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关于检查客户端提交的请求参数

关于检查客户端提交的请求参数 首先,客户端的提交请求参数都应该有相应的数据规则,并且,需要通过正则表达式或其它判断方式,以保证最终被处理的数据都是符合数据规则的,例如用户名的组成元素、密码的长度、电子邮箱的格式等...在客户端中,在提交请求之前,就应该对所有需要被提交的数据进行检查,避免将格式有误的数据提交到服务器。...在服务器端中,是通过控制器接收请求参数的,在控制器接收到请求参数时,也应该第一时间就对这些参数进行检查,如果存在格式有误的数据,就应该直接响应“错误”,不予处理!...在服务器端的开发人员眼里,所有由客户端提交的数据,都应该视为“不可靠”的数据!...在某些软件中,可能在业务层中,还会对业务方法的参数再次进行检查!其实,如果控制器已经完成了检查,且由控制器调用业务方法,这样的业务方法是不需要检查参数的!

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spark-submit提交任务及参数说明

python脚本 spark2-submit 提交 python(pyspark)项目 local yarn spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行,也可以提交到 hadoop...在yarn或者standalone下使用 ---- 当’–master’参数设置为Standalone,‘–deploy-mode’参数设置为cluster时,如下选项可以设置: –driver-cores...NUM:driver使用的内核数,默认为1 当’–master’参数设置为Standalone或者Mesos,‘–deploy-mode’参数设置为cluster时,如下选项可以设置: –supervise...:如果设置了该参数,driver失败是会重启 –kill SUBMISSION_ID:如果设置了该参数,则会杀死指定SUBMISSION_ID的driver进程 –status SUBMISSION_ID...:如果设置了该参数,则请求返回指定SUBMISSION_ID的driver的状态 当’–master’参数设置为Standalone或者Mesos时,如下选项可以设置: –total-executor-cores

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提交Spark作业 | 科学设定spark-submit参数

这个参数比executor-cores更为重要,因为Spark作业的本质就是内存计算,内存的大小直接影响性能,并且与磁盘溢写、OOM等都相关。...spark.default.parallelism 含义:对于shuffle算子,如reduceByKey()或者join(),这个参数用来指定父RDD中最大分区数。...这个参数同样非常重要,因为如果不设定的话,分区数就会由RDD本身的分区来决定,这样往往会使得计算效率低下。...如果设置,常见的情景是使用-Xmn加大年轻代内存的大小,或者手动指定垃圾收集器(最上面的例子中使用了G1,也有用CMS的时候)及其相关参数。...一句话总结 spark-submit参数的设定有一定的准则可循,但更多地是根据实际业务逻辑和资源余量进行权衡。

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Spark性能调优篇一之任务提交参数调整

那么本片文章中介绍的调优主要是几个在提交任务的时候设定的参数,在介绍本文的内容之前,首先提出几个问题: 问题一:有哪些资源可以分配给spark作业使用? 问题二:在什么地方分配资源给spark作业?...参数设定为 2 。...case2:把spark作业提交到Yarn集群上去。那就得去看看要提交的资源队列中大概还有多少资源可以背调度。举个例子:假如可调度的资源配置为:500G内存,100个CPU core,50台机器。 ...--num-executors  参数就设定为 50,那么每个executor平均分配到的资源为:--executor-memory 参数设定为 10G,--executor-cores 参数设定为 2...如需转载,请注明: z小赵 Spark性能调优篇之任务提交参数调整

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