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对于调优和排错来说,查看一个RDD有多少个partition是非常有用的.常用的查看方法有如下几种: 1.通过SparkUI查看Task执行的partition数 当一个stage执行时,能通过SparkUI界面查看到指定stage的partiton数目 val someRDD = sc.parallelize(1 to 100, 4) someRDD.map(x => x).collect 2.通过SparkUI查看cache过的partition数 当persist或者cache一个RDD后

JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的,结合block size会具体影响到map任务的个数,详见FileInputFormat.getSplits源码.假设没有设置mapred.min.split.size,缺省为1的情况下,针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分,并不是说文件小于block size就不去拆分. 2.http://hadoop.hadoopor

Direcshow中视频捕捉和參数设置报告 1.      关于视频捕捉(About Video Capture in Dshow) 1视频捕捉Graph的构建 一个能够捕捉音频或者视频的graph图都称之为捕捉graph图.捕捉graph图比一般的文件回放graph图要复杂很多,dshow提供了一个Capture Graph Builder COM组件使得捕捉graph图的生成更加简单.Capture Graph Builder提供了一个ICaptureGraphBuilder2接口.这个接口

今天碰到一个问题,脚本执行scp文件拷贝,因为拷贝的服务器很多,所以拷贝脚本的实现是在把拷贝动作转后台执行,结果发现一堆文件拷贝失败.比较有迷惑性的是,拷贝失败的通常是同一个文件夹拷贝到所有服务器时失败,所以开头查问题的方向是专门查该文件,后来发现了输出终端的输出错误:ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host. 这里的问题是ssh的连接数超出了服务器设置的上限,解决如下: 修改服务器上的这个文件:/etc/ssh/

1.当工作进程数>1时,如果有多个连接请求就会启动多个工作进程实例来处理,所启动的最多工作进程数就是你设置的最大进程数,后续更多的连接请求会循环的发送至不同的工作进程来处理.每个工作进程都能承担负载一些连接请求,这是以牺牲CUP等系统资源为代价的. 2.每一个工作进程都会消耗系统资源和CPU,太多的工作进程会导致系统资源和CPU使用率急剧消耗:每一个工作进程都有自己的状态数据,如果Web应用程序依赖工作进程来保存状态数据,这种情况下,设置多个工作进程就不适用了.如果设置的工作进程数>1,状态数

在软件默认设置下,logcat的缓存为1024,即logcat显示的条数有限,给程序的调试带来很大的不便,通过设置 logcat缓存的大小,可以增加logcat显示的条数,将程序调试的输出都可以打印出来. 在软件的安装根目录下,通过修改/bin/idea.properties文件可达到效果,修改内容如下 idea.cycle.buffer.size=1024000 其中1024000就是缓存的大小,可根据需要进行修改

SQL> select count(*) from v$session #连接数SQL> Select count(*) from v$session where status='ACTIVE' #并发连接数SQL> show parameter processes #最大连接 process:这个参数限制了能够连接到SGA的操作系统进程数(或者是Windows 系统中的线程数),这个总数必须足够大,从而能够适用于后台进程与所有的专用服务器进程,此外,共享服务器进程与调度进程的数目也被计

我们有时候为了保证TextView必须有一个最小的高度,那么就需要设置这个行数. 因为如果你不设置的话,在measure这个TextView的时候,此时就无法准确的得到一个最小高度.因为设备不同,所以必须measure(0,0)来获取到. 默认TextView的高度是1行. <TextView android:background="#220000ff" android:layout_width="match_parent" android:layout_he

项目中可能会遇到MySQL: ERROR 1040: Too many connections”的异常情况,造成这种情况的一种原因是访问量过高,MySQL服务器抗不住,这个时候就要考虑增加从服务器分散读压力:另一种原因就是MySQL配置文件中max_connections值过小.首先,首先我们来看下mysql的最大连接数: show variables like '%max_connections%'; 如果服务器的并发连接请求量比较大,建议调高此值,以增加并行连接数量,当然这建立在机器能支撑的

之前在网上搜了很久,也没有搜到具体页脚页数的答案,最后还是在官方api文档上找到了答案: HSSFPrintSetup printSetup = (HSSFPrintSetup) sheet.getPrintSetup(); printSetup.setPaperSize(HSSFPrintSetup.A5_PAPERSIZE); // 纸张 sheet.setMargin(HSSFSheet.BottomMargin,( double ) 0.5 );// 页边距(下) sheet.setMa

今天将之前的一个瓦片图的服务迁移到了asp.net core试了一下,使用的时候感觉客户端刷新时有些慢,估计是并发连接数限制的原因. 由于这是一个开发中的版本,是用IIS Express部署的,IIS的并发连接数设置我倒是知道,但又懒的将其部署到iis上,便道网上搜索了一下IIS Express的并发数连接限制的修改方法. 找了一下,在StackOverFlow的一篇帖子Configure Maximum Number of Requests in IIS Express介绍了修改方案,步骤如下

安装EclipseMaven插件后,Eclipse启动问题:Maven Integration for Eclipse JDK Warning.  解决方法: 1. 设置Eclipse使用的JRE为本机安装的JDK文件夹:     1.1 在eclipse.ini中加入两行 -vm C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_10\bin\javaw.exe 注意: 要写在两行,写在一行不能生效:这两行要定在-vmargs之前,不然也不能生效. 1.2  或设置Eclipse-

JVM设置 个节点.每一个tomcat估计处理500个链接,那么连接池的长连接数最大设为2000. 全节点复制(DeltaManager)模式集群节点数3-6为宜. 主备复制(BackupMnagager)模式集群节点可到10台以上. Connector设置 一共同拥有三种模式: ①JAVA BIO.堵塞模式,最原始最稳定,SSL基于JSSE.同一时候也是tomcat7之前默认模式,它支持较小的并发处理.高并发可是短链接它也为首选.BIO模式下有一个很重要的參数,maxThreads,表示最大的

利用ulimit命令可以对资源的可用性进行控制. -H选项和-S选项分别表示对给定资源的硬限制(hard limit)和软限制(soft limit)进行设置. 硬限制(hard limit)一旦被设置以后就不能被非root用户修改,软限制(soft limit)可以增长达到硬限制(hard limit). 如果既没有指定-H选项也没有指定-S选项,那么硬限制(hard limit)和软限制(soft limit)都会被设置. limit的值可以是一个数值,也可以是一些特定的值,比如:hard,

ulimit  [-HSTabcdefilmnpqrstuvx  [limit]] 利用ulimit命令可以对资源的可用性进行控制. -H选项和-S选项分别表示对给定资源的硬限制(hard limit)和软限制(soft limit)进行设置. 硬限制(hard limit)一旦被设置以后就不能被非root用户修改,软限制(soft limit)可以增长达到硬限制(hard limit). 如果既没有指定-H选项也没有指定-S选项,那么硬限制(hard limit)和软限制(soft limit

1.Options –>Session Options–>Terminal–>Emulation 2.在Scrollback输入你需要的最大显示行数,最大行数是128000,修改完全局设置需要重启secureCRT就生效了

对于rownum来说它是oracle系统顺序分配为从查询返回的行的编号,返回的第一行分配的是1,第二行是2,依此类推,这个伪字段可以用于限制查询返回的总行数,而且rownum不能以任何表的名称作为前缀. 举例说明:例如表:student(学生)表,表结构为:ID     char(6) --学号name VARCHAR2(10) --姓名 create table student (ID char(6), name VARCHAR2(100));insert into sale values('

一般说来,大家认为线程池的大小经验值应该这样设置:(其中N为CPU的个数) 如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1 如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1(因为io读数据或者缓存的时候,线程等待,此时如果多开线程,能有效提高cpu利用率) 如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有这一个线程池,那么这种估算或许合理,具体还需自行测试验证. 但是,IO优化中,这样的估算公式可能更适合: 最佳线程数目 = ((线程等待时间+线程CPU时间)/线程CPU时间 )* CPU数目 因为很

Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战.为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎.本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战,然后介绍自适应执行的背景和基本架构,以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题,

1 背  景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性.但是 执行计划一旦生成,便不可更改,即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化,也只能按原计划执行: CBO 基于统计信息生成最优执行计划,需要提前生成统计信息,成本较大,且不适合数据更新频繁的场景: CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息,只是估算,不够精确. 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据