1 Device Driver中常用的Physcial Memory Allocating的方法 在device
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2024-05-13 18:41:38
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1.Spark JVM参数优化设置Spark JVM的参数优化设置适用于Spark的所有模块，包括SparkSQL、SparkStreaming、SparkRdd及SparkML，主要设置以下几个值：spark.yarn.driver.memoryOverhead #driver端最大的堆内存，设置为driverMemory*0.1，不小于384m
spark.yarn.excutor.memo
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2023-08-27 23:45:02
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## 如何设置 Spark Driver Memory
### 1. 简介
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，"Spark Driver Memory" 是一个非常重要的参数。Spark Driver 是 Spark 应用程序的主进程，负责管理和协调整个应用程序的执行过程。而 Spark Driver Memory 则是用来指定 Spark Driver 进程使用的内存大小。
原创
2024-01-16 11:32:38
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我们在项目中更换了DRAM，所以需要重新配置S3C6410的DRAM控制器，结果发现S3C6410中的DRAM控制器还是挺复杂的。 S3C6410支持两个DRAM片选，可以分别接最大256MB的内存，该处理器用的DRAM控制器是来自ARM的PrimeCell Dynamic Memory Controller(PL340)。只看S3C6410的Datasheet中的DRAM部
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2024-07-08 06:51:33
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系统调优① Nproc：单个用户同一时刻可用的最大进程数量② Ulimit：单个用户同时打开的最大文件数，调整ulimit上限 修改limits.conf文件，执行ulimit -a命令可以检查这个文件的内容。③ 禁用JVM的自适应堆大小，固定堆内存的上下限④ 启用JVM重用，可以设置mapred.job.reuse.jvm.num.tasks参数为我们想重用的JVM的个数⑤ atime和noa
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2024-05-17 15:50:40
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在前一个例子SharedSection中，我们共享内存区通讯。这个驱动紧紧关联到用户模式进程的地址空间，也就是驱动所用的虚拟地址在进程空间地址中。这个例子中我们用的这个方法，没有这个缺点，对于驱动来说这个方法更适合。 9.1 SharingMemory驱动的源码 首先，驱动的功能。
;@echo off
;goto make
;::::::::::::::::::::::::::::::::
driver端的内存溢出可以增大driver的内存参数：spark.driver.memory (default 1g)这个参数用来设置Driver的内存。在Spark程序中，SparkContext，DAGScheduler都是运行在Driver端的。对应rdd的Stage切分也是在Driver端运行，如果用户自己写的程序有过多的步骤，切分出过多的Stage，这部分信息消耗的是Driver的内存
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2024-02-29 14:49:05
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详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式(deploy-mode)不同，Driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。Driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而Driver进程要做的第一件事情，就是向集群管理器(可以是Spark Stand
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2023-10-31 22:51:51
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# MySQL驱动程序简介
## 1. 引言
MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于Web开发和其他数据存储需求中。MySQL驱动程序是用于在应用程序和MySQL数据库之间建立连接和进行数据操作的软件组件。这篇文章将介绍MySQL驱动程序的基本概念、使用方法和示例代码。
## 2. MySQL驱动程序的作用
MySQL驱动程序是一种软件组件，它充当应用程序与MySQL数
原创
2023-10-05 09:24:43
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简介Hive是一个数据仓库基础工具，提供sql查询，并可以将sql语句转换为MapReduce、Tez、Spark等任务，用来处理Hadoop HDFS中的数据，使得查询和分析更加方便。除此外，Hive还讲HDFS上的数据转换为了有行和列的二维表，并提供了统一的元数据管理功能。架构如上所述，Hive是将sql转换成MapReduce、Tez、Spark等分布式计算任务，并提交给Hadoop集群的Y
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2023-07-14 23:23:37
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在编写驱动之前，我们需要先简单了解一下 MMU 这个神器， MMU 全称叫做 Memory Manage Unit，也就是内存管理单元。在老版本的 Linux 中要求处理器必须有 MMU，但是现在Linux 内核已经支持无 MMU 的处理器了。 MMU 主要完成的功能如下： ①、完成虚拟空间到物理空间的映射。 ②、内存保护，设置存储器的访问权限，设置虚拟存储空间的缓冲特性。 我们重点来看一下第①点
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2024-05-14 15:06:56
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Spark 内部管理机制 Spark的内存管理自从1.6开始改变。老的内存管理实现自自staticMemoryManager类，然而现在它被称之为”legacy”. “Legacy” 默认已经被废弃掉了，它意味着相同的代码在1.5版本与1.6版本的输出结果将会不同。需要注意的是，出于兼容性的考虑，你依旧可以使用”legacy”，通过设置spark.memory.useLe
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2024-04-10 07:20:10
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Spark与Hadoop的重要区别之一就在于对内存的使用。Hadoop只将内存作为计算资源，Spark除将内存作为计算资源外，还将内存的一部分纳入到存储体系中。Spark使用MemeoryManager对存储体系和内存计算所使用的内存进行管理。1 内存池模型内存池实质是对物理内存的逻辑规划，协助Spark任务在运行合理地使用内存资源。Spark将内存从逻辑上区别为堆内存和堆外内存，称为内
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2023-11-11 20:51:39
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# 如何设置Spark的Driver Memory
在使用Apache Spark进行大数据处理时，一个常见的问题是如何优化内存使用，以提高作业的执行效率。在这个过程中，Driver的内存配置扮演着重要角色。本文将讨论如何设置Spark的Driver Memory，以解决实际的资源不足问题，并提供有效的解决方案和示例。
## 背景
Apache Spark中的Driver是负责控制整个Spa
在处理 Apache Spark 作业时，设置正确的 `spark.driver.memory` 量对于确保应用程序的高效运行至关重要。此参数决定了驱动程序可用的内存大小，从而影响计算的性能和稳定性。本文将探讨如何设置 `spark.driver.memory`，以便优化 Spark 应用程序的运行效果。
## 问题背景
在一个大数据处理的场景中，假设我们有一个大型数据集，需要用 Spark
Spark的资源主要分为两点：memory，cpu core，涉及到的参数主要有以下6个：spark.executor.instances / —-num-executors 表示启动多少个executor来运行该作业。 spark.executor.cores / —executor.cores 在默认参数spark.task.cpus设置为1时，该参数的值表示在同一个executor里，最多允
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2024-01-24 20:27:32
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文章目录1、简介2、内存分配2.1、静态内存管理器2.2、统一内存管理器2.2.1、堆内内存(On-heap Memory)2.2.2、堆外内存(Off-heap Memory)3、Execution 内存和 Storage 内存动态调整4、Task 之间内存分布5、参考 1、简介 spark作为基于内存的分布式计算引擎，其内存管理模型在整个系统中起着非常重要的作用。Spark应用程序包括两个
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2023-10-11 11:21:40
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1,MongoDB C driver Logging Abstraction
原创
2021-12-30 13:39:04
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# mariadb driver MySQL驱动的解决方案记录
mariadb driver与MySQL驱动的兼容性问题在使用数据库时经常出现。本文将记录解决这一问题的详细步骤，从环境准备到调试指引，确保你能顺利配置和使用mariadb driver。
## 环境准备
为顺利运行mariadb driver与MySQL驱动，需要确保你的系统满足以下软件和硬件要求：
VxWorks下USB摄像头驱动总结
1、VxWorks驱动开发步骤：
声明设备struct，必须包含DEV_HDR，例如：
typedef struct {
DEV_HDR myDevHdr;
BOOL bIsAvailable;
int iUserCount;
char *pBuf[];
}MY_DEV;
定义全局变量int myDrvNum; /* 设备
