我对内存管理/保留周期有点困惑。这是一个简单的类:@interfaceTest:NSObject{NSObject*objectA;}@property(nonatomic,strong)NSObject*objectB;-(void)methodA;@end假设我有一个测试实例拥有的block。在这个block我做:objectA=nil;我得到一个编译器，说它正在这个block中捕获self，这将导致保留循环。为什么？我在这里看不到自己。那么如果我这样做:self.objectB=nil;没有警告!如果有的话，我应该在这里得到警告。另外，如果我这样做:[selfmethodA];我
使用SpriteKit开发iOS游戏。我的背景由mapblock组成(本质上是无限map，程序生成)。我们的系统旨在管理map的“block”，我们只加载玩家附近的block。由于SpriteKit要求我们添加SKSpriteNodes，因此我们无法完全控制“卸载”不再靠近玩家的block/瓦片的Sprite。我意识到SpriteKit实际上不会在屏幕外渲染东西，但如果我们不能删除不再需要的Sprite，或者检查是否已经添加了block/图block，它会降低性能。由于SKNodes不响应isEqual:，我只看到两种方法:给每个Sprite一个名字和它们的block/瓦片坐标，并在每
我想我读过一次关于在GrandCentralDispatch中将block添加到调度队列前面的方法(这样它就不会等待其他待处理的block)。但我在GCDReference中找不到它.有谁知道这是否可能，如果可能的话如何？ 最佳答案 没有公共(public)API来“跳转”队列，也没有从队列中删除或重新排序先前入队但尚未执行的block。如果你只是想让一个block以比其他block更高的优先级执行，你可以将它提交到高优先级全局并发队列，但是这样做自然会失去使用特定队列提供的任何并发保证。除此之外，您必须自己实现此功能。做到这一点的
我有一个UIViewController，它通过Storyboard中的模态转场呈现(嵌入在UINavigationController中)。我正在尝试将键盘外观与模态演示一起制作动画(这的逻辑超出了问题的范围)。我在viewWillAppear:中使用[self.transitionCoordinatoranimateAlongsideTransition:completion:]来执行此操作，但我注意到从未调用动画block.所以一些日志让我看到唯一一次在新创建模态视图Controller上调用动画block是在viewDidLoad::>.@implementationMyMod
我正在尝试找出一种在iOS应用程序后台录制音频并将其流式传输到服务器的方法。当应用程序位于前台时，我几乎可以正常工作。我使用AVAudioRecorder记录X秒的输入。一旦我收到这已经完成的回调，我会再记录X秒。每个记录session都存储到不同的文件中，我将这些文件异步发送到服务器。但是，当我的应用程序进入后台模式时，这似乎不起作用。进入后台时，当前录制session会继续录制，直到X秒结束，但是我的应用程序会暂停，然后才能开始另一个录制session。有什么想法吗？这是我的回调代码:-(void)audioRecorderDidFinishRecording:(AVAudioRe
我在hadoop方面没有实际经验--我只学了一些理论。我面临的任务是使用集群处理一个巨大的CSV文件(比内存大得多)，我想出了以下过程。假设csv文件包含3亿行，我将1-1亿行称为第1部分，将101-2亿行称为第2部分，将201-3亿行称为第3部分。(这只是一个例子，因为在实践中数据必须被分割成更多的部分以便在内存中处理)我想按以下方式将数据分发到节点上。节点号数据获取节点1只有第1部分节点2只有第2部分节点3只有第3部分节点4第1部分和第2部分节点5第2部分和第3部分节点6第1部分和第3部分您会看到一些节点只获取数据的一部分，而一些节点获取2部分数据。根据这一点，两个函数之一应用于每
编辑-长话短说:在写入HDFS被认为成功之前，所有副本节点是否必须存储文件(其所有block)？如果是这样，复制因子是否会影响写入延迟？原始问题:在Hadoop2中，我可以通过将dfs.replication属性设置为大于1的值来控制数据block副本的数量(默认值并不总是3in一些hadoop发行版，如EMR)。据我了解，HDFS的行为是同步写入第一个副本，而其他副本则通过管道传输，并且复制以异步方式进行。这个对吗？如果上述情况成立，那么如果第一个节点向namenode发送ack然后在能够完成异步复制之前被陨石击中，则始终存在数据丢失的风险。有没有办法保证至少有X个节点在写入bloc
我只有10MB大小的文件。我认为在HDFS中第一个文件消耗10MB，其余54MB被释放到可用空间。我的问题是-第二个10MB的文件(或下一个10MB的文件序列)会继续增加直到它变成64MB吗？例如-如果我们总共消耗2个64MB的block和20MB的第3个block，那么输入拆分将给出3个输出2个64MB和1个20MB？是真的吗？ 最佳答案 引用Hadoop-权威指南:HDFS存储小文件效率低下，因为每个文件都存储在一个block中，并且block元数据由名称节点保存在内存中。因此，大量的小文件会占用名称节点上的大量内存。(但是请注
数据节点向名称节点发送心跳和block报告以及任务跟踪器向作业跟踪器发送心跳和block报告后多少秒？ 最佳答案 来自Apachedocumentation，它提供HDFS属性，dfs.heartbeat.interval默认值为3，以秒为单位确定数据节点心跳间隔。dfs.blockreport.intervalMsec默认值为21600000，以毫秒为单位确定block报告间隔。看看上面article了解各种HDFS属性。 关于Hadoop心跳和block报告时间间隔，我们在Stack
我从权威指南(HDFS概念-block)中看到了以下段落，但无法理解。MapReduce中的映射任务通常一次在一个block上运行，因此如果您的任务太少(少于集群中的节点)，您的作业将比其他方式运行得更慢。我想知道与集群中的节点总数相比，当任务很少时，作业会如何变慢。假设集群中有1000个节点和3个任务(按任务我取block，因为每个block被发送到一个节点用于单个任务)，获得结果所花费的时间总是少于说1000的场景节点和1000个任务对吗？权威指南中给出的段落无法说服我。 最佳答案 您从书中引用的段落基本上是说“尽可能多地利用节
