前言 如果在spark-shell中使用textFile(“file://path”)演示，在local模式下是没有问题的，因为毕竟就是在本机运行，读取本地的文件。...但是如果spark-shell --master指定spark集群的话，这样运行就会有问题，会报找不到文件的错误。...解决方案 那么解决的方案其实也比较简单，就是在所有的集群节点上相同的path下上传该文件。然后在textFile(“file://{path}”)中指定该path即可。...注意： 各个节点的文件必须相同，否则依然会报错。 后话 博主的所有博文已经准备迁移到个人博客-桥路’s blog上，后续也会主要更新个人博客，如果大家需要可以去blog上多交流！感谢大家！
一、什么是状态模式 状态模式是一种行为型设计模式，它允许对象在不同的内部状态下改变其行为。...抽象状态（State）：抽象状态定义了一个共同接口，用于封装与环境相关的行为。 具体状态（Concrete State）：具体状态实现了抽象状态接口，它具体定义了在特定状态下的行为。...二、状态模式实例 以下是一个简单的 Java 状态模式的示例代码，以电梯的状态变化为例，请同学们复制到本地执行。...它允许对象在不同的内部状态下改变其行为。状态模式通过将对象的行为封装在不同的状态对象中，使得对象根据其内部状态的改变而改变其行为，而不通过大量的条件语句来判断。...总的来说，状态模式更加强调对象内部状态的改变和行为的变化，而策略模式更加强调在不同情况下选择不同的算法。
在上篇文章中我们说到创建者设计模式。 现在我们来看看行为设计模式。 这些模式关注我们的对象如何相互交互或者我们如何与它们交互。...责任链模式 责任链模式允许对象实现一个公共接口，并且每个实现都可以在适当的情况下委托给下一个实现。...流也实现了相同的方法，除了在这种情况下，它可能是一个无限流，因此迭代器可能永远不会终止。 备忘录模式 备忘录模式允许我们编写能够改变状态的对象，然后恢复到之前的状态。...但是，由于不灵活且不可靠，这些在 Java 9 中已被弃用。 策略模式 策略模式允许我们编写通用代码，然后将特定策略插入其中，为我们的具体情况提供所需的特定行为。...，我们了解了用于对象行为的各种设计模式。
Pool-Spark Standalone模式下的队列 org.apache.spark.scheduler.Pool是 Spark Standalone 模式下的队列。...从其重要成员及成员函数来剖析这个在 TaskScheduler 调度中起关键作用的类。 成员 下图展示了 Pool 的所有成员及一些简要说明 ?...task 在 lost 的 executor 上运行，若有，则重新将该 lost 的 task 插入队列，等待执行；若某元素为 Pool 类型，即子队列，那么 Pool.executorLost 方法会对其...Pool 的 schedulingMode 而定，FAIR 和 FIFO 不相同。...初始值为-1，但搜遍整个 Spark 源码也没有找到哪里有对该值的重新赋值。
在 Visual Studio Code 命令栏里，使用 start-mock，则能够以本地 mock 数据启动这个 Fiori Elements List Report 应用。...在 本地元数据文件 metadata.xml 里，给 sap:label 的值维护成：产品类别。...冒号之前的 sap 这一 xml 文件命名空间，定义在 xml 文件头部： ? 最终效果： ? 同理，产品图片的修改方式： ? 最后的效果： ?...注意：如果 online 运行，即连接 SAP 服务器消费 OData 服务时，必须将 OData 服务提供的注解也进行对应修改。否则，本文介绍的这些本地修改，将不会生效。...下图是连接 SAP 服务器后台 OData 服务渲染的 SAP Fiori Elements List Report 应用, 我们能注意到，本地的那些修改已经丢失了。 ?
在 socket 是阻塞模式下 connect 函数会一直到有明确的结果才会返回（或连接成功或连接失败），如果服务器地址“较远”，连接速度比较慢，connect 函数在连接过程中可能会导致程序阻塞在 connect...， //不能在创建时就设置，这样会影响到 connect 函数的行为 int oldSocketFlag = fcntl(clientfd, F_GETFL, 0); int newSocketFlag...所以，上述介绍的异步 connect 写法流程在 Windows 系统上时没有问题的。...完整代码如下： /** * Linux 下正确的异步的connect写法，linux_nonblocking_connect.cpp * zhangyl 2018.12.17 */...， //不能在创建时就设置，这样会影响到 connect 函数的行为 int oldSocketFlag = fcntl(clientfd, F_GETFL, 0);
单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如 问题1、问题2和问题3。 这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...1 to 10, 3) rdd.map(x=>{ x + "_"+ instance.name }).collect.foreach(println) } } 上面代码在集群模式下的...Spark 运行结果是数字和腾讯游戏座右铭。
闭包的概念如下图： 在spark应用里，变量及函数的作用范围和声明周期在spark的集群运行模式下是比较难理解的，尤其是对初学者来说。RDD的操作，要修改其作用范围的变量，经常会出点叉子。...rdd.foreach(x => counter += x) println("Counter value: " + counter) 本地或集群模式 上述代码的行为是未定义的，并且不同模式下运行情况不同...闭包是Executor在RDD上进行计算的时候必须可见的那些变量和方法（在这种情况下是foreach()）。闭包会被序列化并发送给每个Executor。...在本地模式下，在某些情况下，该foreach函数实际上将在与driver相同的JVM内执行，并且会引用相同的原始计数器，并可能实际更新它。...这样做的一些代码可以在本地模式下工作，但这只是偶然，并且这种代码在分布式模式下的行为不会像你想的那样。如果需要某些全局聚合，请改用累加器。
一，Standalone模式下的spark角色 大家都知道在Standalone模式下，spark一共有以下五种角色： sparksubmit，master，Worker，Driver，Executor...具体这五种角色在我们提交应用的时候起到哪些作用呢，我们下面就来详细讲解 1，SparkSubmit 加载一个Spark应用程序的入口。...这个类处理设置spark相关依赖的Classpath(足见其重要性)，同时屏蔽了不同集群管理器和不同部署模式的细节，为用户提供统一接口。...org.apache.spark.deploy.worker.DriverWrapper 用户自定义程序 ~~~ 2，启动Executor的过程 org.apache.spark.SparkContext...org.apache.spark.executor.CoarseGrainedExecutorBackend org.apache.spark.executor.Executor 3，执行task的过程
上周的某一天，和一位同样是前端技术极度爱好的开发者朋友聊天，他在提出了一个问题，他写的vue程序为什么在dev模式运行良好，而在production模式就直接报错了。...马上，他回了一个更为鄙视的表情，那为什么我的dev模式能正常运行呢。我立即无语且尴尬。因为确实他的dev模式运行是正常的，只有在production模式下才出的问题啊。...也就是说在dev模式下这个this.a上是有result这个属性的，而在production模式下this连这个a属性都没有了。 ...作为老鸟的我，突然想到，dev模式和production模式都是运行在有sourcemap的的情况下的。这很不利用我们看编译后的代码。...三、我的推理和总结 通过上述分析，可以大致推理出webpack在dev模式下是按照commonJs模式将各个文件独立模式化加载和引用，而Build之后，各个文件模块被合并成了一个，且对servcie
其实，在学习Spark时，一个比较难理解的点就是，在集群模式下，定义的变量和方法作用域的范围和生命周期。...在集群模式下，driver和executor运行在不同的JVM进程中，发送给每个executor的闭包中的变量是driver端变量的副本。...因此，上述例子输出的counter最终值仍然为零，因为counter上的所有操作都只是引用了序列化闭包内的值。 在本地模式下，往往driver和executor运行在同一JVM进程中。...一般来说，closures - constructs比如循环或本地定义的方法，就不应该被用来改变一些全局状态，Spark并没有定义或保证对从闭包外引用的对象进行更新的行为。...如果你这样操作只会导致一些代码在本地模式下能够达到预期的效果，但是在分布式环境下却事与愿违。如果需要某些全局聚合，请改用累加器。对于其他的业务场景，我们适时考虑引入外部存储系统、广播变量等。
缓存注册流程 关于方法拦截器 缓存名称设计 添加ioc 添加拦截器与接口的绑定 在对应的接口实现类里，为方法添加CachingAttribute 缓存get,remove的作用 关于方法拦截器 方法拦截器是...，永远依赖的是抽象，而不会依赖具体的实现！...缓存名称设计 名称由key和value组成 key：项目名+对象名+缓存名称(CachingAttribute.key) value：缓存方法的参数名+参数值的组合 例如下面的缓存方法代码 [Caching...下面两句表示将CachingBehavior拦截器绑定到接口上 .InterceptedBy(typeof(CachingBehavior)) .EnableInterfaceInterceptors(); 在方法上添加...CachingAttribute特性 [Caching(CachingMethod.Get,value="time")] DateTime GetTime(); 我们可以在接口的方法上添加这个特性，也可以在接口的实现类的方法上添加这个特性
一、前述 Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。...2、数据本地化 1、数据本地化的级别： 1) PROCESS_LOCAL task要计算的数据在本进程（Executor）的内存中。 ? ...2、Spark数据本地化调优： Spark中任务调度时，TaskScheduler在分发之前需要依据数据的位置来分发，最好将task分发到数据所在的节点上，如果TaskScheduler分发的task在默认...executor在进行shuffle write，优先从自己本地关联的mapOutPutWorker中获取某份数据，如果本地block manager没有的话，那么会通过TransferService，.../spark-submit提交任务的脚本里面添加 yarn下： --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=2048 单位M standalone下： --conf
关于 \r\n 的由来 说到换行，大家都知道在在写程序时，提示语的结尾换行，在 Win 下 \r\n 在 Mac 和 Linux 下 \n 表示，说到这里就要引用下阮一峰大神的一篇关于换行的文章: 回车和换行...ASCII 码中的 \r\n 尽管在Win和Unix下换行的表示存在差异，但是在两大系统系列中，[Cartridge Return(CR)] 是一致的，均表示回到行首。 ?...那么，我们就可以在批量脚本的，单个循环的结束后更新整个脚本的进度，下面以一个文件块的下载为例： ? 则效果为： ? 这样，你就可以在自己的脚本中，很方便的实现进度展示了。...其他语言也是类同的，你只需要在提示语的行位添加\r即可重写本行提示语 有区别的是在不同的系统下，进度条的单位宽度不同，当出现换行，你可以拉宽下你的控制台(TTY)试试。...详细的文档：Progress Bar 中文的文档：Progress Bar（进度条） 相关链接 symfony框架：http://symfony.com/ 阮一峰的：回车和换行 ASCII的百度百科：ASCII
表 1 Visual Studio提供的数据检查和修改工具列表 工具名称 描述 “局部变量”窗口 用于显示对于当前上下文或范围来说位于本地的变量。 通常，这是当前正在执行的过程或函数。...“寄存器”窗口 “寄存器”窗口用于显示寄存器内容，只有在程序正在运行或处于中断模式时“寄存器”窗口才会显示。 为了减少混乱，“寄存器”窗口将寄存器组织成组，具体情况随平台和处理器类型的不同而不同。...在“监视”窗口、“快速监视”、“自动”窗口和“局部变量”窗口中都可看到内存中特定位置初变量的内容，但在“内存”窗口中可看到尺寸较大的图像。...数据提示 数据提示是用于在调试过程中查看程序中的变量和对象的有关信息的最方便工具之一。 在调试器处于中断模式时，可以在当前范围内查看变量的值，方法是将鼠标指针置于源窗口中的变量上。...有没有更好的办法呢？当然有。 事实上，大多数编译器使用类似的方式传递函数的返回值。表 4列出了在x86平台的32位编译器下各种类型函数返回值的存储方式。
Task 在executor 进程运行来计算和保存结果。 ? 总结：Driver和Excutor都是进程，Task是Excutor进程下的线程。...4.2 本地模式 前面2章的内容，Spark都是以本地模式运行。 在本地模式下，Spark应用程序以多线程形式直接在本地运行，方便程序调试。...本地模式有可以分为以下三种： local：只启动一个executor local[k]：启动k个executor local[*]：启动和CPU数相同的executor 在前面的spark-shell中日志中...，可以看到输出信息master = local[*]，表示spark-shell是在本地模式下运行，默认启动和CPU数相同的个executor。...（1）Spark on Mesos模式 Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架。由于血缘关系，Spark官方推荐这种模式，很多公司也采用该模式。
因为公司要完成统计任务，每天都有一些任务要在spark上跑，任务定时调度使用的是azkaban3版本，在提交代码的时候要注意一些问题： 首先是如下代码后面不要加setMaster，否则会报错： ?...二是如果实行了多线程程序，那么一定要在main线程里面等待全部完成再执行，否则你开启的线程开完你的main线程直接就结束了，我这里使用的是coutdownLatch的方法来保证所有线程任务完成再结束main...线程，虽然在java的idea里面执行你不需要写写相关方法，但是提交给spark-yarn必须得考虑。
receiver模式理解： 在SparkStreaming程序运行起来后，Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据。...receiver task对接收过来的数据进行存储和备份，这个过程会有节点之间的数据传输。...备份完成后去zookeeper中更新消费偏移量，然后向Driver中的receiver tracker汇报数据的位置。最后Driver根据数据本地化将task分发到不同节点上执行。...receiver模式中存在的问题： 当Driver进程挂掉后，Driver下的Executor都会被杀掉，当更新完zookeeper消费偏移量的时候，Driver如果挂掉了，就会存在找不到数据的问题，相当于丢失数据...receiver的并行度是由spark.streaming.blockInterval来决定的，默认为200ms,假设batchInterval为5s,那么每隔blockInterval就会产生一个block
Spark有以下四种部署方式，分别是：Local，Standalone，Yarn，Mesos 本地模式（Local） 该模式运行任务不会提交在集群中，只在本节点执行，有两种情况： 本地模式: 测试或实验性质的本地运行模式...client模式： 1、spark-submit脚本提交，Driver在客户端本地运行； 2、Client向RM申请启动AM，同时在SC（client上）中创建DAGScheduler和TaskScheduler...它是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点； 在standalone部署模式下又分为client模式和cluster模式 client模式：driver...所以在该模式下如果结束了该进程，整个Spark任务也不会退出，因为Driver是在远程运行的； 如果是Client模式，Driver就运行在提交spark程序的地方，Spark Driver是需要不断与任务运行的...在本地环境测试的时候经常使用； Spark on Yarn作业提交流程 YARN Client模式 在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager
一，简介 Spark调度机制可以理解为两个层面的调度。首先，是Spark Application调度。也就是Spark应用程序在集群运行的调度，应用程序包括Driver调度和Executor调度。...3，yarn Spark YARN客户端的--num-executors选项控制在集群上分配的Executor数量，而--executor-memory和--executor-cores则控制每个执行程序的资源...在这种模式下，Spark App依然拥有固定数量和独立的内存(spark.executor.memory设置)，但是当Spark App在一个机器上没有运行的task的时候，其它的程序可以使用这些cores...在Standalone模式下，仅仅在 spark.shuffle.service.enabled设置为true的情况下启动你的Worker。...请注意，没有在XML文件中配置的任何池将简单地获取所有设置（调度模式FIFO，权重1和minShare 0）的默认值。
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