关于如何确定线程池大小，这可能是一个更笼统的问题，但是在这种情况下，让我们使用SpringThreadPoolTaskExecutor。对于池核心，最大大小和队列容量，我具有以下配置。我已经了解了所有这些配置的含义-here是一个很好的答案。@SpringBootApplication@EnableAsyncpublicclassMySpringBootApp{publicstaticvoidmain(String[]args){ApplicationContextctx=SpringApplication.run(MySpringBootApp.class,args);}@Beanp

使用以下配置配置线程池有区别吗:Executors.newFixedThreadPool(50);与做:ThreadPoolTaskExecutorexecutor=newThreadPoolTaskExecutor();executor.setCorePoolSize(50);executor.setThreadNamePrefix("thread-pool");executor.initialize();我对在运行时配置线程池不感兴趣(我认为这是使用ThreadPoolTask​​Executor的主要驱动因素)。 最佳答案 T

我正在使用SwingWorker在我正在制作的应用程序上执行一些重负载任务。虽然今天我了解了Executor类和这个例子:Executors.newCachedThreadPool().execute(newRunnable(){publicvoidrun(){someTask();});有人可以解释为什么要使用SwingWorker而不是上面的例子吗？这是我目前使用SwingWorker的方式:SwingWorkerworker=newSwingWorker(){protectedObjectdoInBackground(){someTask();returnnull;}};work

我正在阅读GitlabCI多室内文档它可以通过如何设置GitlabCI多室内执行人来走动，但是我似乎找不到有关最初设置的执行程序（在DOCS中或在线搜索）的任何内容。这受支持吗？看答案配置写入/etc/gitlab-runner/config.toml您可以使用自己喜欢的编辑器进行编辑，然后您需要重新加载或重新启动RunnerService。这是文档对于Gitlab跑步者config.toml文件。

在对SparkDataframe执行mapPartitions操作时，是否有任何方法可以从SparkExecutor获取Hadoop文件系统？如果没有，至少有什么方法可以获取Hadoop配置以生成新的Hadoop文件系统？考虑到HDFS是基于Kerberos的。用例类似于(伪代码):spark.sql("SELECT*FROMcities").mapPartitions{iter=>iter.groupedBy(some-variable).foreach{rows=>hadoopFS.write(rows)}TaskContext.getPartitionId}

我正在尝试执行Hadoop/Yarn(版本:2.9.1)Docker-Container-Executor的简单示例:vars="YARN_CONTAINER_RUNTIME_TYPE=docker,YARN_CONTAINER_RUNTIME_DOCKER_IMAGE=hadoop-docker"hadoopjarhadoop-examples.jarpi-Dyarn.app.mapreduce.am.env=$vars-Dmapreduce.map.env=$vars-Dmapreduce.reduce.env=$vars10100不幸的是，作业失败并出现以下异常:Failingt

我的环境包含4个物理节点和少量RAM，每个节点有8个CPU内核。我注意到spark会自动决定为每个CPU分配RAM。结果是发生了内存错误。我正在处理大数据结构，我希望每个执行程序都将在物理节点上拥有整个RAM内存(否则我会遇到内存错误)。我尝试在“yarn-site.xml”文件上配置“yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores1”或在spark-defaults.conf上配置“spark.driver.cores1”但没有成功。 最佳答案 尝试设置spark.executor.cores1

我是一名新手，正在尝试介绍本地Spark工作。这是我尝试执行的命令，但我收到一条警告，指出我的执行程序选项被忽略，因为它们是非spark配置属性。错误:Warning:Ignoringnon-sparkconfigproperty:“spark.executor.extraJavaOptions=javaagent:statsd-jvm-profiler-2.1.0-jar-with-dependencies.jar=server=localhost,port=8086,reporter=InfluxDBReporter,database=profiler,username=profi

我是spark的新手。正在尝试运行sparkonyarninyarn-clientmode.SPARKVERSION=1.0.2HADOOPVERSION=2.2.0yarn集群有3个事件节点。spark-env.sh中设置的属性SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1GSPARK_EXECUTOR_INSTANCES=3SPARK_EXECUTOR_CORES=1SPARK_DRIVER_MEMORY=2GCommandused:/bin/spark-shell--masteryarn-client但是在登录spark-shell之后，它只注册了1个执行器，并为其分配了一些默认

在我升级androidstudio并打开它之后，我得到了这个错误:Information:Gradletasks[:app:generateDebugSources,:app:generateDebugTestSources]:app:preBuild:app:preDebugBuild:app:checkDebugManifest:app:preReleaseBuild:app:prepareComAndroidSupportAppcompatV72211LibraryUP-TO-DATE:app:prepareComAndroidSupportSupportV42211Librar