转自: https://www.jianshu.com/p/5b670d524fa5 答案写在最前面:Job的最大并行度除以每个TaskManager分配的任务槽数. 问题 在Flink 1.5 Release Notes中,有这样一段话,直接上截图.   这说明从1.5版本开始,Flink on YARN时的容器数量——亦即TaskManager数量——将由程序的并行度自动推算,也就是说flink run脚本的-yn/--yarncontainer参数不起作用了.那么自动推算的规则是什么呢?要

受到Unix时间戳的启发,我发现时间转成秒数后会非常好处理,在程序当中不再是以字符串的形式处理,不管时间的加减还是获取随机的时间点都变得非常方便, 如果有需要,也很容易转换成需要的时间格式. 一:时间转成秒数 st = "08:30:30" et = "9:33:33" #方法一 def t2s(t): h,m,s = t.strip().split(":") return int(h) * 3600 + int(m) * 60 + int(s)

在使用JMeter进行性能测试时,以下情况经常出现: 1.测试过程中,指定运行的线程数.指定运行循环次数不断改变: 2.访问的目标地址发生改变,端口发生改变,需要改写脚本. 上面的问题在GUI中,直接在脚本上进行修改即可,但很繁琐. 而且性能测试自动化是以非GUI方式运行的,若要修改测试计划非常麻烦. 解决方法: 1.运行线程数 JMeter测试计划在运行Sampler之前先加载配置文件(jmeter.properties,system.properties等),读取属性,所以那么我们可以借助属

1. 时间戳 格式化为 时分秒(00:00:00) /** * 时间秒数格式化 * @param s 时间戳(单位:秒) * @returns {*} 格式化后的时分秒 */ var sec_to_time = function(s) { var t; if(s > -1){ var hour = Math.floor(s/3600); var min = Math.floor(s/60) % 60; var sec = s % 60; if(hour < 10) { t = '0'+ hou

在之前的博客中,我们提到了如何用Darwin&live555实现直播过程,那么更进一步,当直播结束时,我们需要关闭所有正在收看的客户端,并且delete转发会话ReflectorSession,这样才能够在下一次再有同样名称的流推送进来时,创建新的转发Session. 我们下面所做的修改都是基于Darwin 6.0.3进行,具体下载可到https://github.com/xiejiashu/EasyDarwin获取.我们首先来对原有的ReflectorSession控制进行分析: 首先对于推送

题意:求最小割时候割边最少的数量.算法:先求dinic一遍,跑出残网络,再把该网络中满流量(残量为0)的边 残量改为1,其他边残量改为无穷,则再跑一次最大流,所得即为答案.(思,最小割有喝多组,但是要割边数量最少 的,那么把满流的流量改为1,再跑一次最大流即可). 未1A原因: 1*:添加边的时候,把双向边添加为一条(反向的流量上限==正向),这样不是不可以,但是由于后面用到要取有效边 (非后悔边,边编号比为偶数),导致错误,改为添加俩次即可. 2//:数据较大,总流量10W*1000,可能暴i

错误出现 MyBatis用easyui写后台分页代码时,出现翻页后显示总页数错误 代码如下 可能原因在于后台mappers.xml里的sql语句错误 <select id="getProductTotal" parameterType="Map" resultType="Long"> select count(*) from t_product <where> <if test="name!=null an

2013-12-04 19:07:05 将在CCS中仿真的数据导入电脑上时,可以选择不同的数据类型,以便分析,具体方法如下: 在CCS菜单中,选择File—>Data—>Save,弹出以下窗口:                         在文件名中输入要保存的文件的名字,在保存类型中可以选择保存的文件类型以及格式.文件类型有dat文件与coff文件两种,数据格式有Hex.Integer. Long .Float. Addressable Unit几种. 输入好文件名,并选择合适的数据格式

<delete id="deleteByPrimaryKey" parameterType="java.lang.Integer">    <!--    @mbggenerated    -->    delete from app_boot_image    where id = #{id,jdbcType=INTEGER}  </delete>  parameterType="java.lang.Integer&q

在所有的NodeManager中,修改yarn-site.xml,为yarn.nodemanager.aux-services添加spark_shuffle值,并设置yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class值为org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService,如下: <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name&

这是我的分析,当然查阅书籍和网络.如有什么不对的,请各位批评指正.以下的类有的并不完全,只列出重要的方法. 如要转载,请注上作者以及出处. 一.源码阅读环境 需要安装jdk1.7.0版本及其以上版本,还需要安装Eclipse阅读hadoop源码. Eclipse安装教程参见我的博客. Hadoop源码官网下载.我下载的是2.7.3版本的.其中source是源代码工程,需要你编译才能执行.而binary是编译好的克执行文件. 如果你要搭建Hadoop集群,则下载binary的.如果阅读源代码,下载

Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN.Kubernetes.Mesos 等集群部署模式,其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛.Flink 社区将推出 Flink on YARN 应用解读系列文章,分为上.下两篇.本文基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型将介绍 Flink on YARN 应用启动全流程,并进行详细步骤解析.下篇将根据社区大群反馈,解答客户端和Flink Cluster的常见问题,分享相关问题的排查思路. Flink on YARN 流程图

时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co

CSS引入的方式有哪些? link和@import的区别是? HTML 中引入 CSS 的方式 有 4 种方式可以在 HTML 中引入 CSS.其中有 2 种方式是在 HTML 文件中直接添加 CSS 代码,另外两种是引入 外部 CSS 文件.下面我们就来看看这些方式和它们的优缺点. 内联方式 内联方式指的是直接在 HTML 标签中的 style 属性中添加 CSS. 示例: <div style="background: red"></div> 这通常是个很糟

有则笑话,如此讲到:"老丈人爱吃核桃,昨天买了二斤陪妻子送去,老丈人年轻时练过武,用手一拍核桃就碎了,笑着对我说:你还用锤子,你看我用手就成.我嘴一抽,来了句:人和动物最大的区别就是人会使用工具.--".撇开这样特例场景,这句话还是非常用有道理的:毕竟从远古石器时期或更早,到如今,所言之语,所穿之衣,代步之车,所学的知识,所晓的常识.....皆是工具:可以说绝大部分人之间的差异(天才级除外),仅在于工具使用之优劣罢了.在工具的使用中,很多人极大程度上停留于会用层面,如若不遇到问题,几乎

Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Container是YARN里面资源分配的基本单位,具有一定的内存以及CPU资源. 在YARN集群中,平衡内存.CPU.磁盘的资源的很重要的,根据经验,每两个container使用一块磁盘以及一个CPU核的时候可以使集群的资源得到一个比较好的利用. 内存配置

作者:张华  发表于:2015-12-31版权声明:能够随意转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本版权声明 ( http://blog.csdn.net/quqi99 ) 用外部物理路由器意味着不使用neutron-l3-agent, 故定义网络时需指定--router:external=True neutron net-create phy_net -- --router:external=True --provider:network_type flat --provi

近期接手了不少大数据表任务调度补数据的工作,补数时发现资源消耗异常的大且运行速度却不怎么给力. 发现根本原因在于sparkSQL配置有诸多问题,解决后总结出来就当抛砖引玉了. 具体现象 内存CPU比例失调 一个Spark任务消耗 120(executor)*4G = 480G内存仅仅使用120个 core.几个SprakSQL任务就将整个系统资源吃光. 设置超过40个executor,但未指定分区数,导致多数executor空闲. 原因分析 SparkSQL配置时Core与内存比例不恰当 没有指

本文基于CDH发行版下的Hadoop Yarn和Impala 早期的Impala版本号中.为了使用Impala.我们一般会在以Client/Server的结构在各个集群节点启动impala-server.impala-state-store和impala-catalog服务,而且在启动过程中无法动态调整内存和CPU的分配.CDH5之后,Impala開始支持Impala-on-yarn模式.通过一个叫做Llama(Long-Lived Application Master)的中间协调Yarn和Im

夜间多个任务同时并行,总有几个随机性有任务失败,查看日志: cat -n ads_channel.log |grep "Caused by" Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: java.io.IOException: Rename cannot overwrite non empty destination directory /tmp/hadoop-hdfs/mapred/local/ Caused by: jav