onExit 总结一下，上面的代码大体上做了三件事： 1 捕获终端信号，执行退出方法，恢复一些操作 2 保存终端配置，当cygwin时关闭回显，之后再恢复 3 执行spark-submit，调用repl.Main...建立CORE文件 执行I/O自陷 SIGKILL 终止进程 杀死进程 SIGPIPE 终止进程 向一个没有读进程的管道写数据 SIGALARM 终止进程 计时器到时...SIGUSR1 终止进程 用户定义信号1 SIGUSR2 终止进程 用户定义信号2 SIGVTALRM 终止进程 虚拟计时器到时 最常用的信号有四个，SIGHUP,SIGINT...cdxon 输出时启用 CD 硬件流量控制模式。 -cdxon 输出时禁用 CD 硬件流量控制模式。 ctsxon 输出时启用 CTS 硬件流量控制模式。...然后启动spark-submit 执行org.apache.spark.repl.Main类，并设置应用的名字，传递参数。执行完成后，再开启echo回显。
2，rip协议分为两个版本，版本之间无法兼容 3，rip通过跳数计算开销值 4，启用rip协议的路由开启的三个计时器： （1）更新计时器：30S，启用rip协议的设备每隔30S进行更新一次路由 （2）无效计时器...：180S，当经过180S后还未收到更新报文时，会将路由标机为16跳 （3）收集计时器：120S，当经过120S后16跳设备还未收到更新时，直接删除路由表 5，版本不同点： （1）RIPV1 -----...- 路由更新时，不会携带掩码信息，只能根据A，B，C类地址默认进行区分，路由采用广播方式进行更新 （2）RIPV2 ------ 路由更新时携带掩码信息，采用组播方式进行路由更新224.0.0.9，路由重分布...] 查看AR1的路由表有没有学到AR5 查看AR4和AR5有没有学到默认路由0.0.0.0 新需求：172.1路由通过AR2发送 172.2路由通过AR3发送 [AR2]ip ip-prefix...import-route rip [AR3-isis-1]q [AR3] [AR3]rip [AR3-rip-1]import-route isis [AR3-rip-1]q [AR3] AR4 <
前言 因为我司将Spark大规模按Service模式使用，也就是Spark实例大多数是7*24小时服务的，然后接受各种ad-hoc查询。...那么有没有办法让Spark意识到危险时，及时止损，杀掉那个可能引起自己奔溃的query? 如果能做到那么价值会很大。...OOM,这个是shuffle申请内存时申请不到了，会发生，所以Spark自带的OOM 然后因为超出Yarn内存限制的被杀，我们不做考虑。 其实Shuffle出现问题是Spark实例出现问题的主要原因。...而导致Shuffle出现问题的原因则非常多，最常见的是数据分布不均匀。...0,当均衡指数大于1时，归为1.
WHAT CacheManager 是 Spark SQL 中内存缓存的管理者，在 Spark SQL 中提供对缓存查询结果的支持，并在执行后续查询时自动使用这些缓存结果。...val spark: SparkSession = ... spark.sharedState.cacheManager CacheManager 可以是空的。...Spark 开发人员可以使用 Spark SQL 的 cache 或者 persist 算子 或者 SQL 的cache table 来通过 CacheManager 管理缓存。...spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed (默认 enabled) spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize...ar } else { ar.withExprId(ExprId(ordinal)) } }.canonicalized.asInstanceOf
任务 可以通过要监控的任务列表，对比存活的Spark任务，不存在的可以通过短信或邮件的方式预警。...=> //应用ID，spark.app.id println(s"appId ==> ${ar.getApplicationId}") //应用名字，spark.app.name...println(s"name ==> ${ar.getName}") //应用所处队列，spark.yarn.queue println(s"queue...==> ${ar.getQueue}") //应用的用户 println(s"user ==> ${ar.getUser}") } } catch...此外，数据量大时，可以给row key加上时间戳或随机数，避免覆盖。
解决方法：2.1.0规避办法INSERT OVERWRITE不带分区重复执行不会出现问题 执行大数据量的join等操作时出现：1.Missing an output location for shuffle...原因：Spark 是一个高性能、容错的分布式计算框架，一旦它知道某个计算所在的机器出现问题会依据之前生成的 lineage 重新在这台机器上调度这个 Task，如果超过失败次数就会导致job失败。...原因：在on yarn时，机器上也有安装相关的Spark。...kafka时，第一个job读取了现有所有的消息，导致第一个Job处理过久甚至失败 原因：auto.offset.reset设置为了earliest 从最早的offset开始进行消费，也没有设置spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition...并将参数设置为：auto.offset.reset=latest 设置Spark每个分区的速率。
正文共 1680 字 7 图；预计阅读时间 4 分钟 VR/AR如何普及，如何进入我们的生活？或许可以从日常的“看电视”入手。...随着VR/AR开辟出另一种观影方式、硬件设备的日益完善，VR/AR影视正越来越旺盛的生长。 我们一起来看看，前些日子VR/AR影视圈又出了哪些有意思的事呢？...美国公共电视机构成立VR/AR团队POV Spark 为了能更好的将交互式媒体故事带给更广泛的受众，而不单单只是拥有昂贵头显的用户，美国公共电视机构PBS正式组建了POV Spark团队。...同时，PPOV Spark还准备了3个交互式作品，以及2个旨在促进未来交互式叙事叙述的计划，作为首发阵容。 ?...在这款基于《神秘博士》第十一季的13分钟VR动画冒险中，玩家必须在神秘博士对抗邪恶力量时为她提供帮助。 “玩家遭遇了相撞事故后，会在塔迪斯中醒来。
在使用 Apache Spark的时候，作业会以分布式的方式在不同的节点上运行；特别是当集群的规模很大时，集群的节点出现各种问题是很常见的，比如某个磁盘出现问题等。...我们都知道 Apache Spark是一个高性能、容错的分布式计算框架，一旦它知道某个计算所在的机器出现问题（比如磁盘故障），它会依据之前生成的 lineage 重新调度这个 Task。...因为这个机器的磁盘出现问题，所以这个 Task 可能一样失败。然后 Driver 重新这些操作，最终导致了 Spark 作业出现失败！ 上面提到的场景其实对我们人来说可以通过某些措施来避免。...但是对于 Apache Spark 2.2.0 版本之前是无法避免的，不过高兴的是，来自 Cloudera 的工程师解决了这个问题：引入了黑名单机制 Blacklist（详情可以参见Spark-8425...黑名单机制其实是通过维护之前出现问题的执行器（Executors）和节点（Hosts）的记录。
AR广告，作为近年来兴起的一种新型的广告形式，其因易普及、受限条件少以及参与感强而受到了各大厂商的重视。今天，小编盘点了五个较为新奇有趣的AR广告，与你分享。 ?...美汁源于上海街头设置了一个互动公交车站，利用AR技术生动展现了森林、瀑布、花海等在城市中难以见到的自然美景。 ?...百事在全新的包装上不仅新增了当下流行的网络用语，用户利用手机QQ中的“扫一扫AR模式”，扫描活动产品包装上的emoji表情，还能实时观看emoji的AR动画。 ?...协奏曲计时器 推荐理由：带TA就带TA去吃哈根达斯！ 哈根达斯官方推出了一款AR应用程序concerto Timer。...除了上述描述的这几个AR广告外，迪士尼、伏特加等公司也纷纷在时候上投放了AR广告，且都获得了不错的反馈效果。
（VRPinea 3月14日讯）今日重点新闻：奥迪宣布MIB 3车型6月全面支持Holoride VR驾乘娱乐，支持Pico Neo 3、Vive Flow等；AR远程协作方案商Kognitiv Spark...02 AR远程协作方案商Kognitiv Spark 获470万美元新融资 AR软件解决方案公司Kognitiv Spark宣布获得470万美元新融资，本轮融资由Foresight Williams Technology...据了解，Kognitiv Spark成立于2016年，是一家专注于3D数据共享、远程协作方案的公司。...该公司曾开发一款工业级AR远程协作套件RemoteSpark，其特点是在低带宽（网速较慢）环境下也可以运行、安全性高、专家可通过AR来为现场人员提供远程指导，其应用场景包括工业制造、航天、国防等等。...据悉，Oculus Move是Quest头显内置的健身追踪应用，用户可以通过其来了解自己在使用VR时燃烧了多少卡路里，又或是在VR中锻炼了多长时间。
具体来说，就是小哥用Stable Diffusion做了个虚拟的AR眼镜，然后在手机屏幕上透过眼镜镜片，实现AR效果。...生成的虚拟AR眼睛不仅有电量提示，透过它看现实，能呈现西部世界、丛林、异形等多种画面风格。...此外，还有人结合Meta旗下的AR创作工具Spark AR，利用Stable Diffusion，假装自己手握了一个方块小卡片。 就是上面还能播放动画的那种。...不过，这次的Stable Diffusion产出的图像不是实时生成，而是事先录制的，因为当下的Spark AR版本还不支持AI和ML。...不管怎么说，Stable Diffusion这么火，不仅靠的是跑出来的惊人结果，触及文本生成图像以外的领域时，实力也很强劲呀～ 参考链接： [1]https://twitter.com/stspanho
spark.yarn.executor.memoryoverhead 默认申请的堆外内存是Executor内存的10%，处理大数据的时候，这里会出现问题，导致spark作业反复崩溃，无法运行，故手动设置这个参数...调优建议：压缩会消耗大量的CPU资源，故打开压缩选项会增加Map任务的执行时间，因此当CPU负载的影响远大于磁盘和网络带宽的影响时，可设置为false。...，因此当CPU负载的影响远大于磁盘和网络带宽的影响时，可设置为false。...3、网络 spark.shuffle.io.maxRetries 默认值：3 参数说明：shuffle read task从shuffle write task所在节点拉取属于自己的数据时，如果因为网络异常导致拉取失败...读取；设置为true，表示BlockManager实例生成时，需要读取spark.shuffle.service.port配置的端口，同时对应的BlockManager的shuffleclient不再是默认的
最后，张俊林对深度学习的阅读理解做了总结与展望： 深度学习做机器阅读理解时间也就一年，可以说进展已经很大了，一年时间出了至少几十个模型出来。...史信楚：深度学习与AR的结合 首先，史信楚对亮风台技术及AR/VR技术做了简要的介绍。并着重对AR关键技术的三个部分做了讲解： 3D环境理解：对环境理解就是识别和定位，要知道什么东西在什么地方。...这叫做三维建模和重构，这是AR比较核心的东西。我需要知道物体的位置，而且要知道它是什么。 手势：现在手势AR里应用还没有特别多，这是有些原因的。...这个图看到SPARKNet更为平缓了，如果SPARK做深度学习是首选，开发这个人跟做SPARK是一拨人，未来会不会加入SPARK上也是非常期待值得。...SPARK虽然种种不是，但是最大好处是容错，SPARK算错之后可以容错，可以回来，可以再算。但是如果MPI管理怎么管是大问题。
其中：server01,server02设置为Master，server01,server02,server03为Worker。...-zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz 2.3 重命名 mv spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 spark 3.配置环境 进入spark/conf目录...export/opt/spark/spark2.4.0 # spark集群master进程主机host export SPARK_MASTER_HOST=server01 # 配置zk 此处可以独立配置...@server03:/hadoop 3.5 修改server02机器上的spark-env.sh的SPARK_MASTER_HOST参数信息 # 增加备用master主机,改为server02,将自己设置为...另外如果application被杀掉或者jvm出现问题，还可以通过增加参数 --supervise（需要安装,pip install supervise）可以重新启动application。
大疆首次在Spark中引入了人脸检测功能，因此人机交互成为其一大亮点。开机后，用户将Spark 放上手掌，当飞行器检测到人脸后即可解锁从掌上起飞。...该功能支持用户在机器执行指点飞行任务时，随时点击画面选择新目的地，机器便能即刻改变航向。此外，无论是在室内还是户外，Spark都能自动锁定被拍摄的主角。 VR+无人机 ?...Spark还支持自动返航，同时能在途中感知障碍物，在降落时可以精确匹配到起飞地点。由此可见，Spark是一款非常适合跟拍运动场景的无人机。...此外，借助AR轨迹辅助线，用户还可以让飞行器躲避路线上的障碍物，在畅快飞行的同时，保障机身安全。...相较一般的VR/AR眼镜而言，DJI Goggles在体积上略显庞大，不过只有300g的“掌上无人机”Spark倒是从重量上平衡了这一点。 以及未来的：AI+VR+无人机 ?
param mixed $default: 如果当$key不存在时返回的默认值。...returns: 给定的键对应的值，或设置的默认值 返回类型: mixed 提供了一个简易的方式，在表单提交时访问 “原有的输入数据”。...这将从这一点开始计时， 如果这个名称的计时器已经运行，则停止计时。...示例: // 获取一个timer实例 $timer = timer(); // 设置计时器的开始与结束点 timer('controller_loading'); // 开始计时器 . ....$context (array) – 一个标记和值的联合数组被替换到 $message 返回: 如果写入日志成功则为 TRUE ，如果写入日志出现问题则为 FALSE 。
name> localhost core-site.xml 9001是我开放的端口号，你可以自己设置...ssh 安装 sudo apt-get install openssh-server 启动ssh /etc/init.d/ssh start 关闭防火墙 sudo ufw disable 设置免密登录...注意：在windows下用虚拟机来安装，需要做进一步修改，不然下一次启动电脑时，所做的都会被还原掉。...安装这样来配置后，就不会出现问题了。 spark搭建 下载预编译的包，http://spark.apache.org/downloads.html ，解压到hadoop用户目录下。...先切换到spark目录下。我下载的是spark 2.1-hadoop2.7.1 这个版本的。 第一步，在tmp下建立文件夹hive 第二步、开始用起来 调用Python接口 .
如果运行的是spark on yarn模式直接使用 yarn application -kill taskId 暴力停掉sparkstreaming是有可能出现问题的，比如你的数据源是kafka，已经加载了一批数据到...1.4之后的版本，比较简单，只需要在SparkConf里面设置下面的参数即可： ?...然后，如果需要停掉sparkstreaming程序时： （1）登录spark ui页面在executors页面找到driver程序所在的机器 （2）使用ssh命令登录这台机器上，执行下面的命令通过端口号找到主进程然后...此外还有一个问题是，spark on yarn模式下，默认的情况driver程序的挂了，会自动再重启一次，作为高可用，也就是上面的操作 你可能要执行两次，才能真能的停掉程序，当然我们也可以设置驱动程序一次挂掉之后.../2016/05/apache-spark-streaming-how-to-do.html
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第六篇，为大家介绍的是RDD缓存与CheckPoint。 该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ?...但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。 ?...，还提供了一种检查点的机制，检查点（本质是通过将RDD写入Disk做检查点）是为了通过lineage做容错的辅助，lineage过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区...为当前RDD设置检查点。该函数将会创建一个二进制的文件，并存储到checkpoint目录中，该目录是用SparkContext.setCheckpointDir()设置的。...案例实操： 1）设置检查点 scala> sc.setCheckpointDir("hdfs://hadoop102:9000/checkpoint") 2）创建一个RDD scala> val rdd
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