TimeProfiler似乎只显示按CPU时间排名排序的函数调用。但是，有时我希望在特定运行期间看到调用序列(多线程)。我需要定制仪器来实现吗？我试用了TimeProfiler在其UI中提供的复选框，但没有任何帮助。我不得不求助于良好的旧日志记录，这显然是低效的。 最佳答案 它是一个采样分析器，所以它只显示采样时正在执行的调用；您无法看到一段时间内发生的所有调用。也就是说，如果您在右侧显示“扩展详细信息Pane”，您可以看到导致每次调用的调用堆栈，这可能会让您很好地了解发生了什么。查看Appledocumentation.作为替代解
这让我发疯。我有两个只是UIWebViews的应用程序，使用XCode4.5.2和iOS6.0SDK。我想更改网络调用的UserAgent。我在两者中都使用了这段代码:NSString*secretagent=@"MyUserAgent";NSDictionary*dictionary=[[NSDictionaryalloc]initWithObjectsAndKeys:secretAgent,@"UserAgent",nil];[[NSUserDefaultsstandardUserDefaults]registerDefaults:dictionary];根据我对Web日志的扫描，
需要帮助显示每30分钟的时间间隔，假设当前时间是上午11:45时间间隔应该是:12:00pm,12:30pm,01:00pm,01:30pm,02:00pm,02:30pm......10:30pm.NSString*time=@"10.30pm";NSDate*date1;NSDate*date2;{NSDateFormatter*formatter=[[NSDateFormatteralloc]init];[formattersetDateFormat:@"hh.mma"];date1=[formatterdateFromString:time];date2=[formatterd
我用Java编写了一个简单的Map/Reduce程序，用于两个文本文件的关系连接操作。该算法在许多地方都有描述，即在Reduce任务中进行连接。我想调整它以获得更好的性能。第一件事是尝试不同数量的Reduce任务。目前我只在一台4核的计算机上运行，但实际上在分布式文件系统中。我遇到了一个奇怪的现象，如果我运行4个或32个reduce任务，wall-time(时间统计到时间完成)比我只运行1个reduce任务的时间还要长一点:1reducer:22.4seconds4reducer:23.3seconds32reducer:26.1seconds从这个趋势来看，我真的无法解释。第一印
我有一个由2台机器组成的集群，我正在尝试使用YARN集群管理器提交一个spark作业。基于hadoop2.6.2构建的vanillaSpark1.6.2普通Hadoop2.7.2我可以使用独立的集群管理器成功运行map-reduce作业和spark作业。但是当我用YARN运行它时，我得到了一个错误。对如何让它发挥作用有什么建议吗？如何启用更详细的日志记录？错误信息绝对不清楚为什么在hadoop/logs/userlogs/applicationXXX下没有创建日志文件？反问:IMO:hadoop日志记录和诊断不是很好。这是为什么？Hadoop似乎是一个成熟的产品。下面是输出:mike@
我正在尝试编写javaMapReduce代码并不断收到错误:Error:java.lang.NumberFormatException:Forinputstring:"time"atjava.lang.NumberFormatException.forInputString(NumberFormatException.java:65)atjava.lang.Long.parseLong(Long.java:589)atjava.lang.Long.parseLong(Long.java:631)atTokenizerMapper.map(UnknownSource)atTokenize
关注这篇文章http://nousefor.net/55/2011/12/php/hbase-and-hive-thrift-php-client/我下载了HBase和Thriftphp客户端包并将它们放在我的ubuntu机器上的var/www/thrift/目录中，并编写了这个简单的客户端代码来打开连接并显示数据库中的表。但是服务器不断返回错误消息“连接超时[110]”。有任何想法吗..？？此外，当使用$transport=newTSocket('localhost',10001);在服务器(AmazonEC2)上运行时代码执行良好open();}catch(Exception$ex
我试图了解HDFS如何实现concat操作并深入到以下部分code.在我看来，从这个实现来看，concat只是对目标文件的inode进行元操作，实际block没有移动。我在想这是否会导致碎片化+增加寻道时间，因为不同的block会位于磁盘上的不同位置(考虑磁盘)。这个假设是否正确？如果是，我们可以避免这种情况吗？ 最佳答案 经过几次实验，我找到了自己问题的答案。在非常频繁的文件连接操作(每分钟约1k)之后，数据节点开始提示一天左右的block太多，这让我相信这确实会导致碎片化和磁盘上block数量的增加。我使用的解决方案是编写一个单
我使用Spark中的MLIB库对大小为8G和700万行的数据运行了SVM算法。我在单个节点上以独立模式运行Spark。我使用/usr/bin/time-v来捕获有关作业的数据。我得到了峰值内存利用率和%CPU时间等等。我得到的CPU使用率百分比仅为6%。我在程序运行的同时监视TOP一段时间，我可以看到超过100%几乎始终如一地被使用。我现在很困惑，为什么/usr/bin/time只显示了6%？更多细节-我的机器是16G，我运行的程序消耗了13.88G。程序执行时间为2.1小时。任何见解，任何人？ 最佳答案 我发现了问题。因此，usr
Hadoop作业成功后，会显示各种计数器的摘要，请参见下面的示例。我的问题是Totaltimespentbyallmaptasks计数器中包含什么，特别是在映射器作业不是节点本地的情况下，是否包含数据复制时间？17/01/2509:06:12INFOmapreduce.Job:Counters:49FileSystemCountersFILE:Numberofbytesread=2941FILE:Numberofbyteswritten=241959FILE:Numberofreadoperations=0FILE:Numberoflargereadoperations=0FILE:N
