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这是第二个显然未能启动的工人的日志: Spark命令:/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/bin/java-cp/media/ahmedn1/ahmedn12/Spark/conf/://media/ahmedn1/ahmedn12/Spark/jars/* 17/08/30 12:19:34信息工作者:启动进程名为:28819@Ahmedn1-Inspiron-5
在分析我的代码时,我发现很大一部分时间(~5%)花在跳转指令上;特别是< code>jnbe 0x1800...。不幸的是,我不确定为什么跳转指令会花费这么多时间(比之前调用相同次数的< code>mulsd命令花费的时间百分比更高);它只是告诉处理器移动到一个特定的位置,实际上它本身并不做任何事情,对吗?我的最佳猜测是,对于这个特定的条件,分支预测失败了,这导致这个语句比我预期的要长。
我正在从Impala迁移到SparkSQL,使用以下代码读取一个表: 我如何调用上面的SparkSQL,这样它就可以返回这样的东西:
我们希望以版本不可知的方式为我们的spark作业加载< code > org . Apache . spark:spark-avro _ 2.12 包。 有的人在用火花3.1.2,有的人在用3.2.0。 对于3.1.2上的那些,我需要加载: 对于3.2.0上的,我需要加载: 我是否可以实现一种通用机制来根据火花版本加载正确的jar,而无需我的用户在他们那端做任何事情? 我不介意在本地保存所有版本的
我使用的是spark 2.4.7和spark-snowflake 2.8.4,以及snowflake jdbc 3.12.17。我在Mac OS X Big Sur上。这发生在我升级到大苏尔之后,尽管我不确定这是否有关系。 我试过: 将bouncy castle提供程序作为包依赖项添加到我的配置中 检查是否指向Java 8(它确实指向) 重新安装java 8(使用homebrew和adoptope
我是spark新手,有一个简单的spark应用程序,使用spark SQL/hiveContext: 从hive表中选择数据(10亿行) 做一些过滤,聚合,包括row_number窗口函数来选择第一行,分组,计数()和最大()等。 将结果写入HBase(数亿行) 我提交的作业运行它在纱线集群(100个执行者),它很慢,当我在火花UI中查看DAG可视化时,似乎只有蜂巢表扫描任务并行运行,其余的步骤#
想象一下下面的代码: 如何定义myUdf的返回类型,以便查看代码的人立即知道它返回了一个Double?
我使用的是datastax提供的spark-cassandra-connector 1.1.0。我注意到了interining问题,我不知道为什么会发生这样的事情:当我广播cassandra connector并试图在执行程序上使用它时,我重复了异常,这表明我的配置无效,无法在0.0.0连接到cassandra。 示例StackTrace:
无法识别数值“ABC_0011O00001Y31VPQAI” 检查表DDL,发现只有3列定义为NUMBER,而rest定义为VARCHAR。 我检查了SELECT查询,在这些NUMBER Datatype列中没有找到任何字符串值。我还尝试在所有Varchar列中搜索值'ABC_0011O00001Y31VPQAI',但没有找到任何 我知道一件事,雪花并不总是显示正确的错误。我是不是漏掉了什么?有什
我需要使用JAVA API从莲花笔记发送/提取电子邮件。我正在使用 JDK 11(没有其他选择) 但当我尝试创建会话时,出现了一个问题: 我有以下错误: Lotus Notes与JDK 11不兼容吗? 使它正常工作的快速方法是什么?
代码如下:
from turtle import * circle(40,step = 12) done
实现类似 “花瓣” 主页的抽屉效果。向下滚动列表拉出大图展示,向上滚动隐藏大图展示。 该代码实现了两种效果。第一种效果是:视图刚加载时,view1隐藏在视图的顶部,当往下拖动scrollView时,view1才会出现,继续往下拖动scrollView,view1会随着列表的拖动而移动。当再次往下拖动ScrollView时,View1隐藏。见效果图1。第二种效果跟第一种效果差不多,只不过要隐藏Vie
首先想到的问题是,为什么我们需要信号量? 一个简单的答案,以保护多个进程共享的关键/共同区域。 假设多个进程正在使用相同的代码区域,如果所有人都想并行访问,那么结果是重叠的。 例如,多个用户仅使用一台打印机(通用/关键部分),例如个用户,同时给予个作业,如果所有作业并行启动,则一个用户输出与另一个用户输出重叠。 因此,我们需要使用信号量来保护这个信号,即当一个进程正在运行时锁定关键部分,并在完成时