Android的内存管理并非简单地依据LRU列表排序，而是根据进程的重要性评估，通过oom_adj值进行区分。前台进程（如Dialer Storage和Google Search）的oom_adj值为0，保证不会被轻易终止。
2、Low memory killer是Android内存清理机制，因移动端设备的内存、性能、电量等因素Android内核维护一套内存清理机制，就是LMK机制，会定期检查应用内存使用情况、杀死一些进程来释放内存，Low memory killer 主要通过进程oom_adj来判定进程重要度，这个值越小程序越重要，被杀死的可能性越低。
3、在没有采取前台服务之前，启动应用，oom_adj 值是 0，按下返回键之后，变成 9（不 同ROM 可能不一样） 相互唤醒的意思就是，假如你手机里装了支付宝、淘宝、天猫、UC 等阿里系的 app， 那么你打开任意一个阿里系的 app 后，有可能就顺便把其他阿里系的 app 给唤醒了。 这个完全有可能的。
默认申请的堆外内存是Executor内存的10%。②shuffle后内存溢出 reduce task去map一边拉取数据，一边聚合。
解决方法多样，如调整数据源预处理、改变分区方式、转换JOIN操作为Map-side Join、两阶段聚合等。对于不同情况，需要针对性地选择方案，如针对频繁交互的数据源，可以在上游进行处理，但要注意这并非根本解决办法。
内存管理与性能调优掌握内存分配，如user memory、storage memory和execution memory的使用，以及如何通过配置优化作业性能。例如，合适的分区数、shuffle操作参数调整，以及处理数据倾斜和内存溢出问题。故障排查与经验分享遇到版本升级导致的内存问题时，注意检查shuffle相关参数。
RDD 操作 可在需要 Shuffle 的操作算子上直接设置并行度或者使用 spark.default.parallelism 设置。如果是 Spark SQL，还可通过 SET spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks] 设置并行度。默认参数由不同的 Cluster Manager 控制。
Spark批次的大小是由用户指定的，所以批次不一定是固定的。可以根据数据集的大小、内存容量和处理速度等因素来确定批次大小。通常情况下，如果批次太小，则会导致数据处理频繁切换，增加执行时间和资源消耗；如果批次太大，则会降低内存利用率，甚至可能出现内存溢出的情况。因此，选择适当的批次大小非常重要。