之所以写这个插件呢,就是为了方便整理项目中的资源文件,我记得之前好像也
原创 2022-12-13 14:29:44
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之所以写这个插件呢,就是为了方便整理项目中的资源文件,我记得之前好像也用了这么一个插件,但是也没去找,还是自己动手写一个吧,需要什么功能就看自己的需求。在项目的过程中呢,已经写了一个插件管理材质,但是跟随模型导入的图片却越来越多,也是自己跟美术沟通不到位,导致根本没办法保证图片的命名规则或者是否有重复的图片,再加上不断的删除或者更新模型,项目中一些无用的图片也堆积了不少。我尝试了自己手动整理,但
转载 2016-11-03 18:08:00
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工欲善其事必先利其器。在Unity官网的Asset Store上有不少给力的资源插件,能帮助我们减少人力资源消耗的同时,更快更好地驾驭引擎。今天我们就从善用资源的角度,推荐两款Unity热门插件,并介绍其使用技巧。Mesh Baker 我们在项目开发的时候经常会大量使用大规模的Mesh,导致Draw Call过高。而Mesh Baker扮演了网格烘焙器的角色,其工作原理是将网格和材质合并,从
楔子1 YARN的组成YARN由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationsMastrt和Container等组件组成。资源管理器(Resource Manager) 资源管理器是YARN的核心组件,负责整个Hadoop集群中的资源管理和分配,运行在主节点上。它的主要任务是维护集群所有资源的全局视图,接收客户端提交的所有资源请求,然后调度,接下来分配资源给应用
Apache Hadoop-2.2.0与之前的hadoop-1.x相比出现了一些新的特性,具体如下:一.资源统一管理系统YARNYARN  是”Yet  Another Resource Negotiator”的简称。由于MRv1存在扩展性,资源利用率,可靠性和只能单一框架作业的问题,apache对MRv1进行改造,把JobTr
Hadoop理解hadoop在2.0后将资源管理从MapReduce中独立出来变成了Yarn之后,就演变成了四层架构: 底层 —— 存储层,文件系统HDFS中间层 —— 资源及数据管理层,YARN以及Sentry等上层 —— MapReduce、Impala、Spark等计算引擎顶层 —— 基于MapReduce、Spark等计算引擎的高级封装及工具,如Hive、Pig、Mahout等存储层
资源管理器YARN和分布式计算框架MapReduce 第一章 Hadoop MapReduce 是什么一 MapReduce 介绍1. 基本介绍2. MR数据流程方向 3. MR 原语/ 核心思想( 重点记忆 ) 4. MR运行原理 5. 块 ,切片 , map ,reduce ,组 ,分区 ,输出文件之间的关系6. 计算框架计算框架 Map计算框架Reduce计算框架MR图例演示二 Had
文章目录测试命令示例:1. 写命令(上传文件)2.读取命令(读取文件)3.删除缓存(删除文件)4. 常见的集群监控指标(1)load:反映系统忙闲程度(2)CPU利用率:反映CPU的使用和消耗情况(3) 磁盘剩余空间也是一个非常关键的指标,正常的日志写入以及系统I/O都依赖磁盘(4)磁盘I/O的繁忙程度也是一个重要的系统指标,对于I/O密集型的应用来说,比如数据库应用和分布式文件系统,(5)内存
概述:资源管理的公共函数实现代码实现如下:ResourceManagerPublic.h#pragma once// 如果必须ef _WIN32
原创 2022-12-14 18:22:14
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1 HDFS产出背景及定义1.1 HDFS产生背景随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。1.2 HDFS定义HDFS (Hadoop Distributed File System),它是一个文件系统,用于存储文件,通
转:://www..com/sy270321/p/4398703.  YARN总体上仍然是Master/Slave结构,在整个资源管理框架中,ResourceManager为Master,NodeManager为Slave,ResourceManager负责对各个NodeManager上的资源进行统一管理和调度。当用户提交一个应用程序时,需要提供一个用以跟踪和管理
转载 2022-04-13 13:38:05
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# 电影推荐资源管理系统与Hadoop ## 背景介绍 随着流媒体平台和视频点播服务的普及,用户在观看电影时的选择越来越多,如何为用户提供个性化的电影推荐成为了一个重要课题。电影推荐系统不仅可以提高用户的观看体验,还可以增加用户对平台的粘性。在实现推荐算法时,大数据处理框架如Hadoop显得尤为重要,因为它能够处理海量数据并进行快速计算。 ## Hadoop 概述 Hadoop 是一个开源
原创 2024-10-29 04:06:39
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ResourceManager 核心功能集群资源统一管理和调度NodeManager(管理):接受资源汇报信息ApplicationMaster(管理):
Hadoop资源管理由两部分组成:资源表示模型和资源分配模型。其中,资源表示模型用于描述资源的组织方式,Hadoop采用“槽位”(slot)组织各节点上的资源;而资源分配模型则决定如何将资源分配给各个作业/任务,在Hadoop中,这一部分由一个插拔式的调度器完成。 Hadoop引入了“slot”概念表示各个节点上的计算资源。为了简化资源管理hadoop将各个节点上的资源(CPU、内存和磁盘等)
hadoop架构总结(三)摘自机械工业出版社出版的《hadoop大数据技术基础及应用》,个人学习总结。YARNYARN资源管理系统正式出现是在hadoop2.0版本,目的是解决1.0中执行mapreduce时JobTracker兼并资源调度和任务监控的过载问题。YARN是一个通用的资源调度管理器,除了为hadoop的mapreduce提供服务,还可以为spark/strom/hive等工具提供资源
  系统的设备资源和信息资源都是操作系统根据用户需求按一定的策略来进行分配和调度的。操作系统的存储管理就负责把内存单元分配给需要内存的程序以便让它执行,在程序执行结束后将它占用的内存单元收回以便再使用。对于提供虚拟存储的计算机系统,操作系统还要与硬件配合做好页面调度工作,根据执行程序的要求分配页面,在执行中将页面调入和调出内存以及回收页面等。   处理器管理或称处理器调度,是操作系统资源管理功能的
转载 精选 2011-07-01 11:43:18
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所谓资源就是,一旦用了它,将来必须还给系统。C++程序中最常使用的资源就好似动态分配内存(如果你new了,却忘了delete,会导致内存泄露),但内存只是你必须管理的众多资源之一。其它常见的有文件描述符(file descriptors)、互斥器(mutex)、图形界面中的字形和画刷。数据库连接以及
转载 2021-07-07 10:03:46
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        系统的设备资源和信息资源都是操作系统根据用户需求按一定的策略来进行分配和调度的。操作系统的存储管理就负责把内存单元分配给需要内存的程序以便让它执行,在程序执行结束后将它占用的内存单元收回以便再使用。对于提供虚拟存储的计算机系统,操作系统还要与硬件配合做好页面调度工作,根据执行程序的要求分配页面,在执行中将页面调入
转载 精选 2011-06-15 11:30:41
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 为什么说C/C++是不安全的呢?因为他们都直接在内存上操作,稍有不慎就会漏洞百出,不论是数组越界还是内存泄漏都是一些极为棘手的问题,稍微短小的代码还好排错,要是几万行的代码怎么处理?所以资源管理不管是C还是C++都极为重要,要做一个合格的程序员,就要能够管理内存资源。说到内存管理,今天不得不说的两个函数就是上次我们说到的malloc()和free()了。 --------------------
转载 2021-01-24 19:39:46
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资源管理 资源管理中的资源:包括CPU、内存、外围设备及文件等四类 管理的内容:资源调度 CPU管理: 主要是CPU调
转载 2020-03-24 08:06:00
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