我正在使用Scala运行Spark作业,但由于工作节点无法执行和执行任务而陷入困境。
目前,我将此提交给Livy,后者将使用以下配置将其提交给我们的Spark集群,该集群具有8个内核和12GB RAM:
data={
'file': bar_jar.format(bucket_name),
'className': 'com.bar.me',
'jars': [
common_jar.format(bucket_name),
],
'args': [
bucket_name,
spark_master,
data_folder
],
'name': 'Foo',
'driverMemory': '2g',
'executorMemory': '9g',
'driverCores': 1,
'executorCores': 1,
'conf': {
'spark.driver.memoryOverhead': '200',
'spark.executor.memoryOverhead': '200',
'spark.submit.deployMode': 'cluster'
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后,节点日志将被不断填充:
2019-03-29T22:24:32.119+0000: [GC (Allocation Failure) 2019-03-29T22:24:32.119+0000:
[ParNew: 68873K->20K(77440K), 0.0012329 secs] 257311K->188458K(349944K),
0.0012892 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
关于检测字典的更改并在字典更改时调用函数,我在SO上看到了一些类似的问题,例如:
这些示例使用Observer模式或重载的变体__setitem__,但所有这些示例都不检测嵌套字典值的更改.
例如,如果我有:
my_dict = {'a': {'b': 1}}
my_dict['a']['b'] = 2
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
不会检测到2元素的赋值['a']['b'].
我想知道是否有一种优雅的方法来检测更改不仅是字典的基本元素,还有嵌套字典的所有子元素.
变量ansible_date_time.date给出了当前的日期和时间戳,但我希望将此日期增加'X'分钟/天.有没有内置的方法或逻辑来做到这一点?
该-操作似乎带有日期的操作数的工作,但似乎没有要递增日期的任何直接的方式.
我想在yml脚本本身完成此操作,而不是使用其他Python脚本,如可以在Ansible Playbook中操作日期
我正在尝试查询在特定日期之后创建的快照,但它没有返回任何结果。我正在尝试的查询如下:
aws ec2 describe-snapshots --query 'Snapshots[?StartTime >= `2017-06-01`].{id:SnapshotId}' --owner-ids nnnnnnnnnnn
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果我删除 --query 部分,则会返回所有快照,因此我知道这与查询有关。
我尝试检查JMESPath 文档,但没有太多关于日期操作的内容。我还尝试复制此处示例中的语法,但无济于事。
谢谢,
我在 Ansible 变量 ( my_var) 中有一个 json 对象,其中包含类似于以下内容的值:
{
"Enabled": "true"
"SomeOtherVariable": "value"
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想修改Enabledin的值my_var并尝试了以下操作:
set_fact:
my_var.Enabled: false
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
和
set_fact:
my_var['Enabled']: false
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这两者都会给出类似于以下内容的错误:
“变量名 'my_var.Enabled' 无效。变量必须以字母或下划线字符开头,并且只能包含字母、数字和下划线。”
这可以通过 set_fact 完成还是有其他方法可以实现?
ansible ×2
python ×2
amazon-ec2 ×1
ansible-2.x ×1
apache-spark ×1
aws-cli ×1
datetime ×1
dictionary ×1
hadoop ×1
jmespath ×1
json ×1
livy ×1
scala ×1