----本节内容------- 1.大数据基础 1.1大数据平台基本框架 1.2学习大数据的基础 1.3学习Spark的Hadoop基础 2.Hadoop生态基本介绍 2.1Hadoop生态组件介绍 2.2Hadoop计算框架介绍 3.Spark概述 3.1 Spark出现的技术背景 3.2 Spark核心概念介绍 4.Spark运行模式 4.1.Spark程序组成 4.2.Spark运行模式 5.参考资料 --------------------- 1.大数据基础 1.1 大数据平台基本框架…

iOS学习笔记之ARC内存管理 写在前面 ARC(Automatic Reference Counting),自动引用计数,是iOS中采用的一种内存管理方式. 指针变量与对象所有权 指针变量暗含了对其所指向对象的所有权 当某个方法(或函数)有一个指向某个对象的局部变量时,可以称该方法(或函数)拥有该变量所指向的对象,如: int main(int argc, const char * argv[]) { @autoreleasepool { // insert code here... NSSt…

Objective-C 和 Core Foundation 对象相互转换的内存管理 iOS允许Objective-C 和 Core Foundation 对象之间可以轻松的转换,拿 NSString 和 CFStringRef 来说,直接转换豪无压力: CFStringRef aCFString = (CFStringRef)aNSString; NSString *aNSString = (NSString *)aCFString; 针对内存管理问题,ARC 可以帮忙管理 Objective-…

菜鸟学习Cocos2d-x 3.x——内存管理 2014-12-10 分类:Cocos2d-x / 游戏开发 阅读(394) 评论(6)    亘古不变的东西 到现在,内存已经非常便宜,但是也不是可以无限大的让你去使用,特别是在移动端,那么点内存,那么多 APP要抢着用,搞不好,你占的内存太多了,系统直接干掉你的APP,所以说了,我们又要老生常谈了——内存管理.总结COM开发的时候,分析过COM的 内存管理模式:总结Lua的时候,也分析了Lua的内存回收机制:前几天,还专门写了C++中的智能指针…

map算子 flatMap算子 mapParitions算子 filter算子 mapParttionsWithIndex算子 sample算子 distinct算子 groupByKey算子 reduceByKey算子 1.map算子 (1)任何类型的RDD都可以调用map算子:在java中,map算子接收的参数是Function对象,在Function中,需要设置第二个泛型类型为返回的新元素的类型:同时,call()方法的返回类型也需要与第二个泛型的返回类型一致.在call()方法中,对原始…

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark调优初体验 2.1 利用WebUI分析程序瓶颈 2.2 设置合适的资源 2.3 调整任务的并发度 2.4 修改存储格式 3.Spark调优经验 3.1 Spark原理及调优工具 3.2 运行环境优化 3.2.1 防止不必要的分发 3.2.2 提高数据本地性 3.2.3 存储格式选择 3.2.4 选择高配机器 3.3 优化操作符 3.3.1 过滤操作导致多小任务 3.3.2 降低单条记录开销 3.3.3 处理数据倾斜或者任务倾斜 3.…

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write…

经过一段时间的学习和测试,是时候给spark的学习经历做一个总结了,对于spark的了解相对晚了写.春节期间(预计是无大事),本博准备推出20篇左右spark系列原创文章(先把牛吹出去再说) ,尽量将枯燥无味的技术讲的通俗易懂- r.kelly 2013年的时候第一次听说spark这么个神器,那时候它还幼小,没什么人鸟它,但是它强大基因注定了它不是个凡夫俗子, 故事就是从那一小撮人群中开始的. 一.Spark何许人也 姓名:Spark 性别:未知 出生地:加州大学伯克利分校AMP实验室 出生年月…

----本节内容------- 1.遗留问题答疑 1.1 典型问题解答 1.2 知识点回顾 2.Spark编程基础 2.1 Spark开发四部曲 2.2 RDD典型实例 2.3 非RDD典型实例 3.问题解答 4.参考资料 --------------------- 每一次答疑阶段,我都会站在老师的角度去思考一下,如果是我,我应该怎么回答,每每如此,不禁吓出一身冷汗.有些问题看答案确实挺容易的,但当自己作为一个答疑者去思考,可能不一样,因为快速确认一个答案的同时,你得否认很多的东西,脑海里闪过很…

----本节内容------- 1.Spark背景介绍 2.Spark是什么 3.Spark有什么 4.Spark部署 4.1.Spark部署的2方面 4.2.Spark编译 4.3.Spark Standalone部署 4.4.Standalone HA配置 4.5.伪分布式部署 5.Spark任务提交 5.1.Spark-shell 5.2.Spark-submit 6.参考资料 --------------------- 1.Spark背景介绍 Spark是AMLab实验室贡献出的代码,是…

.net core在新增的System.Buffers中引入了一大堆高效内存管理的类,如span和memory.内存池.本文今天这里介绍一个高效动态内存访问方案. ReadOnlySequenceSegment<T> 在我们读取数据的过程,很多时候会出现如下场景: 不知道数据实际大小 一次性申请大量内存开销太大 此时我们往往会使用动态内存的方案,通过链表的方式串联起来,从而形成逻辑意义上的数据流.如下图所示: ReadOnlySequenceSegment<T>就是这样一个表示数据…

内存管理 内存管理一直是一个不易处理的问题.开发人员必须考虑分配回收的方式和时机,针对堆和栈做不同的优化处理,等等.内存管理的核心是动态分配的对象必须保证在使用完成后有效地释放内存,即管理对象的生命周期.因为C++是一个较为底层的语言,其设计上不包括不论什么智能管理内存的机制.一个对象在使用完成后必须被回收.然而在复杂的程序中.对象全部权在不同程序片段间传递或共享,使得确定回收的时机十分困难,因此内存管理成为了程序猿十分头疼的问题. 还有一方面,过于零散的对象分配回收可能导致堆中的内存碎片化,减…

本文转载至 http://blog.csdn.net/allison162004/article/details/38756649 OS允许Objective-C 和 Core Foundation 对象之间可以轻松的转换,拿 NSString 和 CFStringRef 来说,直接转换豪无压力: CFStringRef aCFString = (CFStringRef)aNSString; NSString *aNSString = (NSString *)aCFString; 针对内存管理问…

1.属性的内存管理 1> 属性的语义特性 2> assign下的属性内部实现 @property (nonatomic, assign) NSString *name; @synthesize name = _name; // setter - (void)setName:(NSString *)name { _name = name; } // getter - (NSString *)name { return _name; } 3> retain的内部实现 @property (n…

1.内存管理的方式 1> iOS应用程序出现Crash(闪退),90%的原因是因为内存问题. 2> 内存问题 野指针异常:访问没有所有权的内存,如果想要安全的访问,必须确保空间还在 内存泄露:空间使用完之后没有及时释放 过度释放:对同一块存储空间释放多次,立刻crash 内存溢出:所有存储空间被占用 3> 管理内存的三种方式 垃圾回收机制:程序员只需要开辟存储空间,系统会自动回收内存.java采用的该机制 MRC:手动引用计数机制,由开发人员开辟空间,手动添加影响引用计数增加或减少的方法…

这篇文章来自于:董的博客,记录备查 内存管理,主要是管理nodemanager上的物理内存和虚拟内存. YARN允许用户配置每个节点上可用的物理内存资源,注意,这里是“可用的”,因为一个节点上的内存会被若干个服务共享,比如一部分给YARN,一部分给HDFS,一部分给HBase等,YARN配置的只是自己可以使用的,配置参数如下: (1)yarn.nodemanager.resource.memory-mb 表示该节点上YARN可使用的物理内存总量,默认是8192(MB),注意,如果你的节点内存资源…

一 页 内核把物理页作为内存管理的基本单位:内存管理单元(MMU)把虚拟地址转换为物理 地址,通常以页为单位进行处理.MMU以页大小为单位来管理系统中的也表. 32位系统:页大小4KB 64位系统:页大小8KB 内核用相应的数据结构表示系统中的每个物理页: <linux/mm_types.h> struct page {} 内核通过这样的数据结构管理系统中所有的页,因此内核判断一个页是否空闲,谁有拥有这个页 ,拥有者可能是:用户空间进程.动态分配的内核数据.静态内核代码.页高速缓存…… 系统中…

一.属性的内存管理…

一.内存管理的方式      1.iOS应用程序出现Crash(闪退),90%的原因是因为内存问题.      2.内存问题:      1)野指针异常:访问没有所有权的内存,如果想要安全的访问,必须确保空间还在.      2)内存泄露:空间使用完之后没有及时释放.      3)过度释放:对同一块存储空间释放多次,立刻Crash.      4)内存溢出:所有存储空间被占用.      3.内存管理方式           1)垃圾回收机制(Garbage-Collection).    …

用C语言写程序时需要知道是大端模式还是小端模式. 所谓的大端模式,是指数据的低位保存在内存的高地址中,而数据的高位,保存在内存的低地址中:所谓的小端模式,是指数据的低位保存在内存的低地址中,而数据的高位保存在内存的高地址中. 为什么会有大小端模式之分呢?这是因为在计算机系统中,我们是以字节为单位的,每个地址单元都对应着一个字节,一个字节为8bit.但是在C语言中除了8bit的char之外,还有16bit的short型,32bit的long型(要看具体的编译器),另外,对于位数大于8位的处理器,例…

参考资料 本文参考:<深入理解Java虚拟机>作者 周志明 知识产权归作者所有 走近java java组成部分:java语言.各平台虚拟机.Class文件结构.java api 类库.第三方类库 Jre包括jvm和api java 未来展望:模块化.混合语言.多核并行.丰富语法.64位虚拟机 自动内存管理机制 PC程序计数器 PC:程序计数器,用于记录和控制下一条需要执行的字节码的位置,分支.循环.跳转.异常处理.线程恢复都需要依赖PC完成. PC 是每个线程私有的,如果执行的是java方法,…

spark SQL初步认识 spark SQL是spark的一个模块,主要用于进行结构化数据的处理.它提供的最核心的编程抽象就是DataFrame. DataFrame:它可以根据很多源进行构建,包括:结构化的数据文件,hive中的表,外部的关系型数据库,以及RDD 创建DataFrame 数据文件students.json {"id":1, "name":"leo", "age":18} {"id":2,…

1.C语言动态内存管理的缺点: 1.malloc对象的大小需要自己计算. 2.需要手动转换指针类型. 3.C++的对象不适合使用malloc和free. 2.C++中new/delete基本使用: 3.其他类型.指针类型动态开辟空间   4.动态数组创建及释放 5.注意事项 1.new必须和delete共用,不能用new/free也不能用malloc/delete,不能混用. 2.如果创建的是动态数组,那么必须使用delete[]来释放动态数组. 3.New/Delete工作原理: 如果New创…

//系统物理页面是由 (Page Frame Number Database )简称PFN数据库来进行管理,实际上是一个数组,每个物理页面都对应一个PFN项. 进程的地址空间是通过VAD(Virtual Address Destriptor)管理.每个进程都有一个AVL树来保存这些VAD节点,来记录使用的地址以及属性等. 进程的内存地址属性分为保留和提交,保留即是使用时候才实际分配内存,而提交时需要交割对现空间的,需要分配物理页面的,然后将两者关联起来. 我们从NtAllocateVirtual…

本篇内容文字比較较多,可是这些都是建立在前面三章写代码特别是传值的时候崩溃的基础上的.可能表达的跟正确的机制有出入,还请指正. 假设有不理解的能够联系我.大家能够讨论一下,共同学习. 首先明白一个事实,retain和release是一一相应的,跟new和delete一样. 1.引用计数retain release 这里请參考一下引用计数的书籍,肯定说的比我讲的具体. 简单一点理解就是,对new的指针加一个计数器,每引用一次这块内存.计数就加1. 在析构的时候减1.假设等于0的时候就delete这…

----本节内容------- 1.Kafka基础概念 1.1 出世背景 1.2 基本原理 1.2.1.前置知识 1.2.2.架构和原理 1.2.3.基本概念 1.2.4.kafka特点 2.Kafka初体验 2.1 环境准备 2.2 Kafka小试牛刀 2.2.1单个broker初体验 2.2.2 多个broker初体验 2.3 Kafka分布式集群构建 2.3.1 Kafka分布式集群构建 2.3.2 Kafka主题创建 2.3.3 生产者生产数据 2.3.4消费者消费数据 2.3.5消息的…

RDD真的是一个很晦涩的词汇,他就是伯克利大学的博士们在论文中提出的一个概念,很抽象,很难懂:但是这是spark的核心概念,因此有必要spark rdd的知识点,用最简单.浅显易懂的词汇描述.不想用学术话的语言来阐述RDD是什么,用简单.容易理解的方式来描述. 一.什么是RDD,RDD出现的背景 Mapreduce计算模型的出现解决了分布式计算的诸多难题,但是由于MR对数据共享的解决方案比较低效,导致MR编程模型效率不高,将数据写到一个稳定的外部存储系统,如HDFS,这个会引起数据复写.磁盘IO…

     一.存储区划分      按照地址从高到低的顺序:栈区,堆区,静态区,常量区,代码区    1.栈区:局部变量的存储区域     局部变量基本都在函数.循环.分支中定义     栈区的内存空间由系统自动分配和回收     栈顶,栈底:先定义的局部变量的存储区域从栈底开始分配,后定义的局部变量向栈顶分配     特点:先进后出,后进先出     当函数.循环.分支结束后,局部变量的生命周期结束,不再被使用,由系统自动回收内存空间     栈区的内存安全问题:在函数中返回栈区的地址是不安全…

本文出自 "李晨光原创技术博客" 博客,谢绝转载!…

存储级别简介 Spark中RDD提供了多种存储级别,除去使用内存,磁盘等,还有一种是OFF_HEAP,称之为 使用JVM堆外内存 https://github.com/apache/spark/blob/branch-2.4/core/src/main/scala/org/apache/spark/storage/StorageLevel.scala 使用OFF_HEAP的优点:在内存有限时,可以减少频繁GC及不必要的内存消耗(减少内存的使用),提升程序性能. Spark内存管理根据版本划分为两…