Spark-Task not serializable错误解析 2018年05月17日 15:33:03 沙拉控 阅读数:1509   在学习SparkStreaming的时候偶然出现的一个问题,先看下面一段代码: import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext} import org.apache.spark.{SparkConf, Spar

转载自: http://bigdataer.net/?p=569 1.背景 在使用spark开发分布式数据计算作业过程中或多或少会遇到如下的错误: Serialization stack: object not serializable (class:class: org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable, value: 30 30 30 30 30 30 32 34 32 30 32 37 37 32 31) field (class:

一.CAN物理层特征 CAN收发器的作用是负责逻辑电平和信号电平之间的转换.即从CAN控制芯片输出逻辑电平到CAN收发器,然后经过CAN收发器内部转换将逻辑电平转换为差分信号输出到CAN总线上,CAN总线上的节点都可以决定自己是否需要总线上的数据. 市场上常用的收发器(例如: VP230.TJA1040.TCAN337等)多为ISO 11898标准.在此标准中,对于CAN的信号逻辑1和0的产生:当CAN_H为3.5V,CAN_L为1.5V,差值为2V左右时为显性(dominant)电平表示,而两

这是一个非常常见的异常,从名字上看是数组下标越界错误,解决方法就是查看为什么下标越界. 下面是一个错误示例: Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 2 at test4.State.nextStates(State.java:93) at test4.State.main(State.java:478) 从这些提示信息中可以获取如下信息: 1.错误发生在93行 2.发生错误的时候,下标的

参考:http://blog.csdn.net/javaeeteacher/article/details/4485834 这是一个非常常见的异常,从名字上看是数组下标越界错误,解决方法就是查看为什么下标越界. 下面是一个错误示例: Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 2 at test4.State.nextStates(State.java:93) at test4.State.m

源链接: http://hxraid.iteye.com/blog/483115#comments 我们常常在代码中读取一些资源文件(比如图片,音乐,文本等等).在单独运行的时候这些简单的处理当然不会有问题.但是,如果我们把代码打成一个jar包以后,即使将资源文件一并打包,这些东西也找不出来了.看看下面的代码: //源代码1: package edu.hxraid; import java.io.*; public class Resource { public  void getResourc

对于C#中异常:“The type initializer to throw an exception(类型初始值设定项引发异常)”的简单分析,目前本人分析两种情况,如下: 情况一: 借鉴麒麟.NET的类型初始值设定项引发异常文章!!!写的很详细,大家可以看一看! 其实麒麟.NET的这篇文章主要讲解分析了静态成员的方面,总的说就是:类型初始化或访问类型的静态成员时,都会对类中的其他静态成员进行初始化,如果有静态构造函数的话,一并执行静态构造函数.在这过程中所引发的异常我就直接借鉴麒麟.NET的例

转载自:http://blog.csdn.net/jackpk/article/details/44158701 mybatis异常:Improper inline parameter map format.  Should be: #{propName,attr1=val1,attr2=val2}问题分析及解决 org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.builder.Bui

mybatis异常:Could not find result map Java.util.Map 问题分析及解决 报这个错误呢,很难受的就是你定位不到具体的地方,找不到位置修改,你只知道有错误,但是你不确定具体是哪里 . 我个人建议是全局搜索. 错误写法  <select id="queryXXXCount" resultMap="java.util.Map" > mybatis报出的异常日志:org.apache.ibatis.builder.Inc

异常类型 异常一般分为系统异常 和 应用异常.系统异常有无法连接数据库,而应用异常是业务逻辑异常,比如授权失败. 在 C# 中异常基于 System.Exception,派生出 System.SystemException 和 System.ApplicationException.微软最初设计为 CLR 抛出的异常都继承自 System.SystemException,应用程序抛出的异常应当继承自 System.ApplicationException.但 .NET 框架类库(FCL) 没能很

在Java虚拟机规范描述中,除程序计数器外,其他几个运行时区域都有可能发生OutOfMemoryError异常.接下来将对各区域分别进行分析介绍,内容包括触发各区域OutOfMemoryError异常的代码,以及对其进行排查判定的过程.还会初步涉及几个与内存相关的最基本虚拟机参数. 1.Java堆溢出 Java堆用于存储对象实例,只要不断创建对象并保证对象不会被回收,那么当对象数量到达最大堆的容量限制后就会产生堆内存溢出异常. 测试代码如下: /** * 探究Java堆溢出 * VM Args:

java.net.SocketException:Software caused connection abort: recv failed 异常分析 分类: 很多的技术 2012-01-04 12:54 8004人阅读 评论(6) 收藏 举报 socket服务器bufferstring网络java 第 1个异常是java.net.BindException:Address already in use: JVM_Bind.该异常发生在服务器端进行new ServerSocket(port)(p

关于异常 异常? 异常就是一种程序中没有预料到的问题,既然是没有预料到的,就可能不在原有逻辑处理范围内,脱离了代码控制,软件可能会出现各种奇怪的现象.比如:android系统常见异常现象有应用无响应.应用停止运行.冻屏.重启.死机等,这些异常系统有统一的异常处理机制,出现异常系统就会执行相应的操作,最终有相应的现象体现出来.另外,一些不在预料之中的界面显示问题,操作问题,运行卡顿问题等也可以归于异常,只不过这种异常是人为逻辑缺陷,对系统来说是正常的,但这些缺陷在异常现象中占比却相当大,直接体现出

完整教程下载地址:http://forum.armfly.com/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第11章       STM32H7移植SEGGER的硬件异常分析 本章节为大家介绍SEGGER的硬件异常分析代码在MDK和IAR中的使用方法,在实际项目中比较有实用价值,因为我们经常会遇到进入硬件异常的情况. 11.1 初学者重要提示 11.2 移植方法 11.3 MDK锁定硬件异常位置方法 11.4 IAR锁定硬件异常位置方法 11.5 硬件异常原因分析 1

转自:LCD显示异常分析--撕裂(tear effect) 概述 在上一篇<LCD显示异常分析--开机闪现花屏>中,我们一起分析了开机花屏的问题,在这一篇中,我将对LCD撕裂(tear effect)问题进行详细分析,以及给出这类问题的常用解决方法. 本文适用范围: 对象:LCD驱动调试人员 硬件:带GRAM的LCD (如SPI/MCU/DSI CMD屏) 软件:所有嵌入式操作系统 现象 首先贴一张动态图,让大家能直观的感受撕裂形成的过程: 分析 从上面的动态图我们可以看到,在第二帧出现了新旧

转自LCD显示异常分析--开机闪现花屏 最近在工作中,有同事遇到LCD开机瞬间会闪现雪花屏的问题,而这类问题都有个共同点,那就是都发生在带GRAM的屏上,同样的问题,在休眠唤醒时也会出现. 其实这类问题的原理分析并不难,只是在给别人解释的时候不太好描述,因此,我特地写了这篇文章,好让大家能够更容易.更直观的理解这类花屏问题的原因,也希望能够帮助那些遇到同样问题的朋友. 环境 软件:Android 硬件:带GRAM的LCD(如SPI屏,DSI CMD屏) 现象 分析 从上面的动态图可以看出,出现瞬

Java ConcurrentModificationException 异常分析与解决方案http://www.2cto.com/kf/201403/286536.html java.util.ConcurrentModificationException 解决办法 http://blog.csdn.net/lipei1220/article/details/9028669 原因:Iterator做遍历的时候,HashMap被修改(bb.remove(ele), size-1),Iterato

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据 通过生成

转自:指尖流淌 https://www.cnblogs.com/zhijianliutang/p/4085546.html SQL Server数据库启动过程,以及启动不起来的各种问题的分析及解决技巧 目前SQL Server数据库作为微软一款优秀的RDBMS,其本身启动的时候是很少出问题的,我们在平时用的时候,很少关注起启动过程,或者很少了解其底层运行过程,大部分的过程只关注其内部的表.存储过程.视图.函数等一系列应用方式,而当有一天它运行的正常的时候突然启动不起来了,这时候就束手无策了,能做

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 自从去年Spark Submit 2013 Michael Armbrust分享了他的Catalyst,到至今1年多了,Spark SQL的贡献者从几人到了几十人,而且发展速度异常迅猛,究其原因,个人认为有以下2点: 1.整合:将SQL类型的查询语言整合到 Spark 的核心RDD概念里.这样可以应用于多种任务,流处理,批处理,包括机器学习里都可以引入Sql.    2.效率:因为Shark受到hive的编程模型限制,无法再继续优化来适应Spark

一.前言 在联机事务处理(OLTP)的数据库应用系统中,多用户.多任务的并发性是系统最重要的技术指标之一.为了提高并发性,目前大部分RDBMS都采用加锁技术.然而由于现实环境的复杂性,使用加锁技术又不可避免地产生了死锁问题.因此如何合理有效地使用加锁技术,最小化死锁是开发联机事务处理系统的关键. 二.死锁产生的原因 在联机事务处理系统中,造成死机主要有两方面原因. 一方面,由于多用户.多任务的并发性和事务的完整性要求,当多个事务处理对多个资源同时访问时,若双方已锁定一部分资源但也都需要对方已锁定