> 提交应用程序未设置,然后它将创建 1名16芯工人 使用提交,然后它将创建一个包含15个核心的worker
我的Spark 2.3.3集群运行良好。我在“http://master-address:8080”上看到了GUI,其中有2个空闲的工作人员。 我有一个Scala应用程序,它创建上下文并启动作业。我不使用spark-submit,我以编程方式开始工作,这是许多答案与我的问题不同的地方。 在“my-app”中,我创建了一个新的SparkConf,代码如下(略有缩写): 司机跑到哪里去了?我如何找到它
18:38:14,391警告[org.hornetq.core.server.cluster.impl.clusterConnectionImpl](Thread-4(HornetQ-client-global-threads-20937207))MessageFlow RecordImpl[nodeid=3AFB4E60-Ed20-11E1-831C-109add44C09e,connector
我正在尝试使用空手道独立震击器执行测试。在整个项目中,我在查找文件时使用。 但是,当我试图从CLI执行测试时,会收到以下错误: 命令: 似乎我将不得不声明执行类路径,你能提供一些关于如何做到这一点的见解吗?我不确定我的问题是否与[空手道][独立]错误:无法找到或读取文件
问题内容: 我想自动化一个相当简单的任务。为此,我编写了一个小的PHP脚本,该脚本使用PHP-CLI从命令行运行。现在,我想将此脚本移交给某人,但我不想: 放弃源代码 请他在系统上安装PHP 有没有一种方法可以创建PHP脚本的.exe版本。我真的不太担心反编译。我更担心要求人们安装和配置PHP。 问题答案: peachpie. http://www.peachpie.io https://gith
问题内容: 我有一个数据框,并希望按降序或升序对所有列进行独立排序。 当我为此使用sort_values()时,它无法按预期运行(对我而言),仅对一列进行排序: 如果我使用此答案中的应用lambda函数的解决方案,则可以获得期望的结果: 但是,这对我来说似乎有些沉重。 上面的sort_values()示例中实际上发生了什么,如何在没有lambda函数的情况下以熊猫方式对数据框中的所有列进行排序?
问题内容: 我想通过django框架在我的Web应用程序中显示bokeh库提供的图形,但是我不想使用bokeh-server可执行文件,因为这不是好方法。那有可能吗?如果是,该怎么做? 问题答案: 使用Fabio Pliger建议的Embedding Bokeh Plots文档示例,可以在Django中做到这一点: 在文件中,我们输入: 在文件中,我们可以输入: 在模板文件中,我们将有: 而且有效
我通过JMH进行了一些基准测试 假设我在一个Java文件中列出了三个基准测试 每种方法都对服务于相同目的的不同算法进行基准测试。当我一起运行所有基准测试时,与逐个运行基准测试相比,结果会有所不同。 例如,在Java文件上仅使用onw基准执行JMH运行。 如果只运行此方法,此方法的结果会更好,但是如果使用更多基准,结果会更差。 假设基于结果的基准测试 我还尝试改变基准的顺序(按字典顺序执行),结果是
我正在从事一个利用quartz插件的grails项目。插件按预期工作,在开发模式下本地运行项目时不会出现问题。然而,在tomcat的独立实例中运行该项目时,我遇到了以下错误。 以下是我在BuildConfig中的内容。棒极了 任何关于如何补救的想法或方向都将不胜感激。事先感谢您的帮助。
有人能解释一下(如果可能的话,用一些代码或参考)独立路由器和自包含的路由器参与者之间有什么区别吗? 提前谢谢你。 编辑: 与此相比有何不同?: 在性能或能力方面有什么区别吗?
我正在结合Vuex和vue路由器构建Vuetify应用程序。一些视图使用默认的导航抽屉,但其他视图的导航抽屉中有不同的项。这篇文档说我可以通过道具来查看组件。所以我这样实现它: 但显然, 但是<代码>
我在独立的Kubernetes(sesion)模式下运行Apache Flink,没有作业管理器HA。但我需要部署作业管理器HA,因为只有在HA模式下,Flink才能持久化(可以在作业管理器重新启动后保存作业)。Flink在专用的kubernetes命名空间中运行,我只对该命名空间拥有权限。 使用本文启用HA:https://ci.apache.org/projects/flink/flink-d
我有一个使用RabbitMQ构建的发布-订阅场景。有一个交换,其中消息由发布者发送,订阅该交换的任何使用者在其各自的队列中接收这些消息。这是一个扇出场景,其中有一个生产者,但有多个消费者。 现在我愿意在系统中集成一个死信队列,以便稍后处理被拒绝的消息。我的问题是 1)我应该为每个使用者配置一个单独的死信队列,还是应该有一个单独的死信队列来处理来自所有使用者的所有被拒绝的消息? 2)如果两者都有可能
抛出错误 到目前为止,我在Hadoop中只有start-dfs.sh,在Spark中并没有真正配置任何内容。我是否需要使用YARN集群管理器来运行Spark,以便Spark和Hadoop使用相同的集群管理器,从而可以访问HDFS文件? 我尝试按照tutorialspoint https://www.tutorialspoint.com/Hadoop/hadoop_enviornment_setup