前言 离线安装好CDH.Coudera Manager之后,通过Coudera Manager安装所有自带的应用,包括hdfs.hive.yarn.spark.hbase等应用,过程很是波折,此处就不抱怨了,直接进入主题. 描述 在安装有spark的节点上,通过spark-shell启动spark,满怀期待的启动spark,but,来了个晴天霹雳,报错了,报错了!错误信息如下: 18/06/11 17:40:27 ERROR spark.SparkContext: Error initializ

不多说,直接上干货! 最近,开始,进一步学习spark的最新版本.由原来经常使用的spark-1.6.1,现在来使用spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz. 前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐) 这里我,使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar

本課主題 通过 Spark-shell 窥探程序运行时的状况 TaskScheduler 与 SchedulerBackend 之间的关系 FIFO 与 FAIR 两种调度模式彻底解密 Task 数据本地性资源分配源码实现 引言 TaskScheduler 是 Spark 整个调度的底层调度器,底层调度器是负责具体 Task 本身的运行的,所以豪无疑问的是一个至关重要的内容.希望这篇文章能为读者带出以下的启发: 了解 程序运行时具体创建的实例对象 了解 TaskScheduler 与 Sched

鉴于网上这个资料实在太少,将以前整理过却未完全的一篇文章贴出来,希望大牛指正vs下内存管理方式.可联系gaoshiqiang1987@163.com vs分配内存 vs没有源码,编译器在分配内存时,分配给用户的地址减去16个字节(注1),保存了分配内存的类型与大小 如下表示了vs编译器在分配内存时编译器的处理,代码如下: int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { ); ); ); ); ); ); system("PAUSE"); ; } vs200

我在使用剪切板时,发现通用的都是使用GlobalAlloc来分配内存,我就想不是说在Win32中GlobalAlloc和LocalAlloc是一样的那为什么不用LocalAlloc呢,原谅我的好奇心吧,对此我研究了一番,如果你也有此疑问,可以看一看. 先看一看关于GlobalAlloc和LocalAlloc的由来,这里有前人做了比较好的解释,这里为了保证博客连贯性,直接截取过来(原文链接) 16位windows用一个全局堆和局部堆来管理内存,每一个应用程序或dll装入内存时,代码段被装入全局堆,

1.面试宝典预处理,const,sizeof Define作用定义函数: //用一个宏定义FIND求一个结构体struc里某个变量相对于struc的偏移量,如FIND(student,a)//等于0 FIND(student,b)//等于4 #include<stdio.h> #define FIND(strucrr,e) (unsigned int)&(((strucrr *)0)->e) struct student { double ccc; int a; char b;

malloc : 向堆申请分配内存,不初始化 calloc  : 向堆申请分配内存,初始化为0 realloc:  向堆申请分配内存,可调整大小 alloc   :   向栈申请内存,不需手动释放

昨天在修改自己的代码的时候,碰到了malloc函数内存分配失败,上网翻了翻,一个很可能的原因是之前的代码出现了越界操作,导致malloc分配函数所涉及的一些信息被破坏.在这个思想的指导下,今天又是郁闷了一整天,来来回回看自己的代码.又加不断的调试,终于发现自己的代码中有一个malloc分配的内存大小为0,不是自己预想的大小,而之后的代码又按预想的大小对内存进行了操作,导致了下一个malloc无法分配内存. 总结自己的问题,如果下一次再碰到这样的问题,就要查从不能分配的那个malloc函数开始往回

当用户应用new SparkContext后,集群就会为在Worker上分配executor,那么这个过程是什么呢?本文以Standalone的Cluster为例,详细的阐述这个过程.序列图如下: 1. SparkContext创建TaskScheduler和DAG Scheduler SparkContext是用户应用和Spark集群的交换的主要接口,用户应用一般首先要创建它.如果你使用SparkShell,你不必自己显式去创建它,系统会自动创建一个名字为sc的SparkContext的实例.

Spark在实际项目中分配更多资源 Spark在实际项目中分配更多资源 性能调优概述 分配更多资源 性能调优问题 解决思路 为什么调节了资源以后,性能可以提升? 性能调优概述 分配更多资源 性能调优的根本,就是增加和分配更多的资源,性能和速度上的提升,是显而易见的 基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的 写完了一个复杂的spark作业之后,进行性能调优的时候,首先第一步,就是要来调节最优的资源配置 在这个基础之上,如果说你的spark作业,能够分配的资源达到了你的能力范围的顶端

继上次的Spark-shell脚本源码分析,还剩下后面半段.由于上次涉及了不少shell的基本内容,因此就把trap和stty放在这篇来讲述. 上篇回顾:Spark源码分析之Spark Shell(上) function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If you're us

基础 Spark的shell作为一个强大的交互式数据分析工具,提供了一个简单的方式学习API.它可以使用Scala(在Java虚拟机上运行现有的Java库的一个很好方式)或Python.在Spark目录里使用下面的方式开始运行: ./bin/spark-shell 在Spark Shell中,有一个专有的SparkContext已经为您创建好了,变量名叫做sc.自己创建的SparkContext将无法工作.可以用--master参数来设置SparkContext要连接的集群,用--jars来设置

现在真实测试结果: 1,为了搞清楚每个应用程序在Android系统中最多可分配多少内存空间,我们使用了真机进行测试,测试机型为魅族MX4 Pro,3G内存. 测试方法是直接申请一块较大的内存空间,看应用程序在最多申请多大的内存空间时会崩溃. 结果:(1)未设定属性android:largeheap = "true"时,可以申请到的最大内存空间为221M. (2)设定属性android:largeheap = "true"时, 可以申请的最大内存空间为478M,是原来

转自:http://blog.csdn.net/u011506413/article/details/50965435 现在真实测试结果: 1,为了搞清楚每个应用程序在Android系统中最多可分配多少内存空间,我们使用了真机进行测试,测试机型为魅族MX4 Pro,3G内存. 测试方法是直接申请一块较大的内存空间,看应用程序在最多申请多大的内存空间时会崩溃. 结果:(1)未设定属性android:largeheap = "true"时,可以申请到的最大内存空间为221M. (2)设定属

错误分析 堆栈信息中有一个错误信息:Job aborted due to stage failure: Task 1 in stage 2.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 1.3 in stage 2.0 (TID 264, idc-xx-xx-3-30.d.xx.com, executor 2): java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 根据提示信息可以得到以下几点 stage由一

1. 使用场景 公共语言运行时控制数据字段的类或结构在托管内存中的物理布局.但是,如果想要将类型传递到非托管代码,需要使用 StructLayout 属性. 2. 内存分配问题. 如果不显示的设置内存对齐方式(通过StructLayout.Pack属性决定), C#默认是以4个字节(byte)为单位,会出现“多分配”内存的情况. 例如: Class Example { public byte b1; public char c2; public int i3; } 默认情况下(StructLay

DELPHI声明一个指针变量,什么时候需要分配内存,什么时候不需要分配内存?比如我定义个变量 var p:Pchar;如果这个变量声明为全局变量,需要分配内存吗?分配为局部变量,需要分为内存吗?为什么?我们经常用的一个例子比如P:=‘12345’:上面一个例子,我们没有分配内存,就可以直接使用了,但是有时候会看到对P使用GetMem来分配内存,那么什么时候我们可以直接使用,什么时候需要用GetMem来分配内存呢?  无论是全局,还是局部的,只需要你深入理解指针和常量就行了. 1.'12345'是

今天在查看一个大的文件时突然报出一个du: fts_read 失败: 无法分配内存的错误. 用 ulimit -a 查看下 core file size (blocks, -c) 0 data seg size (kbytes, -d) unlimited scheduling priority (-e) 0 file size (blocks, -f) unlimited pending signals (-i) 63795 max locked memory (kbytes, -l) 64

本文转载自:http://blog.chinaunix.net/uid-25014876-id-79134.html linux设备驱动归纳总结(五):1.在内核空间分配内存 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 一般的,用户空间使用函数malloc在堆上分配内存空间,同样的,在内核空间同样有一套类似的函数来分配空间.下面的知识会涉及页式管理的内存机制,如果不懂

本文整理于  Java内存与垃圾回收调优 Java 堆内存 从几个sample来学习Java堆,方法区,Java栈和本地方法栈 首先来一张图让我们理清楚java运行时状态: 诚然,如上图所示:java内存空间包括四部分: 1.Java堆:所有类实例(成员变量)和数组的内存均从此处分配,它是线程共享的,参看Java VisualVM截图 2.Java栈  主要存储基本类型的变量(byte short int long char float double boolean).对象的引用变量和方法中的局

Spark shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这个工具.Spark shell使得用户可以和Spark集群交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 感受到Spark shell是如此的方便,因为它很大程度上基于Scala REPL(Scala 交互式shell,即Scala解释器),并继承了Scala REPL(读取-求值-打印-循环)(Read-Evaluate-Print-Loop)