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如何解决在DLL的入口函数中创建或结束线程时卡死

(或直接结束进程)，这样会导致卡死 DLL_THREAD_ATTACH:; DLL_THREAD_DETACH:; end; end; begin DllProc := @...以上都是题外话，本文主要说明在DLL入口函数里面创建和退出线程为什么卡死和如何解决的问题。...1）在 DLL_PROCESS_ATTACH 事件中 创建线程 出现卡死的问题 通常情况下在这事件中仅仅是创建并唤醒线程，是不会卡死的，但如果同时有等待线程正式执行的代码，则会卡死，因为在该事件中...2）在DLL_PROCESS_DETACH中结束线程出现卡死的问题 同样的原因，该事件是调用LdrUnloadDll中执行的，LdrpLoaderLock仍然是锁定状态的，而结束线程最终会调用LdrShutdownThread...解决办法同样是避免在 DLL_PROCESS_DETACH事件中结束线程，那么我们可以在该事件中，创建并唤醒另外一个线程，在该新的线程里，结束需要结束的线程，并在完成后结束自身即可。

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    Spark 查看某个正在执行的或已结束的任务中executor与driver日志

    在web界面上查看 任务正在运行 如果运行在 YARN 模式，可以在 ResourceManager 节点的 WEB UI 页面根据 任务状态、用户名 或者 applicationId Search 到应用...对应机器日志目录下面查看 任务正在运行 目录位置在Yarn配置里面的yarn.nodemanager.log-dirs中设置； 如设置的是/data1/hadoop/yarn/log: ? 3....默认情况下，Container/任务日志存在在各个NodeManager上，如果启用日志聚集功能需要额外的配置。 这个日志存储的就是具体map和reduce的日志，包括框架的和应用程序里自己打印的。...这个日志聚合是用来看日志的，而mapreduce job history server，则是用来看某个application的大致统计信息的，包括启停时间，map任务数，reduce任务数以及各种计数器的值等等...（或 spark2-submit）运行时的打印日志，这个日志是我们排查问题首先要拿到的。

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    详解wordcount(TextInputFormat工作机制)

    而百度上大部分教程都是用的hadoop0.x版本的api，容易误导新人，所以在看参考资料时要留意版本，学习合适的部分 问题引子 首先，在wordcount中，默认的InputFormat是TextInputFormat...我们知道，它用了巧妙的办法对付两个Split分割一个句子的情况。...对于非第一个Split，它首先在initialize里读取第一行，再在nextKeyValue里一直读取，直到结束位置在Split的边界之后。...对于第一个Split，就只是在nextKeyValue里一直读取，直到结束位置在Split的边界之后。 总结来说，对于每个Split，都会在最后多读一行，相应的，开头就略去一行。...Hadoop 之 InputFormat Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量） https://blog.csdn.net

    1.3K30

    昨天的一个问题及答案(关键字Gzip、MapReduce、Spark)

    问题是这样的： HDFS上存储了一个大小10G不可分割压缩格式的文件(gzip格式)，当有一个mr任务去读取这个文件的时候会产生多少个map task？...OK，我们知道gzip不可分割了。那么一个10G的gzip文件在HDFS是怎么存储的呢？...：minSize和maxSize，具体的过程在注释中已经说清楚了。...这个可以看到，在Map Task读取block的时候，每次是读取一行的，如果发现块的开头不是上一个文件的结束，那么抛弃第一条record，因为这个record会被上一个block对应的Map Task来处理...最后，Spark在读取gzip这种不可分割文件的时候，就退化成从单个task读取、单个core执行任务，很容易产生性能瓶颈。你可以做个测试。在spark的页面上可以看到效果。

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    昨天的一个问题及答案(关键字Gzip、MapReduce、Spark)

    问题是这样的： HDFS上存储了一个大小10G不可分割压缩格式的文件(gzip格式)，当有一个mr任务去读取这个文件的时候会产生多少个map task？...OK，我们知道gzip不可分割了。那么一个10G的gzip文件在HDFS是怎么存储的呢？...：minSize和maxSize，具体的过程在注释中已经说清楚了。...这个可以看到，在Map Task读取block的时候，每次是读取一行的，如果发现块的开头不是上一个文件的结束，那么抛弃第一条record，因为这个record会被上一个block对应的Map Task来处理...最后，Spark在读取gzip这种不可分割文件的时候，就退化成从单个task读取、单个core执行任务，很容易产生性能瓶颈。你可以做个测试。在spark的页面上可以看到效果。

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    Hive快速入门系列(16) | Hive性能调优 数据倾斜

    此次博主为大家带来的是Hive性能调优中的数据倾斜。 一. 合理设置Map及Reduce数 1.通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。...set hive.input.format= org.apache.hadoop.hive.ql.io.CombineHiveInputFormat; （2）在Map-Reduce的任务结束时合并小文件的设置...： 在map-only任务结束时合并小文件，默认true SET hive.merge.mapfiles = true; 在map-reduce任务结束时合并小文件，默认false SET hive.merge.mapredfiles...= true; 合并文件的大小，默认256M SET hive.merge.size.per.task = 268435456; 当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件...reduce个数方法二 在hadoop的mapred-default.xml文件中修改 设置每个job的Reduce个数 set mapreduce.job.reduces = 15; 4.3 reduce

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    MapReduce操作实例

    一、wordcount (1)纯本地运行 要点：有一个combiner方法，可以在执行完map时调用，从而对数据进行先一步的处理，降低Reduce的IO压力。...0:1); } } 三、计算多个文件中同一字符分别在某个文件中出现的次数 思路：输入的是文件夹，利用FileSplit fileSplit = (FileSplit)context.getInputSplit...1.CreateIndexOne.java 首先将每个文件中的字符数统计出来   ：  hello-a.txt  3 /** * 计算多个文件里字符出现的次数 * 每个word在各个文件中出现的次数...:"不要放弃，希望就在明天"); } } 五、合并两张表的数据 1.使用map-reduce 需要写将两个表需要的数据合成一个JoinBean   需要  implements Writable /*...:"不要放弃，希望就在明天"); } } 2.只使用map来处理两张表的合并 setup中读取小表，并保存到map中 map 中读取大表，并熊map中获取数据，进行合并。

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    Hadoop的前世今生

    2.2.1 MapReduce原理 在Hadoop中，每个MapReduce任务都被初始化为一个Job，每个Job又可以分为两种阶段：map阶段和reduce阶段。...对于一个job，JobTracker知道TaskTracer和map输出的对应关系。reducer中一个线程周期性的向JobTracker请求map输出的位置，直到其取得了所有的map输出。...reduce task需要其对应的partition的所有的map输出。reduce task中的copy过程即当每个map task结束的时候就开始拷贝输出，因为不同的map task完成时间不同。...Hadoop 的 Map-Reduce 只能支持 4000 节点主机的上限。...在新的 Yarn 中，ApplicationMaster 是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的 AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在 Hadoop 集群中，可以参考 hadoop

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    大数据集群基本调优总结03

    image.png 2、zookeeper服务选择 yarn与hdfs对接的这个 image.png 3、权限控制 建议cdh就不用提什么权限控制了，客户端越权操作基本上大家都知道了，反正个人觉得没啥软用...; 15、中间shuffle数据压缩类型 set hive.intermediate.compression.type=BLOCK; 16、在Map-only的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapfiles...=true; 17、在Map-Reduce的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles=true; 18、当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce...任务进行文件merge set hive.merge.smallfiles.avgsize=134217728; 19、合并文件的大小 set hive.merge.size.per.task=536870912...; 22、是否支持可切分的CombineInputFormat 合并输入小文件此参数必须加否则不生效 set hive.hadoop.supports.splittable.combineinputformat

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    Spark【面试】

    1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型，比如longwritable...和reducer的工作量 reduce task会通过网络将各个数据收集进行reduce处理，最后将数据保存或者显示，结束整个job 2、hadoop的TextInputFormat作用是什么，如何自定义实现...task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束 spark用户提交的任务成为application，一个application对应一个sparkcontext，app中存在多个...使用的是mr程序来执行任务，使用jdbc和关系型数据库进行交互。 import原理：通过指定的分隔符进行数据切分，将分片传入各个map中，在map任务中在每行数据进行写入处理没有reduce。...两者都是用mr模型来进行并行计算，hadoop的一个作业称为job，job里面分为map task和reduce task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束。

    1.5K10

    Oozie 快速入门

    设想一下，当你的系统引入了spark或者hadoop以后，基于Spark和Hadoop已经做了一些任务，比如一连串的Map Reduce任务，但是他们之间彼此右前后依赖的顺序，因此你必须要等一个任务执行成功后...简介 Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以在上面运行Hadoop的Map Reduce和Pig任务。...它其实就是一个运行在Java Servlet容器（比如Tomcat）中的Javas Web应用。...工作流操作通过远程系统启动任务。当任务完成后，远程系统会进行回调来通知任务已经结束，然后再开始下一个操作。...操作节点是工作流触发计算\处理任务的执行，Oozie支持不同的任务类型——hadoop map reduce任务，hdfs,Pig，SSH,eMail,Oozie子工作流等等。

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    Hadoop旧mapreduce的map任务切分原理

    在开发过程中对map任务的划分进行性能调优，发现mapreduce中关于FileInputFormat的参数调整都不起作用，最后发现这些老任务都是用旧版的mapreduce开发的，于是顺便研究下旧版mapreduce...有关新版mapreduce的任务划分策略，大家可以参考我之前的博文《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）》...源码分析 根据《Hadoop2.6.0的FileInputFormat的任务切分原理分析（即如何控制FileInputFormat的map任务数量）》一文的内容，我们知道map任务的划分关键在于FileInputFormat...中； 用户想要通过numSplits控制map任务的数量，那么需求对totalSize进行平分，以便确定每个map任务划分的输入大小。...； 调用文件的getBlockSize方法，获取文件的块大小并存储在变量blockSize中； 调用computeSplitSize方法计算最后划分给每个任务的输入大小，并保存在splitSize

    1.1K100

    大数据开发：Hive小文件合并

    相对于上层的数据表汇总程度高，底层就会面临小文件越来越多的问题。 一、小文件带来的问题 HDFS的文件包好数据块和元信息，其中元信息包括位置、大小、分块等信息，都保存在NameNode的内存中。...对于MapReduce程序来说，小文件会增加Mapper的数量，每个Map任务只会处理很少的数据，浪费大量的调度时间。...; 四、配置hive结果合并 通过设置hive的配置项在执行结束后对结果文件进行合并： set hive.merge.mapfiles=true#在Map-only的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles...=true#在Map-Reduce的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task=256*1000*1000#合并文件的大小 set hive.merge.smallfiles.avgsize...=16000000#当输出文件的平均大小小于该值时，启动一个独立的map-reduce任务进行文件merge hive在对结果文件进行合并时会执行一个额外的map-only脚本，mapper的数量是文件总大小除以

    3.2K30

    记Hadoop MapReduce入门学习

    在之前的文章记hadoop伪分布式安装中，我们已经成功地安装了Hadoop，并且在文章在java中通过API读写hdfs入门学习中实现了通过java代码访问hdfs文件系统，接下来就进入到了MapReduce...你只需要知道hadoop中包含hdfs和MapReduce两大子系统，hdfs仅是分布式文件系统，而MapReduce则是处理分布式文件的框架。...当任务提交运行后，可以在之前配置好的 http://[yarn.resourcemanager.webapp.address IP地址或域名]:8088/cluster中查看运行情况了。...1.3.4 注意事项和小结 需要注意一点，提交任务后可能会出现hadoop相关类找不到，这是因为没有在hadoop的配置文件中增加相关classpath。...小结 在上边四个小结中，我们演示了一些实际需求的MapReduce实现。可以看出，使用一个或多个MapReduce任务可以实现很多数据统计功能，网上也有人总结了常用的统计实现思路。

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    MapReduce InputFormat之FileInputFormat

    Task的个数即Mapper的个数，在MapReduce框架中，一个split就意味着需要一个Map Task; 2)为Mapper提供输入数据，即给定一个split，(使用其中的RecordReader...InputSplit只记录了Mapper要处理的数据的元数据信息，如起始位置、长度和所在的节点； 2）、可序列化，在Hadoop中，序列化主要起两个作用，进程间通信和数据持久化存储。...在作业被提交到JobTracker之前，Client会先调用作业InputSplit中的getSplit()方法，并将得到的分片信息序列化到文件中，这样，在作业在JobTracker端初始化时，便可并解析出所有...在Map Task的执行过程中，会不停的调用RecordReader对象的方法，迭代获取key/value并交给map()方法处理： Java代码 //调用InputFormat的getRecordReader...我们知道，由于大文件存储在HDFS上的block可能会遍布整个Hadoop集群，而一个InputSplit分片的划分算法可能会导致一个split分片对应多个不在同一个节点上的blocks，这就会使得在Map

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    小心 Hadoop Speculative 调度策略

    是的，这个就是wordcount的reduce代码。其实这个项目的reducer没有什么业务逻辑意义，业务完全在map程序中执行，或者说业务就是map的副产品而已。而这个就是最终问题所在。...[0x04] Speculative execution 4.1 掉队者 作业（job）提交时，会被map-reduce 框架的 JobTracker 拆成一系列的map任务、reduce任务在整个hadoop...[0x06] map编写注意点 map函数应该是幂等的，即同样的输入，如果map执行到一半退出，在另外一个节点重试这个map任务，则应该得到同样的业务逻辑和业务输出。...任务或者reduce任务集合，在迭代完所有的map任务或者reduce任务后，获取这一任务集合中的推断值bestSpeculationValue最大的任务ID。...中Speculative Task调度策略 Hadoop之推测执行 Hadoop map-reduce的 speculative execution（推测执行） Hadoop2.6.0运行mapreduce

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