小编Met*_*est的帖子

所以,我有一个用Scala编写的Spark项目.当前的sbt文件看起来像这样.

name := "MyProgram"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.10.4"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.1.0"

说,我想使用外部java库,所有这些库都在lib目录中.我应该如何修改sbt文件以包含这些库？

让我们说,我们有这个.

val sx = sc.parallelize(Array((0, 39), (4, 47), (3, 51), (1, 98), (2, 61)))

我们后来称之为.

val sy = sx.sortByKey(true)

哪个会

sy = RDD[(0, 39), (1, 98), (2, 61), (3, 51), (4, 47)] 

然后我们这样做

collected = sy.map(x => (x._2 / 10, x._2)).collect

我们会不会得到以下内容.我的意思是,尽管改变了键值,原始的键顺序是否会被保留？

collected = [(3, 39), (9, 98), (6, 61), (5, 51), (4, 47)]

到目前为止，我只在YARN作为资源管理器的Hadoop集群上使用了Spark。在这种类型的集群中，我确切地知道要运行多少个执行程序以及资源管理的工作方式。但是，知道我正在尝试使用独立Spark集群，我有些困惑。纠正我在哪里我错了。

在本文中，默认情况下，辅助节点使用该节点的所有内存减去1 GB。但我知道通过使用SPARK_WORKER_MEMORY，我们可以使用更少的内存。例如，如果节点的总内存为32 GB，但我指定了16 GB，那么Spark worker是否在该节点上使用的内存不会超过16 GB？

但是执行者呢？让我们说如果我要在每个节点上运行2个执行程序，是否可以通过将期间的执行程序内存指定spark-submit为的一半来执行此操作SPARK_WORKER_MEMORY，是否要在每个节点上运行4个执行程序，通过将执行程序内存指定为四分之一的值来执行此操作SPARK_WORKER_MEMORY？

如果是这样的话，我认为，除了执行程序内存外，我还必须正确指定执行程序核心。例如，如果我要在一个工人上运行4个执行程序，则必须将执行程序核心指定为SPARK_WORKER_CORES？的四分之一。如果我指定一个更大的数字会怎样？我的意思是，如果我将执行程序的内存指定为内存的四分之一SPARK_WORKER_MEMORY，但是执行程序的核心仅是内存的一半SPARK_WORKER_CORES？在这种情况下，我将让2或4个执行程序在该节点上运行吗？

为了减少加入两个 RDD 期间的混洗，我决定首先使用 HashPartitioner 对它们进行分区。这是我如何做到的。我做得对吗，还是有更好的方法来做到这一点？

val rddA = ...
val rddB = ...

val numOfPartitions = rddA.getNumPartitions

val rddApartitioned = rddA.partitionBy(new HashPartitioner(numOfPartitions))
val rddBpartitioned = rddB.partitionBy(new HashPartitioner(numOfPartitions))

val rddAB = rddApartitioned.join(rddBpartitioned)

这在 Python 2.7 中完美运行

def some_compare_func(x, y):
  ....

a = sorted(some_list, lambda x, y: some_compare_func(x, y))

然而，在 Python 3.x 中同样会出现此错误。

TypeError: sorted expected 1 arguments, got 2

有没有一种方法可以在 Python 2.7 和 3.x 中使用排序函数进行排序？

当我使用数据步骤时，我不想将临时变量包含为列。例如，在下面，虽然我想y作为列包含，但我不想包含a和b作为列。我如何告诉 SAS 不包括a和b作为列？

Data Table1;
Set Table2;
a=scan(column_x,1,'_')
b=scan(column_x,2,'_')
y=cats(a, ':', b)
Run;

在信号处理程序中,我正在改变变量的值.但是,程序从未注意到更新,即使我已将变量leader_barrier声明为sig_atomic_t.

void timer_action(int signum)
{   
static int count = 0;

 if ( !(*pbarrier_in_proc) && !(leader_barrier) && !(*pno_more) )
  leader_barrier = 1;
}

并且它确认了timer_action确实执行并且leader_barrier确实在其中变为1,正如我通过在信号处理程序中打印其值所看到的那样.

在多核系统中,例如2,4或8个内核,我们通常使用互斥锁和信号量来访问共享内存.但是,我可以预见,这些方法会为具有许多内核的未来系统带来很高的开销.是否有任何替代方法可以更好地用于未来许多用于访问共享内存的核心系统.

我曾尝试在64位Ubuntu中使用setjmp/longjmp,但它没有正常工作,而它在32位Ubuntu中工作正常.任何想法,发生了什么.以下是代码,我试图执行.

在64位上,它会在longjmp之后返回时挂起.在维基百科关于setcontext的文章中,它说它无法正常使用64位.我们在setjmp中遇到同样的问题吗？事实上,我试图使用setjmp,以避免setcontext的问题,但它似乎在64位上有相同的问题.

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <string>
#include <setjmp.h>

#define NOFTHREADS 2

#define DATASIZE        500
#define SETSIZE         (DATASIZE / NOFTHREADS)  

int data[DATASIZE];
pthread_mutex_t sumMutex;
pthread_mutex_t prodMutex;
int sum;
double prod;
static jmp_buf buf;
int jmp_onced[NOFTHREADS+1];

#define lock pthread_mutex_lock
#define unlock pthread_mutex_unlock

void *SumThread( void *pParam )
{
  unsigned int tid = *((unsigned int*)(pParam));
  int si = tid * SETSIZE;
  int i, …

假设我从另一个进程分叉进程.在具有ASLR设置的OS中是否应用地址空间布局随机化(ASLR)？

请注意,我在谈论在执行fork之后我不调用execve函数的情况.