1.执行spark-submit时出错 执行任务如下: # ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi /hadoop/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar 100 报错如下: 2019-02-22 09:56:26 INFO StandaloneAppClient$ClientEndpoint:54 - Executor updated: app-20190222

原文地址:http://cuiweidabing.blog.163.com/blog/static/66631928201101514021658/ FT232RL是FTDI(www.ftdichip.com UK)用于RS232到USB转换的芯片,可以方便的应用于老产品的升级:能实现同样功能的还有CH430.PL-2303.CP2102等,市场上也比较常见.但是从网上得到的资料来看,FT232RL更方便开发,尤其是厂家提供了D2XX驱动程序,设计应用软件更加方便. 在这里(http://www

.NET串口通信中将`0X1A`当做EOF处理,.NET接收到EOF会触发一次接收中断,此时事件形参`SerialDataReceivedEventArgs`值为枚举 `Eof`,其他为`Chars`. 参考: stackoverflow .MSDN ## 测试 .NET编程,中断方式接收,发送一串数据后等待回应,打印进中断次数:另外一端用串口助手来实现.通信用虚拟串口. [TestClass] public class EofByteSerialTest { ; private byte[]

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

此文旨在对spark storage模块进行分析,整理自己所看所得,等以后再整理. ok,首先看看SparkContext中sparkEnv相关代码: private[spark] def createSparkEnv( conf: SparkConf, isLocal: Boolean, listenerBus: LiveListenerBus): SparkEnv = { SparkEnv.createDriverEnv(conf, isLocal, listenerBus) } priva

Spark基础学习精髓 1 Spark与大数据 1.1 大数据基础 1.1.1 大数据特点 存储空间大 数据量大 计算量大 1.1.2 大数据开发通用步骤及其对应的技术 大数据采集->大数据预处理->大数据存储->大数据处理->大数据可视化 (1)大数据采集技术 分布式架构.多种采集技术混合使用 web数据采集:shell编程.爬虫工具.爬虫程序开发.HTTP协议.TCP/IP基本原理及Socket程序接口.编程语言.数据格式转换.分布式存储的命令和接口(HDFS.HBase等).

Spark中的闭包 闭包的作用可以理解为:函数可以访问函数外部定义的变量,但是函数内部对该变量进行的修改,在函数外是不可见的,即对函数外源变量不会产生影响. 其实,在学习Spark时,一个比较难理解的点就是,在集群模式下,定义的变量和方法作用域的范围和生命周期.这在你操作RDD时,比如调用一些函数map.foreach时,访问其外部变量进行操作时,很容易产生疑惑.为什么我本地程序运行良好且结果正确,放到集群上却得不到想要的结果呢? 首先通过下边对RDD中的元素进行求和的示例,来看相同的代码本地模

一.引子 在Worker Actor中,每次LaunchExecutor会创建一个CoarseGrainedExecutorBackend进程,Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么到底是如何分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 下面主要介绍一下Spark

一.简介 于Worker Actor于,每次LaunchExecutor这将创建一个CoarseGrainedExecutorBackend流程.Executor和CoarseGrainedExecutorBackend是1对1的关系.也就是说集群里启动多少Executor实例就有多少CoarseGrainedExecutorBackend进程. 那么究竟是怎样分配Executor的呢?怎么控制调节Executor的个数呢? 二.Driver和Executor资源调度 以下主要介绍一下Spark

PySpark 的背后原理 Spark主要是由Scala语言开发,为了方便和其他系统集成而不引入scala相关依赖,部分实现使用Java语言开发,例如External Shuffle Service等.总体来说,Spark是由JVM语言实现,会运行在JVM中.然而,Spark除了提供Scala/Java开发接口外,还提供了Python.R等语言的开发接口,为了保证Spark核心实现的独立性,Spark仅在外围做包装,实现对不同语言的开发支持,本文主要介绍Python Spark的实现原理,剖析p

之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开,即下载Block文件的功能.然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理,注册Executor的BlockManager.更新Executor上Block的最新信息.询问所需要Block目前所在的位置以及当Executor运行结束时,将Executor移除等等.那么Driver与Executor之间是怎么交互的呢

本課主題 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 EcecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Exec

Test Executor的代码在src/examples/test_executor.cpp中   int main(int argc, char** argv) {   TestExecutor executor;   MesosExecutorDriver driver(&executor);   return driver.run() == DRIVER_STOPPED ? 0 : 1; }   Executor的运行主要依赖于MesosExecutorDriver作为封装,和mesos

ExecutorBackend 很简单的接口 package org.apache.spark.executor /** * A pluggable interface used by the Executor to send updates to the cluster scheduler. */ private[spark] trait ExecutorBackend { def statusUpdate(taskId: Long, state: TaskState, data: ByteB

本课主题 Spark Executor 工作原理图 ExecutorBackend 注册源码鉴赏和 Executor 实例化内幕 Executor 具体是如何工作的 Spark Executor 工作原理图 第一步:Master 发指令给 Worker 启动 Executor: 第二步:Worker 接收到 Master 发送过来的指令通过 ExecutorRunner 远程启动另外一个线程来运行 Executor: 第三步:通过发送 RegisterExecutor 向 Driver 注册 E

Spark Executor 工作原理: 1. 在CoarseGrainedExecutorBackend启动时向Driver注册Executor,其实质是注册ExecutorBackend实例,和Executor实例之间没有直接关系 2. CoarseGrainedExecutorBackend 是 Executor 运行所在的进程名称,Executor才是真正处理Task的对象.Executor内部是通过线程池的方式来完成Task的计算的 3. CoarseGrainedExecutorBa

Spark的Cluster Manager能够有几种部署模式: Standlone Mesos YARN EC2 Local 在向集群提交计算任务后,系统的运算模型就是Driver Program定义的SparkContext向APP Master提交,有APP Master进行计算资源的调度并终于完毕计算.具体阐述能够阅读<Spark:大数据的电花火石!>. 那么Standalone模式下,Client.Master和Worker是怎样进行通信,注冊并开启服务的呢? 1. node之间的RP

1.SparkContext.scala sparkcontext 在被new的时候,会执行class中的代码 其中有一个就是创建TaskScheduler 和 SchedulerBackend,而SchedulerBackend 就是driver 和 外界通信的,我理解SchedulerBackend 就是粗粒度的Driver. 创建TaskScheduler的同时,对TaskScheduler初始化 scheduler.initialize(backend)  TaskScheduler的M

SparkContext是通往Spark集群的唯一入口,是整个Application运行调度的核心. 一.Spark Driver Program Spark Driver Program(以下简称Driver)是运行Application的main函数并且新建SparkContext实例的程序.其实,初始化SparkContext是为了准备Spark应用程序的运行环境,在Spark中,由SparkContext负责与集群进行通信.资源的申请.任务的分配和监控等.当Worker节点中的Execu

最近一门课要求编写一个上位机串口通信工具,我基于Java编写了一个带有图形界面的简单串口通信工具,下面详述一下过程,供大家参考 ^_^ 一: 首先,你需要下载一个额外的支持Java串口通信操作的jar包,由于java.comm比较老了,而且不支持64位系统,这里推荐Rxtx这个jar包(32位/64位均支持). 官方下载地址:http://fizzed.com/oss/rxtx-for-java (注:可能需要FQ才能下载) 不能FQ的童鞋,可以在这里下载: http://files.cnblo

[转]wpa_supplicant与wpa_cli之间通信过程 转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26585427-id-4051479.html wpa_supplicant编译: 1. wpa_supplicant/Android.mk : -- wpa_cli -- wpa_supplicant -- libwpa_client.so 2. hostapd/Android.mk : -- hostapd_cli -- hostapd 从通信层次上划分,wpa