基于程序分析的大数据应用内存预估方法

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基于内存计算模型的分布式数据处理系统,如Flink和Spark,经常遭受严重的内存压力,尤其在平台内存资源紧张,且被多个用户或组织共享情况下,内存资源竞争进一步加剧.用户应用被分配的内存空间不足,会在运行期间产生严重的垃圾回收(garbage collect, GC)开销,而分配过量的内存会导致平台资源的浪费.因此平台中如何为用户应用配置合适的内存成为关键问题.通过研究分析发现,平台上的多个应用会多次共同处理某个特定的数据集,且应用对数据的处理逻辑具有相似性,如图计算和机器学习应用;大数据应用框架的
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