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来自本地文件系统的输入是在每个节点上还是仅在驱动程序节点上？

来自本地文件系统的输入在每个节点上。

相关搜索:Ignite自定义SQL函数是在服务器节点上执行还是在客户机节点上执行？Robocopy $lastexitcode/$？不一致的行为取决于目标路径是在本地还是在服务器上为什么CSS文件不能产生相同的结果，这取决于它们是存储在web上还是本地？为什么我的react应用程序，它有一个节点和mysql后端，在本地工作，而不是在Heroku上？为什么我的UDF (在"cluster“模式下)是在本地(在驱动程序中)而不是在worker(s)上执行的？为什么我的网页在应用CSS样式之前呈现原始html -无论是通过Visual Studio Code和Firefox本地还是托管在github上？在1.17.2上，每个新节点的InternalIP都等于ExternalIP在来自两个不同子网的节点上生成的kubernetes集群中，Pod无法相互ping通在每个节点上悬停时带有工具提示的Highchart网络图如何在不向节点js中的参数传递的情况下，在公共函数的每个路由上注入唯一键
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给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。 福大大 答案2021-08-05： 1.递归。...Status int const UNCOVERED = 0 const COVERED_NO_CAMERA = 1 const COVERED_HAS_CAMERA = 2 // 以x为头，x下方的节点都是被...covered，得到的最优解中： // x是什么状态，在这种状态下，需要至少几个相机 type Data struct { status Status cameras int } func...right.status == UNCOVERED { return &Data{COVERED_HAS_CAMERA, cameras + 1} } // 左右孩子，不存在没被覆盖的情况...right.status == COVERED_HAS_CAMERA { return &Data{COVERED_NO_CAMERA, cameras} } // 左右孩子，不存在没被覆盖的情况

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Spark RDD编程指南

前言 在高层次上，每个 Spark 应用程序都包含一个驱动程序，该驱动程序运行用户的主要功能并在集群上执行各种并行操作。...默认情况下，当 Spark 在不同节点上并行运行一个函数作为一组任务时，它会将函数中使用的每个变量的副本发送到每个任务。 有时，需要在任务之间或在任务和驱动程序之间共享变量。...使用 Spark 读取文件的一些注意事项： 如果使用本地文件系统上的路径，则该文件也必须可在工作节点上的同一路径上访问。 将文件复制到所有工作节点或使用网络安装的共享文件系统。...此时，Spark 将计算分解为在不同机器上运行的任务，每台机器都运行它的映射部分和本地归约，只将其答案返回给驱动程序。...发送给每个执行程序的闭包中的变量现在是副本，因此，当在 foreach 函数中引用计数器时，它不再是驱动程序节点上的计数器。 驱动程序节点的内存中仍有一个计数器，但执行程序不再可见！

1.4K10

RDD：创建的几种方式（scala和java）

hdfs(或者任意其他的支持Hadoop的文件系统)上的一个文件开始创建，或者通过转换驱动程序中已经存在的集合得到。...spark的第二个抽象概念是共享变量（shared variables），它可以在并行操作中使用，在默认情况下，当spark将一个函数以任务集的形式在不同的节点上并行运行时，会将该函数所使用的每个变量拷贝传递给每一个任务中...它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上(分区即partition)，从而让RDD中的数据可以被并行操作。...如果是针对本地文件的话： * 如果是在Windows上进行本地测试，windows上有一份文件即可； * 如果是在Spark集群上针对Linux本地文件，那么需要将文件拷贝到所有worker节点上...（就是在spark-submit上使用—master指定了master节点，使用standlone模式进行运行，而textFile()方法内仍然使用的是Linux本地文件，在这种情况下，是需要将文件拷贝到所有

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linux设备驱动第一篇：设备驱动程序简介

总的来说，驱动程序设计主要还是综合考虑下面三个方面的因素：提供给用户尽量多的选项、编写驱动程序要占用的时间以及尽量保持程序简单而不至于错误丛生。...块设备：块设备也是通过设备节点来访问。块设备上能够容纳文件系统。在大多数unix系统中，进行I/O操作时块设备每次只能传输一个或多个完整的块，而每块包含512字节（或更2的更高次幂字节的数据）。...因而，块设备和字符设备的区别仅仅在于内核内部管理数据的方式，也就是内核及驱动程序之间的软件接口，而这些不同对用户来讲是透明的。在内核中，和字符驱动程序相比，块驱动程序具有完全不同的接口。...Linux下的磁盘设备都是块设备，尽管在Linux下有块设备节点，但应用程序一般是通过文件系统及其高速缓存来访问块设备的,而不是直接通过设备节点来读写块设备上的数据。...3、块设备上可容纳文件系统，访问形式上，字符设备通过设备节点访问，而块设备虽然也可通过设备节点访问，但一般是通过文件系统来访问数据的。

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Kubernetes引入对Windows CSI的alpha支持

通过允许Windows中的容器执行特权存储操作，CSI代理允许CSI驱动程序（CSI Driver）在Windows上运行。...然而，节点插件需要直接访问主机，以使块设备和/或文件系统对Kubernetes kubelet可用。这在以前对于Windows上的容器是不可能的。...随着CSIProxy的发布，CSI驱动程序现在可以在节点上执行存储操作。这使得容器化的CSI驱动程序可以在Windows上运行。...CSI对Windows集群的支持 建议将CSI驱动程序（例如AzureDisk、GCE PD等）部署为容器。CSI驱动程序的节点插件通常在集群中的每个工作节点上运行（作为DaemonSet）。...增强可调试性和增加更多的测试是团队将要研究的其他领域。 如何参与？ 这个项目和Kubernetes的所有项目一样，是来自不同背景的许多贡献者共同努力的结果。

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Pyspark学习笔记（二）--- spark-submit命令

--deploy-mode：决定将驱动程序部署在工作节点(cluster)上还是作为外部客户端(client) 本地部署（默认:client) --conf: 键值对格式的任意Spark配置属性；对于包含空格的值...它应该有和conf/spark-defaults.conf文件相同的属性设置，也是可读的。 --driver-memory：指定应用程序在驱动程序上分配多少内存的参数。比如1000M，2G。...默认值是1024M。 --driver-core: 指定驱动程序的内核数量，默认值为1。...(yarn-cluster only) --exectuor-memory：指定每个executor为应用程序分配多少内存。默认值是1G。...--total-executor-cores : 所有executor总共的核数。仅仅在mesos或者standalone下使用 --executor-core: 每个executor的核数。

1.8K21

linux系统编程之基础必备（三）：文件描述符file descriptor与inode的相关知识

为了减少读盘次数,内核缓存了目录的树状结构,称为dentry cache,其中每个节点是一 个dentry结构体,只要沿着路径各部分的dentry搜索即可,从根目录/找到home 目录,然后找 到akaedu...对于ext2文件系统来 说,在磁盘存储布局上也有inode和超级块的概念,所以很容易和VFS中的概念建立对应关系。...而 另外一些文件系统格式来自非UNIX系统(例如Windows的FAT32、NTFS),可能没有inode或超 级块这样的概念,但为了能mount 到Linux系统,也只好在驱动程序中硬凑一下,在Linux...默认情况 下(没有重定向),每个进程的标准输入(stdin)、标准输出(stdout)和标准错误输出(stderr)都指向控制终端,因为在程序启动时(在main 函数还 没开始执行之前)会自动把控制终端打开三次...vnode (“virtual node”)仅在文件打开的时候，才出现的；而inode定位文件在磁盘的位置，它的信息本身是存储在磁盘等上的，当打开文件的时候从磁盘上读入内存。 ?

2.1K60

《Docker极简教程》--Docker的高级特性--Docker Swarm的使用

以下是有关Swarm存储驱动程序的一些重要信息： 存储驱动程序概述： 存储驱动程序是Docker引擎的一部分，负责管理容器数据卷和容器文件系统。...它提供了一种抽象层，使得容器可以方便地挂载和使用数据卷，而无需关心底层存储的细节。 常见存储驱动程序： local：本地存储驱动程序，用于在主机的本地文件系统上创建和管理数据卷。...根据你的需求和环境，选择一个或多个适当的存储驱动程序，如本地存储、网络文件系统（NFS）、Ceph等。...在Swarm集群中安装和配置存储驱动程序： 在Swarm集群的每个节点上安装和配置所选的存储驱动程序。根据存储驱动程序的要求，可能需要进行特定的安装和配置步骤。...确保每个节点都正确配置了所需的存储驱动程序。 创建存储卷： 使用所选的存储驱动程序，在Swarm集群中创建存储卷。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark 编程指南 | ApacheCN

使用 Spark 读取文件时需要注意: 如果使用本地文件系统的路径，所工作节点的相同访问路径下该文件必须可以访问。复制文件到所有工作节点上，或着使用共享的网络挂载文件系统。...在 local 本地模式，在某些情况下的 foreach 功能实际上是同一 JVM 上的驱动程序中执行，并会引用同一个原始的 counter 计数器，实际上可能更新....当持久化一个 RDD 时，每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算，在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。...该函数 func 在多个节点执行过程中使用的变量，是同一个变量的多个副本。这些变量的以副本的方式拷贝到每个机器上，并且各个远程机器上变量的更新并不会传播回 driver program（驱动程序）。...它们是如何来使用呢，例如，广播变量可以用一种高效的方式给每个节点传递一份比较大的 input dataset（输入数据集）副本。

1.6K60

《做一个不背锅运维：理论篇：让我们一起鲁克鲁克——rook（开源存储编排）》

1个master节点和2个worker节点组成的Kubernetes集群上使用Rook作为后端存储管理器来运行Ceph集群，对于OSD节点的规划，可以有两种方案： 「方案一：」 想要在每个worker节点上运行...osd，那么需要在每个worker节点上都安装有足够的磁盘用于存储Ceph OSD。...每个节点上的磁盘数量和大小取决于你的应用程序和负载，可以根据需要进行规划。...总之，具体的规划方案取决于实际的需求和资源限制，我的是本地测试环境，所以目前就先给到2个工作节点。...「方案二：」 另一种选择是将osd放置在一个独立的节点上，而不是在每个worker节点上运行一个osd。

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Kubernetes CSI的工作原理

编辑语： 这篇博文由客座作者撰写，Steven Sklar 来自 QuestDB。它最初出现在他的私人博客 sklar.rocks 上。...如果你使用的是为云提供商构建的驱动程序（如 AWS 上的 EBS），则驱动程序的控制器插件会与 AWS HTTPS API 通信以执行这些操作。...另一方面，节点插件负责在卷附加到节点后挂载和供应卷。这些低级操作通常需要特权访问，因此节点插件安装在集群数据平面中的每个节点上，无论卷可以在哪里挂载。...一旦卷附加到 EC2 实例，节点插件就可以自由地对其进行格式化并在其主机的文件系统上创建一个挂载点。 以下是上述卷生命周期图的注释版本，这次在流程图中包含了 AWS 调用。...部署模型 由于负责低级卷操作的节点插件必须在数据平面中的每个节点上运行，因此通常使用 DaemonSet 安装它。

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Spark2.3.0 创建RDD

有两种方法可以创建 RDD 对象： 在驱动程序中并行化操作已存在集合来创建 RDD 从外部存储系统中引用数据集（如：共享文件系统、HDFS、HBase 或者其他 Hadoop 支持的数据源）。 1....我们稍后介绍分布式数据集的操作。 并行化集合的一个重要参数是将数据集分割成多少分区的 partitions 个数。Spark 集群中每个分区运行一个任务(task)。...外部数据集 Spark 可以从 Hadoop 支持的任何存储数据源创建分布式数据集，包括本地文件系统，HDFS，Cassandra，HBase，Amazon S3等。...读文件时一些注意事项： (1) 如果使用本地文件系统路径，在所有工作节点上该文件必须都能用相同的路径访问到。...要么能复制文件到所有的工作节点，要么能使用网络的方式共享文件系统。 (2) Spark 所有基于文件的输入方法，包括 textFile，能很好地支持文件目录，压缩文件和通配符。

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探究Linux Kernel内核架构，让你成为真正的内核专家

而现代计算机（无论是PC还是嵌入式系统）的标准组成，就是CPU、Memory（内存和外存）、输入输出设备、网络设备和其它的外围设备。所以为了管理这些设备，Linux内核提出了如下的架构。...索引节点(I-node)：虚拟文件系统使用索引节点（索引节点）表示逻辑文件系统上的文件。索引节点数据结构存储文件块号到物理设备地址的映射。...如果两个进程打开了相同的文件，则可以在多个进程之间共享I节点数据结构。共享是通过两个任务数据块指向相同的i节点来完成的。...系统上的每个进程都有一个数据结构，该数据结构包含一个指向其内存映射信息的指针，以及指向代表所有打开文件的i节点的指针。...4.3虚拟文件系统架构 虚拟文件系统旨在提供存储在硬件设备上的数据的一致视图。计算机中几乎所有的硬件设备都是使用通用设备驱动程序接口表示的。

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Kubernetes中的Volume介绍

容器中的进程看到的是由其 Docker 镜像和卷组成的文件系统视图。 Docker 镜像位于文件系统层次结构的根目录，任何卷都被挂载在镜像的指定路径中。卷无法挂载到其他卷上或与其他卷有硬连接。...csi 卷类型是一种 in-tree 的 CSI 卷插件，用于 Pod 与在同一节点上运行的外部 CSI 卷驱动程序交互。...emptyDir 当 Pod 被分配给节点时，首先创建 emptyDir 卷，并且只要该 Pod 在该节点上运行，该卷就会存在。正如卷的名字所述，它最初是空的。...，因为： 由于每个节点上的文件都不同，具有相同配置（例如从 podTemplate 创建的）的 pod 在不同节点上的行为可能会有所不同 当 Kubernetes 按照计划添加资源感知调度时，将无法考虑...供应商插件是使用驱动程序实现的，该驱动程序支持由 FlexVolume API定义的一系列卷命令。驱动程序必须安装在每个节点的预定义卷插件路径中。 更多细节可以在这里找到。

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Polardb 核心存储 polarfs 是怎么进行数据存储的（1）--译

/pvldb/vol11/p1849-cao.pdf 译 PolarFS 是专门为polardb 设计的分布式文件系统，他具有低延迟，高可用的特点并且这款存储系统运行在阿里云的基础上。...在基于这样的技术情况下在我们的测试下，POLARRFS 的延迟已经减少到与本地SSD 磁盘系统延迟相当的状态。...2 在集群中的存储节点的磁盘来自一个存储池，他可以介绍磁盘碎片的缺陷平衡磁盘的利用率避免磁盘空间的浪费。...部署在云生产环境的分布式文件系统通常有数千台主机，在这样的规模下，由硬件或软件错误引起的故障是常见的，因此需要一个通用的协议来保证所有提交的修改不能被丢失，副本和主数据一定要一致。...在POLARFS 上我们构建了一个以ALISQL 为基础的关系型数据库POLARDB，通过共享存储架构和多个只读实例，从上图看，POLARDB节点主要分为两类，写节点和只读节点，主和从节点共享一个数据存储结构

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Android 硬件抽象层调用流程分析

HAL 是对硬件设备的抽象和封装，它定义了一个标准接口以供硬件供应商实现，这可让 Android 忽略较低级别的驱动程序实现，为 Android 在不同硬件设备上提供统一的访问接口。...首先要知道，在 Linux 中所有设备都是以文件的形式存在的，不管是普通文件还是硬件设备。...，这个节点以文件的形式存在，但它不是普通意义上的文件，它是设备文件，更确切的说，它是设备节点。...次设备号一般是区分不同属性，例如不同的使用方法，不同的位置，不同的操作。 这个设备号是从 /proc/devices 文件中获得的，所以一般是先有驱动程序在内核中，才有设备节点在目录中。.../proc 是一个伪文件系统，从这里的文件读取的数据是由内核返回的数据，并且写入到这里面的数据将会被内核读取和处理。 使用 /proc 目录中的文件监视驱动程序的状态。

1.3K20

docker、k8s 面试总结

容器 容器是镜像的运行实例，我们可以把镜像看成是一个个的构建块，容器根据这些构建块搭建起了一个隔离的，拥有整个包的应用程序。每一个容器都是一个标准化单元，确保了在不同机子上也能拥有一致的行为。...每个 Service 都会自动分配一个 cluster IP（仅在集群内部可访问的虚拟地址）和 DNS 名，其他容器可以通过该地址或 DNS 来访问服务，而不需要了解后端容器的运行。...kube-scheduler：在适当的时候进行调度决策，让 Pod 在合适的节点上创建运行。...Master 在每个 Node 节点上的代理。...保证 Pod 的运行状态与目标状态一致。 kube-proxy：k8s 在每个节点上的网络代理，负责为 Service 提供集群内部的服务发现和负载均衡。 9. k8s 的健康检查机制是什么？

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【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

RDD通过打开HDFS（或其他hadoop支持的文件系统）上的一个文件、在驱动程序中打开一个已有的Scala集合或由其他RDD转换操作得到。...在默认情况下，当Spark将一个函数转化成许多任务在不同的节点上运行的时候，对于所有在函数中使用的变量，每一个任务都会得到一个副本。有时，某一个变量需要在任务之间或任务与驱动程序之间共享。...在Spark中读入文件时有几点要注意： 如果使用了本地文件路径时，要保证在worker节点上这个文件也能够通过这个路径访问。...这些变量会被复制到每个机器上，而且这个过程不会被反馈给驱动程序。通常情况下，在任务之间读写共享变量是很低效的。但是，Spark仍然提供了有限的两种共享变量类型用于常见的使用场景：广播变量和累加器。...广播变量 广播变量允许程序员在每台机器上保持一个只读变量的缓存而不是将一个变量的拷贝传递给各个任务。它们可以被使用，比如，给每一个节点传递一份大输入数据集的拷贝是很低效的。

5.1K50

细述Kubernetes和Docker容器的存储方式

数据卷分为共享和非共享两种类型，其中非共享型只能被某个节点挂载使用（如iSCSI，AWS EBS等网络块设备），共享型则可以让不同节点上的多个Pod同时使用（如NFS，GlusterFS，CephFS等网络文件系统...Flocker Agent安装在集群的每个节点上，负责确保每个节点上的本地状态符合系统期待的状态，如果发现本地状态和期待状态不符，Flocker Agent将采取必要的纠正措施，使得节点上的数据卷与集群系统的配置实现最终一致性...在Portworx的CDS存储中，采用的是计算和存储融合的架构，把集群中所有节点的本地存储聚合成大的资源池，使得每个节点既提供计算能力，也提供本地磁盘作为存储，这样运行在节点中的容器可从本地直接访问数据...如果某个节点出现故障或进行下线维护，该节点上的容器可以被上层的调度器重新调度到其他节点上。因为数据已经复制到了多个节点，容器在新节点上可直接使用本地数据，提高了数据访问的效率（如下图所示）。...目前，Portworx在架构上实现了软件定义存储的控制平面和数据平面。尽管许多功能还在不断完善之中，但是我们还是可以看出下一代面向容器的软件定义存储的雏形。

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Hadoop大数据初学者指南

MapReduce Hadoop MapReduce是一个软件框架，可以轻松编写应用程序，在可靠且容错的方式下并行处理大量数据，利用大规模集群（数千个节点）上的廉价硬件。...HDFS Hadoop分布式文件系统Hadoop可以直接与任何可挂载的分布式文件系统（如本地FS、HFTP FS、S3 FS等）一起使用，但Hadoop最常用的文件系统是Hadoop分布式文件系统（HDFS...Datanode：Datanode是具有GNU/Linux操作系统和Datanode软件的商业硬件。在集群中的每个节点（商业硬件/系统）都会有一个Datanode。这些节点管理其系统的数据存储。...其次，Reduce任务将来自Map的输出作为输入，并将这些数据元组合并为一个较小的元组集合。正如名称MapReduce的顺序所示，Reduce任务总是在Map任务之后执行。...Reduce阶段：这个阶段是Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。Reducer的任务是处理来自Mapper的数据。处理后，它产生一组新的输出，这将是存储在HDFS中。

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