我们第二个JVM优化点是堆外内存和连接等待时长的调整；其实这两个参数主要是为了解决一些Spark作业运行时候出现的一些错误信息而进行调整的。下面我们来分别介绍一下这两个点。...，executor、task lost，out of memory（内存溢出）等这样的错误。...这是因为可能是说executor的堆外内存不太够用，导致executor在运行的过程中，可能会内存溢出；然后可能导致后续的stage的task在运行的时候，可能要从一些executor中去拉取shuffle...task；executor lost 这样的错误；最终导致spark作业彻底崩溃。 ...碰到一种情况，有时候报错信息会出现一串类似file id not found，file lost的错误。这种情况下，很有可能是task需要处理的那份数据的executor在正在进行gc。
，task lost，out of memory等，这可能是Executor的堆外内存不太够用，导致 Executor 在运行的过程中内存溢出。...stage 的 task 在运行的时候，可能要从一些 Executor 中去拉取 shuffle map output 文件，但是 Executor 可能已经由于内存溢出挂掉了，其关联的 BlockManager...也没有了，这就可能会报出 shuffle output file cannot find，executor lost，task lost，out of memory等错误，此时，就可以考虑调节一下Executor...默认情况下，Executor 堆外内存上限大概为300多MB，在实际的生产环境下，对海量数据进行处理的时候，这里都会出现问题，导致Spark作业反复崩溃，无法运行，此时就会去调节这个参数，到至少1G，甚至于...在生产环境下，有时会遇到file not found、file lost这类错误，在这种情况下，很有可能是Executor的BlockManager在拉取数据的时候，无法建立连接，然后超过默认的连接等待时长
不同于 GitBook、Hexo 的地方是它不会生成将 .md 转成 .html 文件，所有转换工作都是在运行时进行。...DOCTYPE html> Document <script src="//cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/<em>components</em>/prism-php.min.js...{ buttonText: { '/' : '点击复制' }, errorText: { '/': '<em>错误</em>
如果大量的智能边缘设备正在运行软件，例如机器学习应用程序需要与中央云服务器或中间「雾」中的节点进行通信，这就会出现问题。然而，解决方案正在进行中。...随着边缘计算处于 Gartner 2018 年云计算炒作周期的高峰期，在标准和最佳实践得以确定之前，还有很多可能的错误出现，并且主流采用可以继续进行。...Azure IoT Edge 包含三个组件：IoT Edge 模块、IoT Edge 运行时环境、 物联网中心。...IoT Edge 运行时环境在每个 IoT Edge 设备上运行，管理已部署的模块，而 IoT Hub 是基于云的界面，用于远程监控和管理 IoT Edge 设备。...IoT Core 运行时，可将边缘设备安全地连接到云端；Edge ML 运行时基于 TensorFlow Lite，使用预先训练的模型执行机器学习推理。
DOM v1 规范并且完成了在Webkit内核中对 Custom Elements v1 规范的实现；Firefox对 Shadow DOM 和 Custom Elements v1规范 支持正在开发中；Edge...Web Components 这些规范强依赖 JS 的实现 Custom Elements 是 JS 脚本的一部分 HTML Templates 的出现就是为了被JS 脚本使用 Shadow Dom 也需要配合...不需要 vendor 的自定义组件间调用 在 Webpack 大行其道的时代，想在运行时做到组件即引即用变得很困难，因为这些组件大多是通过 React/Vue/Angular 开发的。...目前我们团队在做组件化方案时就遇到这个问题，只能想办法避免两个版本的出现。你可以说这是 React 或 Webpack 引入的问题，但并没有看到 Web Compnents 标准化的解决方案。...我想未来Web Components可能会作为浏览器的底层, 出现基于底层的标准方案来做组件间的相互应用的方法. 为什么对 Web components 讨论不断 俗话说，成也萧何，败也萧何。
这种紧耦合的设计会导致以下问题： 1）可扩展性差：在运行时，JobTracker既负责资源管理，又负责任务调度，当集群繁忙时，JobTracker很容易成为瓶颈，最终导致它的可扩展性问题。...2）可用性差：采用了单节点的Master，没有备用Master及选举操作，这导致一旦Master出现故障，整个集群将不可用。...有时会出现因为作业刚刚启动等原因导致MapTask很多，而Reduce Task任务还没有调度的情况，这时Reduce slot就会被闲置。...虽然lineage可用于错误后RDD的恢复，但对于很长的lineage来说，恢复过程非常耗时。...GraphX提供了对图Graph的抽象，Graph由顶点（Vertex）、边（Edge）及继承了Edge的EdgeTriplet（添加了srcAttr和dstAttr，用来保存源顶点和目的顶点的属性）三种结构组成
我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：架构设计 其他专栏：Java学习路线 Java面试技巧 Java实战项目 AIGC人工智能 数据结构学习 文章作者技术和水平有限，如果文中出现错误...因为Spring会在运行时生成一个代理类，调用异步方法时实际上是调用这个代理类的方法。因此，如果在同一个类中直接调用异步方法，@Async注解将不会生效。...不同的异步方法间无法相互调用 在同一个类中，一个异步方法调用另一个异步方法，也会出现不会异步执行的问题。...因为Spring会在运行时生成一个代理类，外部直接调用实际上是调用的原始类的方法，而不是代理类的方法。...executor.setCorePoolSize(5); executor.setMaxPoolSize(10); executor.setQueueCapacity(25
相比起WordPress、poitize等这些复杂且多功能的博客平台构建工具，Docsify更加轻量级，不需要生成静态的HTML文件，所有转换工作都是在运行时完成，搭建快速且易于维护，而且可以部署在GitHub... Document .../npm/prismjs@1/components/prism-json.min.js"> <script src="//cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1/<em>components</em>
首先，我们理解一下Tuple Tree的概念，要计算英文句子中每个字母出现的次数，形成的Tuple Tree如下图所示： 对上述这个例子，也就是说，运行时每一个英文句子都会对应一个Tuple Tree...而每个Worker内部又存在多个Executor，根据实际对Topology的配置在运行时进行计算并分配。...下面，我们看一下提交Topology运行以后，会产生那些动态的组件（概念）： Task：Spout/Bolt在运行时所表现出来的实体，都称为Task，一个Spout/Bolt在运行时可能对应一个或多个Spout...Worker：运行时Task所在的一级容器，Executor运行于Worker中，一个Worker对应于Supervisor上创建的一个JVM实例 Executor：运行时Task所在的直接容器，在Executor...上述例子Topology在运行时，多个Task分配到集群中运行分布的结果，如下图所示： Storm内部原理 一个Topology提交到Storm集群上运行，具体的处理流程非常微妙，有点复杂。
WinterJS 运行时还可以被编译为 WebAssembly，因此它也是第一个可以完全在 Wasmer Edge 上运行的生产级别的运行时。...他们通过在运行环境之间进行讨论，向规范制定团体（如 WHATWG、W3C）提出新的 Web API 或对当前 Web API 的修改提议，以及对现有运行环境行为的文档化，来完成这些工作。...Nuxt 可以到这里查看以上框架的 Demo：https://wasmer.io/templates/nextjs-starter 另外，WinterJS 目前还完美支持 React 最新的 Server Components...，这个是很多 JavaScript 运行时还无法做到的事。...可以到这里查看 React Server Components 的 Demo：https://next-rsc-hn.wasmer.app/ 想了解更多内容大家可以到以下两个地方： Github：https
Statement Timeout：一次语句的执行的时间，可以用来限制一个查询语句的执行时间。但是如果出现网络故障，这个超时间将不起作用。最终需要 Socket TimeOut 解决。...若没有设置，一旦如果数据库相关地址参数错误错误，将会长时间阻塞在建立数据库连接上。 使用网上一张图可以清晰的解析前三者关系。 ? 数据库相关异常分析 实际上还存在操作系统层面上 Socket 超时。...我们可以使用 show processlist ; 查看正在运行的进程。空闲的进程示例如图： ? jdbc 连接会根据 mysql wait_timeout 检测空闲连接。...以下模拟代码获取连接后，休眠11s，这个过程中，mysql 主动断开连接,等真正执行时，程序抛出异常。 以下为报错的情况： ?...这个时候，等待60s 以后，成功复现出如下错误。 ? net_read_timeout 该超时不知道如何模拟:(。
JVM即Java虚拟机，可以理解为一种抽象计算机，它拥有一个指令集，在运行时操作各种内存区域。...后BEA公司在2008年被Oracle收购，JRockit专注于服务端应用，JRockit内部不包含解释器实现，全部代码都靠解释编译器(JIT)编译后执行 IBM J9 VM ：与HotSpot接近,服务器端...、桌面应用、嵌入式等多用途VM，广泛用于IBM的各种Java产品号称是世界上最快的Java虚拟机。...4、JVM的体系结构 类加载器：在JVM启动时或者是在类运行时将需要的class文件加载到JVM中。...5.3 虚拟机的退出 程序正常执行结束 程序在执行过程中遇到了异常或错误而被迫异常终止。 由于操作系统自身出现错误而导致Java虚拟机进程终止。
会导致在出现任务异常的情况下，日志会随着 executor 的释放而丢失。会给排查线上问题带来不便。 因此我们自己添加了一个新的组件，如上图所示。...同时由于 remote shuffle service 的存在，shuffle 数据的存储离开了 executor pod ，即使在 executor 出现异常的情况下，shuffle 数据还是能够获取到...5.2 linux 内核参数调优 在 K8s 环境上运行时，executor 需要和 driver 保持网络连接来维持心跳消息，executor 之间在获取 shuffle 数据的情况下，也会需要新的网络连接...5.3 executor 丢失，导致任务持续等待 Spark thriftserver 系统在运行过程中，会启动大量的 executor，每个 executor 有各自独立的生命周期。...可以看到分配内存过程中，会有一个循环，循环过程中，会 wait 直到任务运行完成释放内存才会 notify，这里会导致 Spark 任务在运行过程可能会等待数小时，在任务高峰期会导致任务执行时间不可控。
，第二个元素是错误描述。...模式的分类 Swift中的模式分为两类：一类是能够成功匹配到任意类型的值，另一类在运行时匹配某个特定值时可能会失败。 第一类模式用于解构简单变量、常量和可选绑定中的值。...第二类模式用于全模式匹配，这种情况下你试图匹配的值在运行时可能不存在。此类模式包括枚举用例模式、可选模式、表达式模式和类型转换模式。...is模式和as模式的形式如下： is 类型 模式 as 类型 is模式仅当一个值的类型在运行时和is模式右边的指定类型一致，或者是其子类的情况下，才会匹配这个值。...as模式仅当一个值的类型在运行时和as模式右边的指定类型一致，或者是其子类的情况下，才会匹配这个值。如果匹配成功，被匹配的值的类型会被转换成as模式右边的指定类型。
个人不太建议调该参数 --conf spark.sql.codegen 默认值为false，当它设置为true时，Spark SQL会把每条查询的语句在运行时编译为java的二进制代码。...这个选项可以让Spark SQL把每条查询语句在运行前编译为java二进制代码，由于生成了专门运行指定查询的代码，codegen可以让大型查询或者频繁重复的查询明显变快，然而在运行特别快（1-2秒）的即时查询语句时...如果你表中的记录比价大（包含数百个字段或者包含像网页这样非常大的字符串字段），就可能需要调低批处理的大小来避免内存不够（OOM）的错误。...spark.speculation 推测执行优化机制采用了典型的以空间换时间的优化策略，它同时启动多个相同task（备份任务）处理相同的数据块，哪个完成的早，则采用哪个task的结果，这样可防止拖后腿Task任务出现...1.5(可通过参数spark.speculation.multiplier控制)得到运行时间门限，如果在运行的Tasks的运行时间超过这个门限，则对它启用推测。
我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：架构设计 其他专栏：Java学习路线 Java面试技巧 Java实战项目 AIGC人工智能 数据结构学习 文章作者技术和水平有限，如果文中出现错误...动态添加、删除任务：Xxl-job 允许在运行时动态添加和删除任务，无需停止整个应用。...拓展：动态添加、删除任务 Xxl-job 提供了 API，允许在运行时动态添加和删除任务。在实际应用中，我们可能需要根据业务需要动态调整任务，而无需停止整个应用。...System.out.println("动态任务添加成功，JobId：" + addResult.getContent()); } else { System.out.println("动态任务添加失败，错误信息...ReturnT.SUCCESS_CODE) { System.out.println("动态任务删除成功"); } else { System.out.println("动态任务删除失败，错误信息
--client 确保只打印客户端版本，因为此时没有正在运行的集群。 --short 选项允许您仅打印版本号。...Starting cluster components... Kubectl is now configured to use the cluster....正如其名，Edge (优势) 版提供最新的、最先进的功能。...现在，在 “首选项” 对话框中会出现一个新的选项卡，用于配置 Kubernetes 集群。...您现在只需一个工具即可拥有最新的 Kubernetes 计划程序和最新的 Docker 运行时！
Spark 任务调度机制、Spark 内存管理机制、Spark 核心功能的运行原理等 熟练掌握 Spark 内核原理，能够帮助我们更好地完成 Spark 代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在...Driver 在 Spark 作业执行时主要负责： 将用户程序转化为作业（Job）； 在 Executor 之间调度任务（Task）； 跟踪 Executor 的执行情况； 通过 UI 展示查询运行情况...Executor Spark Executor 节点是负责在 Spark 作业中运行具体任务，任务彼此之间相互独立。...如果有 Executor 节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出错节点上的任务调度到其他 Executor 节点上继续运行。...RDD 的数据是直接缓存在 Executor 进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。 5. Application 用户使用 Spark 提供的 API 编写的应用程序.
runtime environment objects for a running Spark instance (either master or worker), 保存一个运行中的Spark实例的所有运行时环境对象...架构，管理 mapTask 输出状态 shuffleManager 管理整个 shuffle 过程包括执行、计算 broadcastManager 广播管理器 blockManager Spark 运行时任务的数据读写管理...SerializerManager序列化管理器 Component which configures serialization, compression and encryption for various Spark components...bindAddress, advertiseAddress, blockManagerPort, numUsableCores) 创建BlockManagerMaster 负责整个应用程序在运行期间...conf.set("spark.executor.id", executorId) val ms = MetricsSystem.createMetricsSystem("executor"
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