用 bash spark-submit 在spark上跑代码的时候出现错误： ERROR executor.Executor: Exception in task 9.0 in stage 416.0...(TID 18363) java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 发现其原因竟然是运行的时候默认的内存不足以支撑海量数据，可以用 bash spark-submit...--help 中查看到自己代码的运行内存，即： --driver-memory MEM Memory for driver (e.g. 1000M, 2G) (Default: 1024M...) 本机默认为1G的内存运行程序，所以我改成8G内存运行： bash spark-submit --driver-memory 8G --class MF字段 你的jar名字.jar 具体运行请看： scala...打包jar并在Linux下运行 查看 Linux 的内存命令为： cat /proc/meminfo |grep MemTotal or top
Julia的入门非常简单，尤其是当您熟悉Python时。...入门 对于我们的数据分析，我们将会使用一些软件包来简化操作：CSV，DataFrame，日期和可视化。只需输入软件包名称，即可开始使用。...第四个也是最后一个步骤是将CSV文件读入一个名为“df”的DataFrame中。...savefig(joinpath(pwd(), "daily_cases_US.svg")) 总结 在本文中，我们介绍了使用Julia进行数据分析的基础知识。根据我的经验，Julia很像python。...两者都是开源的。我喜欢Julia的原因是它的高性能以及它与其他编程语言(如Python)的互操作性。我喜欢Python的地方在于它庞大的包集合和庞大的在线社区。
在WordPress网站运行时，有时可能由于主机空间的内存设置过小 或者 WordPress主题功能 比较吃内存的时候，就会出现 php运行内存不足的情况。...错误代码大致为：Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted 解决这样的办法，一般可以这么操作： 办法一： 在 wp-config.php 文件的 define...(‘WPLANG’, ”);下一行添上： define('WP_MEMORY_LIMIT', '64M'); 办法二： 如果你有修改 php.in 文件的权限，可以查找 memory_limit 修改为
最近在 Centos7 上搭建 nginx 作为 web 服务器使用，但是使用过程中，nginx 总是莫名其妙的崩掉，使用命令 dmesg 检查错误信息如下： [6655217.659132] Out...26 22:59:45 [crit] 13092#0: accept4() failed (23: Too many open files in system) 经过高人指点，是系统配置设置没法满足当前的使用量...，准确点说是系统的 open files (打开文件数目)配置的太低了。...virtual memory (kbytes, -v) unlimited file locks (-x) unlimited 8、上述示例的设置值均是对公共服务器的配置...，具体数据请根据系统实际需要进行设定； 9、如果上述方法仍然没有解决问题，可以考虑： 1.使用服务的方式启动 nginx 试试； 2.加配置内存。
作为关联分析最常用的工具，plink支持多种关联分析的算法。...对于经典的case/control关联分析，该软件支持allele和genotype两个层次的关联分析，具体做法如下 1. allele association test 对于每个snp位点....统计case/control两组中minor和major allele的频数，得到如下所示的表格 Allele A a Case a b Control c d 对于上述的2 X 2数据，使用卡方和费舍尔精确检验来进行关联分析...对应的用法如下 ? 结果保存在后缀为model的文件中，卡方分析的结果示意如下 ? 可以看到，当有频数小于5时，卡方检验的相关结果全部为NA。...如果只是想要allele的关联分析，使用assoc参数即可，如果同时需要allele和genotype的关联分析，则使用model参数。
在 Java 中打印当前线程的方法栈，可以用 kill -3 命令向 JVM 发送一个 OS 信号，JVM 捕捉以后会自动 dump 出来；当然，也可以直接使用 jstack 工具完成，这些方法好几年前我在这篇性能分析的文章中介绍过...这样的需求可以说很常见，比如定位死锁，定位一个不工作的线程到底卡在哪里，或者定位为什么 CPU 居高不下等等问题。...现在工作中我用的是 Python，需要线上问题定位的缘故，也有了类似的需求——想要知道当前的 Python 进程 “在干什么”。但是没有了 JVM 的加持，原有的命令或者工具都不再适用。...signal 在代码中，我们可以使用 signal 为进程预先注册一个信号接收器，在进程接收到特定信号的时候，可以打印方法栈： import traceback, signal class Debugger...lsof lsof 可以打印某进程打开的文件，而 Linux 下面一切都是文件，因此查看打开的文件列表有时可以获取很多额外的信息。
以下是julia 中常见的数字类型： 整数类型 类型 位数 最小的价值 最大的价值 Int8 8 -2 ^ 7 2 ^ 7 - 1 UInt8 8 0 2 ^ 8 - 1 Int16 16 -2 ^ 15...> 1 1 julia > 1234 1234 整数文字的默认类型取决于目标系统是32位架构还是64位架构: # 32位操作系统 julia > typeof(1) Int32 # 64位操作系统...# 64位操作系统 julia > Int Int64 julia > UInt UInt64 julia 支持二进制和八进制、16进制的输入值 julia > 0x1 0x01 julia > typeof...ans指的是紧邻的上一条指令的输出结果 同样，既然有最大值以及最小值，即存在溢出的问题，从而会导致环绕行为，如例： julia > typemax(Int64) 9223372036854775807...中浮点数常见的例子 julia > 1.0 1.0 julia > 1. 1.0 julia > 0.5 0.5 julia > .5 0.5 julia > -1.23 -1.23 julia
在GWAS分析中，利用卡方检验，费舍尔精确检等方法，通过判断p值是否显著，我们可以分析snp位点与疾病之间是否存在关联，然而这得到的仅仅是一个定性的结论，如果存在关联，其关联性究竟有多强呢？...很显然，我们需要一个量化指标来描述关联的强弱程度。类似于相关性检验，通过p值只能够说明两个变量是否相关。至于其相关性的大小，是正相关还是负相关，还需要结合相关系数来作出判断。...在关联分析中的”相关系数”则对应两个常用的统计量， risk ratio和odd ratio。...如果RR = 1, 两组发病率相等，说明暴露因素和发病率没有关联。 值得一提的是，在计算过程中使用了抽样数据的频率来代表发病的概率，这个只有当抽样数目非常大才适用， 所以RR值适用于大规模的队列样本。...从上述转换可以看出来，OR其实是RR的一个估计值，其含义和RR值相同。 通过OR值来定量描述关联性的大小， 使得我们可以直观比较不同因素和疾病之间关联性的强弱，有助于筛选强关联的因素。 ·end·
case/control的关联分析，本质是寻找在两组间基因型分布有差异的SNP位点，这些位点就是候选的关联信号，常用的分析方法有以下几种 卡方检验 费舍尔精确检验 逻辑回归 卡方检验是一种用途广泛的假设检验...，属于非参数的检验一种，适合针对分类变量的分析。...对于case/control的关联分析，我们有两个分类变量，第一个就是样本的分组， 有case和control两组；第二个是Allel或者基因型的类别，对于Allele而言有两种，major和minor...对于基因型而言， 在上图中有AA, Aa, aa3种，当然在实际分析中，还会考虑遗传模型进一步对基因型的类别进行划分，常用的遗传模型有以下几种 domanant model, 显性遗传模型，只要有突变位点就会致病...卡方分布表中为大于阈值的概率，示意如下 ? 卡方值越小，对应的概率越大。
Cochran-Armitage trend test，简称为CAT趋势检验，是由William Cochran和Peter Armitage提出的一种分析两个分类变量关联性的检验方法，和卡方检验不同的是...简而言之，该方法适用于处理2 x K的分类数据，这里的K是一个有序变量, K最小值为3。该方法用来探究有序变量在各组中的发生率和对应的排序之间是否存在线性关系，有点类似逻辑回归。...该方法常用于case/control的基因型关联分析，示意如下 ? 在进行分析时，可以根据遗传模型对基因型进行加权。...对于case/control的关联分析而言，遗传模型是未知的，通常采用加性模型，也称之为共显性模型进行分析。包含的突变Allel的个数需要相加，对应的系数为（0,1,2)。...CAT检验称之为趋势卡方检验，作为传统卡方检验的一种有效补充，在关联分析中广泛使用，加强了检验的效能，可以更好的挖掘关联信号。 ·end·
Cochran-Mantel-Haenszel, 简称CMH检验，是分析两个二分类变量之间关联性的一种检验方法，在2 x 2 表格数据的基础上，引入了第三个分类变量，称之为混杂变量。...下面来看一个最基本的例子，研究不同性别和候选人投票结果之间的关联，得到如下所示的2 x 2的表格 ? 这里有两个二分类变量，第一个是投票者的性别，第二个是候选人A和B。...由于投票者的分层现象，直接采用卡方或者费舍尔精确检验进行分析是不太合适的。在上述模型中，投票者的分层就是一个典型的混杂变量，对于这样的数据可以采用CMH检验进行分析。...common odd raio的计算公式如下 ? 从公式可以看出，利用每层的样本总数进行了加权，用于CMH分析的数据要求样本量比较大，以保证每层的频数表格中不会出现0的情况。...当然对于分层数据，除了CMH检验外，逻辑回归也是一个很好的解决方法，而且更加通用，可以将混杂变量当做回归分析中的协变量来进行处理。
和卡方检验类似，费舍尔精确检验同样也是分析两个分类变量关联性的假设检验，适用于样本个数很小的情况。...在卡方检验中，对应的统计量只有在样本数量足够大的情况下才符合卡方分布，所以卡方分布中做了近似处理，近似认为对应的统计量服从卡方分布，而费舍尔精确检验在分析对应的p值时没有做任何的近似处理，所以称其计算出来的...通过排列的思想可以很轻松的看懂上述公式，上述公式又可以写成如下格式 ? 对于一个2X2的分类数据，示意如下 ? 费舍尔精确检验的公式如下 ?...对于如下所示的allel分布 Allele A a Case 30 15 Control 28 12 在R中的计算过程如下 ? 通过超几何分布可以也可以计算出费舍尔精确检验对应的p值，过程如下 ?...费舍尔精确检验计算的p值更加精准，而且适合小样本量的情况，在关联分析中广泛使用。 ·end·
加载上述脚本，设置6个用户，迭代运行2次，查看日志输出。...结果：每个用户的全局变量的取值日志都一样，先输出 "value_for_int_var" = "1"，然后输出"value_for_int_var" = "2" 结论：针对全局变量，针对场景中的每个用户...Paramter List中的VuserID Action2 模拟把服务器返回结果当作下一步的输入来使用 Action2() { int vuserID; int result; lr_start_transaction...结论：场景中，每个并发用户负责自己的数据结果。...关联参数 基于A中的实验结果，关联参数的取值也是一样的，所以，并发场景下，也可以通过关联函数web_reg_save_param获取服务器的返回结果，并在下一个步骤中使用
关于关联分析，也就是关联挖掘，是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。...在安全领域呢，宏观关联分析和微观关联分析的区别主要在于信息源的不同。微观关联主要分析对象是单一事件或一组事件中关联的字段；而宏观关联主要分析对象是获取了其他信息的融合数据源。...当然，信息量的增长，也让宏观关联分析中的方法更加多元化。 [image.png] 下面具体讲解一下两类关联分析方法。...关联分析——微观关联分析 微观关联：单一事件或者一组事件中关联的字段 · 定义：规则关联涉及编写一条能够建立某种行为模型的规则。下面举一个例子说明一下规则的定义。...可以从以上示例看出，微观关联分析指的是单一事件或者一组事件中关联的字段形成的分析，之所以说是微观分析，则是因为这类关联分析，是深入到了事件或者数据源的某个字段这一维度。
作为 java 程序员，都应该知道 Java 程序运行在 JVM(Java Virtual Machine，Java 虚拟机)上，可以把 JVM 理解成 Java 程序和操作系统之间的桥梁，JVM 实现了... Java 的平台无关性，由此可见 JVM 的重要性。...---- Java 程序在运行的过程中涉及到以下内存区域： 栈 存放局部变量，可保存基本数据类型的值，还可以保存引用类型变量，即对象的引用（也可以理解为对象的指针） ---- 堆 存放动态产生的数据，比如...创建出来的对象只包含各自的属性（成员变量），并不包括方法。因为同一个类所实例化的对象，非静态的成员变量，存储在每个对象各自的堆中，但是他们共享该类的方法，并不是每创建一个对象就需要把方法复制一次。...本区存在一个常量池的概念，JVM 为每个已加载的类型维护一个常量池，常量池就是这个类型用到的常量的一个有序集合。
这两个问题，就是今天这篇文章想讲述的。 基础知识 JVM中的线程是和OS中的线程一一对应的，操作系统负责调度所有的线程，因此在不同的平台上，Java线程的优先级有所不同。...在JVM中除了应用线程，还有其他的一些线程用于支持JVM的运行，这些线程可以被划分为以下几类： VM Thread：负责JVM在安全点内的各种操作，这些操作（诸如自动内存管理、取消偏向锁、线程dump、...JVM源码分析 前面从概念和分类两个角度观察了JVM中的线程，现在我们从源码角度看下另一个问题，JVM是如何实现Java线程的。...jvm.h中，JDK中用到的jni接口，最终都会在jvm.h文件中定义，并在jvm.cpp中作为C++实现的入口，也就是说jvm.cpp是Java世界和JVM中C++世界沟通的桥梁。...线程不会立即执行，会等os::start_thread()的通知，在后面我们马上会分析到。
top 查看最耗内存的几个进程 ? 消耗内存最多的 mysqld 只占用了43G，就算加上截图中的其他几个进程，顶多占用44G。...注意红框中的信息，slab 消耗了太多的缓存，且都是可回收的，看大小正好有16G左右。联想到刚刚执行的巨慢的du -Sm命令，答案似乎很明显了。 执行 slabtop ?...既然是 slab 缓存导致的内存不足，可以直接用 echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches 命令回收。 ? 至此，内存不足的问题已解决。...mysqld 衍生的每个子线程的信息。...这套实例是其他部门半路转交给我们的，该组同学使用 mysql 最大的特点就是喜欢创建分区表。
购物篮分析 [购物篮] 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。...提升度反映了关联规则中的A与B的相关性，提升度>1且越高表明正相关性越高，提升度1，我们认为A和B是有关联的，但是在具体的应用之中，我们认为提升度>3才算作值得认可的关联。...提升度是一种很简单的判断关联关系的手段，但是在实际应用过程中受零事务的影响比较大，零事务在上面例子中可以理解为既没有购买三元牛奶也没有购买伊利牛奶的订单。...数值为10000-4000-2000-3500=500，可见在本例中，零事务非常小，但是在现实情况中，零事务是很大的。
这里的话，R-stdio也安装一下 https://cran.r-project.org/bin/windows/base/ R的执行文件 如果你安装完成以后就是这样的 点运行，我们默认可以看到是启动了...可以看到已经安装好了 install.packages('ggplot2') 先安装一下R中久负盛名的ggplot2包 library(ggplot2) 然后这里导入 qplot(wt, mpg...里面打开一下，运行环境有R了 已经配置好了 就是这样的 这里安装Julia的内核： using Pkg Pkg.add("IJulia") https://github.com/jupyter/jupyter...Julia nteract") julia也是生效的 https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/ Jupyter笔记本的文档 https://julialang.github.io.../IJulia.jl/dev/manual/installation/ julia的内核的笔记本 https://docs.rstudio.com/ R-Stdio的文档 大家可以参考的学习
对每个具有多个关联类型要求的协议，我们要谨慎的确认哪个类型为主要关联类型。...让用法为设计提供信息如果你正在为现有的协议添加一个主要关联类型，先看看该协议关联的类型中哪些是受限制的。是否有一个类型比其他类型使用的多？如果是，那么该类型就是主要关联类型的不错选择。举例说明。...有时候最常用的类型，甚至都不是你计划作为关联类型的其中之一。看个例子。Swift5.7中的新协议Clock只有Instant一个关联类型。...特别是不支持此类列表中的参数标签，这就无法清楚表明所提供的类型名称的作用。例如，Foo中没有提供通用参数Int和String的明确作用提示。...把主要关联类型的数量限制为1在大多数情况下，最好不要在任何协议上声明多个主要关联类型。保持一个最好。提议方案下面表格列举了标准库中带关联类型的所有公共协议，以及它们提议的关联类型。
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