标题几乎可以概括,通常在像Eclipse或Intellij这样的IDE中,您可以突出显示/右键单击某个方法,然后单击"查找用法"选项,但我在Xcode中看不到等效选项.
当您安装带有未指定名称空间的子图表的图表时,Helm将使用通过命令行在命令行上指定的图表--namespace。是否可以为特定的子图表覆盖此标志?
例如,如果我有一个依赖于图表B的图表A并指定了--namespace foo,则我希望能够自定义图表B的资源以将其安装到其他命名空间bar中foo。
我在 Google Cloud Dataproc 中运行 PySpark 作业,在一个集群中,其中一半节点可抢占,并且在作业输出(驱动程序输出)中看到几个错误,例如:
...spark.scheduler.TaskSetManager: Lost task 9696.0 in stage 0.0 ... Python worker exited unexpectedly (crashed)
...
Caused by java.io.EOFException
...
...YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint: Requesting driver to remove executor 177 for reason Container marked as failed: ... Exit status: -100. Diagnostics: Container released on a *lost* node
...spark.storage.BlockManagerMasterEndpoint: Error try to remove broadcast 3 from block manager BlockManagerId(...)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
也许巧合的是,错误似乎主要来自可抢占节点。
我怀疑这些不透明的错误来自于内存不足的节点或执行程序,但 Dataproc 似乎没有公开任何与内存相关的粒度指标。
如何确定节点被视为丢失的原因?有没有一种方法可以检查每个节点或执行程序的内存使用情况,以验证这些错误是否是由高内存使用率引起的?如果 YARN 是杀死容器/确定节点丢失的那个,那么希望有一种方法可以反省为什么?
hadoop-yarn apache-spark google-cloud-platform pyspark google-cloud-dataproc
具体来说,我正在用Flanicorn中的默认工作人员运行Flask应用程序。我试图弄清楚如何调试/跟踪在处理请求时由于超时导致工作人员死亡的情况。有没有一种方法可以获取堆栈跟踪或配置文件以调试此请求?
apache-spark ×1
flask ×1
gunicorn ×1
hadoop-yarn ×1
ios ×1
objective-c ×1
pyspark ×1
search ×1
timeout ×1
xcode ×1