小编dom*_*kck的帖子

阅读完文档之后,我不明白在YARN上运行的Spark是如何考虑Python内存消耗的.

是否计入spark.executor.memory,spark.executor.memoryOverhead还是在哪里？

特别是我有一个PySpark应用程序spark.executor.memory=25G,spark.executor.cores=4我遇到YARN因超出内存限制而被杀死的频繁容器.map在RDD上运行时出错.它运行在相当大量的复杂Python对象上,因此预计会占用一些非常重要的内存但不会占用25GB.我应该如何配置不同的内存变量以用于繁重的Python代码？

我正在尝试安装dlibPython库.在某些系统(macOS,股票Ubuntu 14.04)pip install dlib工作正常,但在我们的CircleCI环境的Ubuntu 14.x中,它失败并出现以下错误.

Linking CXX shared library dlib.so
   /usr/bin/ld: /opt/circleci/python/2.7.11/lib/libpython2.7.a(abstract.o): relocation R_X86_64_32S against '_Py_NotImplementedStruct' can not be used when making a shared object; recompile with -fPIC
   error: cmake build failed!

可能有什么不对？

我有一个旧的Core Data模型"User",它有一些字符串属性,比如说"name","email","street","city".我需要将它迁移到一个新版本,该版本与一个名为"Address"的新类具有一对多关系,该类具有"street"和"city"属性.

所以来自:

User
 - name
 - email
 - street
 - city

至:

User
 - name
 - email
 <->> Address
      - street
      - city

我怎么做到这一点？我可以使用值表达式执行此操作,还是需要使用NSEntityMigrationPolicy类？怎么样？谢谢!