智能电视内存不足永远都是让用户头疼的问题，怎么办？音像发烧友就更头疼了，电视自带的内存，维护正常运行没问题，但是想要储存高频高品质的影视资源就明显很困难了。虽然这几天各大智能电视平台都出了很多优秀的新品，但是总不能因为内存小就换新电视吧？基于这个出发点，小智为大家带来了下面这些解决方法。第一种方法：增加U盘或移动硬盘智能电视和电脑有不少共通点，比如说：USB接口，而大部分的U盘和移动硬盘也都是US
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2024-05-10 14:27:13
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测试环境搭建是软件测试的重要一环，测试环境直接影响测试结果的真实性和正确性。操作系统、数据库及其他应用软件构成的环境；网络环境是指测试软件运行时的网络系统、网络结构及其他网络设备所构成的环境。 测试环境的基本原则有： 1）应满足软件运行的最低要求，但不一定选择“真实”应用环境（生产环境） 2）应选用与被测系统生产环境相一致的操作系统和软件平台 3）应营造纯净、独立的测试环境 4）应营造无
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2024-09-10 21:21:05
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# 解决“YARN资源不足”的问题
在大数据处理和分布式计算领域，Apache Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个重要的资源管理平台。不过，当我们在使用YARN分配和调度资源时，有时会遇到“YARN资源不够”的问题。本文将教你如何解决这个问题，从而确保你的应用能够有效利用YARN资源。
## 整体流程
解决YARN资源不足问题的流程
原创
2024-09-23 05:55:17
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# Spark SQL 资源不足问题探讨
在大数据处理的领域，Apache Spark 是一个广泛使用的工具，它通过增量计算和分布式处理的方式，在数据分析中取得了卓越的表现。然而，随着数据量的不断增长，使用 Spark SQL 进行查询时，用户常常会遇到“资源不够”的问题。本文将探讨造成这一问题的原因，并给出解决方案和相关的代码示例。
## Spark SQL 的基本概念
Spark SQL
Container：对任务运行环境的抽象，封装了CPU、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息。Yarn任务提交(工作机制) 作业提交过程之YARN作业提交 第1步：Client调用job.waitForCompletion方法，向整个集群提交MapReduce作业。第2步：Client向RM申请一个作业id。第3步：RM给Client返回该job资源的提交路径和作业id。第
深思熟虑的设计还必须考虑到 API 的性能，如果 API 不能响应越来越多的请求，不能满足不断变化的业务需求，不能按预期运行，良好的设计就毫无意义。那什么是 API 的性能?与任何性能一样，API 性能在很大程度上取决于 API 如何响应它收到的不同类型的请求。比如：我们有一个客户端应用程序，显示客户的当前订单。应用程序从 API 获取订单详细信息。但现在，客户表示，他们想查看所有订单。因此，我们
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2024-05-21 06:22:45
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Spark之所以非常出色是基于RDD构成了一体化、多元化计算核心，所以就需要在处理多范式的计算时不需要部署多个框架，只需要一个团队一个技术堆栈就可以了解决所有大数据的计算问题，相对来说在软件、硬件上团队的投入都会降低，产出确又会很高。 Spark产能来说，虽然目前基于RDD上面有五大子框架，但其实Spark上面5%的产能都未发挥出来，未来将会有极大的提高空间。 &n
# Docker 容器中的 Bash 权限问题
在使用 Docker 进行开发和部署时，容器内部的权限管理是一个重要的话题。许多用户可能会遇到“Docker 容器 Bash 权限不够”的情况，这通常是由于用户权限设置不当或设置不合理造成的。本文将介绍 Docker 容器中的权限管理问题，并提供一些解决方案和示例代码。
## Docker 容器中的权限
Docker 通过为每个容器提供一个独立
原创
2024-09-03 04:14:52
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第1章 资源配置调优Flink 性能调优的第一步， 就是为任务分配合适的资源，在一定范围内， 增加资源的分 配与性能的提升是成正比的， 实现了最优的资源配置后， 在此基础上再考虑进行后面论述的 性能调优策略。 提交方式主要是 yarn-per-job， 资源的分配在使用脚本提交 Flink 任务时进行指定。➢ 标准的 Flink 任务提交脚本 （Generic CLI 模式）从 1.11 开始，
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2023-11-24 22:58:39
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关于Flink流式计算节省资源方面你必须知道的技巧 Flink在小米的发展简介小米在流式计算方面经历了Storm、Spark Streaming和Flink的发展历程；从2019年1月接触Flink到现在，已经过去了大半年的时间了。对Flink的接触越深，越能感受到它在流式计算方面的强大能力；无论是实时性、时间语义还是对状态计算的支持等，都让很多之前需要复杂业务逻辑实现的功
k8s Volcano资源调度算法与Gang Scheduling问题分析场景k8s原生调度器在训练场景中的不足：比如，某个大数据应用需要跑 1 个 Driver 容器+10 个 Executor 容器（对应 AI 训练的话，就是 1 个 PS 容器+10 个 Worker 容器）。如果容器是一个一个的调度，假设在启动最后一个 executor 容器（对应 AI 是 Worker 容器）时，由于资
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2024-04-04 10:16:22
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我们知道， Docker 是使用 Linux 的 Namespace 技术实现各种资源隔离的。那么究竟什么是 Namespace，各种 Namespace 都有什么作用，为什么 Docker 需要 Namespace呢？下面我带你一一揭秘。首先我们来了解一下什么是 Namespace。下面是 Namespace 的维基百科定义：Namespace 是 Linux 内核的一项功能，该功能对内核资源进
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2024-03-15 06:24:46
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研究一下Kubernetes的资源调度器的实现原理以及大神们的改进。k8s的基本架构如下：Scheduler调度器做为Kubernetes三大核心组件之一， 承载着整个集群资源的调度功能，其根据特定调度算法和策略，将Pod调度到最优工作节点上，从而更合理与充分的利用集群计算资源。其作用是根据特定的调度算法和策略将Pod调度到指定的计算节点（Node）上，其做为单独的程序运行，启动之后会一直监听AP
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2024-05-31 15:16:41
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一、容器资源需求及资源限制：1、概念Requests：资源需求，最低保障。Limits：资源限额，硬限制。限制容器无论怎么运行都不能超过的资源阈值一般来讲，requests <= limits CPU：可压缩资源。一颗逻辑CPU，即一核。1=1000，millicores内存：不可压缩资源。Ei，Pi，Ti，Gi，Mi，Ki ==> 以1024为进制。2、定义资源需求及限制资
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2023-10-25 13:59:37
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编译make 时，碰到打开某个路径文件不允许，这就碰到了执行权限问题。我是在root身份下编译。安装了Intel编译器，但是环境变量设置在/home/user/.bashrc. VASP有基于不同架构的makefile，而且对代码的编译也有不同的编译器。编译过程包括了预处理、编译、汇编、链接等功能。既然有不同的子功能，那每个子功能都是一个单独的工具来实现，它们合在一起形成了一个完整的工具集。同时编
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2024-09-02 10:35:00
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系统资源不够，无法完成API
原创
2011-08-04 09:06:15
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最近看了一个新闻，说是地球上沙子资源消耗太快了，可能面临短缺的问题。当时有点奇怪。相信大家都会问：沙漠里的沙子应有尽有，要多少有多少，怎么沙子会不够用了？因为沙漠的沙子太光滑，没有办法用于建筑。还是要河沙。当然从技术上来说，肯定可以找到一个改变沙漠沙子表面的办法。然后就面临一个运输问题。这沙子需求量这么大，一运输成本可就吓人了。...
原创
2021-08-06 13:57:26
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最近看了一个新闻，说是地球上沙子资源消耗太快了，可能面临短缺的问题。当时有点奇怪。相信大家都会问：沙漠里的沙子应有尽有，要多少有多少，怎么沙子会不够用了？因为沙漠的沙子太光滑，没有办法用于建筑。还是要河沙。当然从技术上来说，肯定可以找到一个改变沙漠沙子表面的办法。然后就面临一个运输问题。这沙子需求量这么大，一运输成本可就吓人了。...
原创
2022-02-05 17:32:53
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# Docker CPU资源不足的后果及处理步骤
在使用Docker容器时，CPU资源的管理至关重要。当你的容器占用的CPU资源超出可用的范围时，可能会导致性能下降或应用程序崩溃。因此，了解Docker在CPU资源不足时会发生什么，并采取相应措施，是每个开发者的必修课。
## 整体流程
下面是我们将要探讨的整体流程：
| 步骤 | 描述
你在工作当中有遇到内存溢出问题吗？你是如何解决的？ oom通常出现在execution内存中，因为storage这块内存在放满之后，会直接丢弃内存中旧的数据，对性能有点影响但不会导致oom。一 OOM原因Driver 内存不足 driver端生成大对象 collect数据收集导致Executor 内存不足 map 类操作产生大量数据包括 map,flatMap,filter,mapP
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2023-09-30 09:43:04
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