在我的应用通知服务扩展中，我做了以下事情:-从Parse获取数据(在后台)，-将数据写入文件-将数据保存在NSUserDefaults中(在共享容器中)。有时我会收到消息:“由于内存问题而终止”。没有关于导致此问题的其他信息。有人有这方面的经验吗？奇怪的是它只是偶尔发生。 最佳答案 通知服务扩展存在内存限制。你应该使用小于4.5M的内存。所以避免使用NSUserDefaults。并尽量节省您使用的内存。今天刚学的。NSUserDefaults存储为属性列表文件。当您从属性列表中读取单个值时，整个属性列表会立即反序列化，从而导致内存使
我使用FirebaseCrashlytics进行崩溃报告。最近，我的iOS设备出现内存不足(OOM)崩溃。所以我试图在FirebaseCrashlytics控制台中查找任何报告，但没有结果。同时，我可以在FabricCrashlytics控制台中看到有关OOM崩溃的报告数据，但它已被弃用。FirebaseCrashlytics是否支持报告OOM问题？我查看了Firebase文档，用谷歌搜索，但没有找到任何与此相关的信息。另外，我遇到了这个答案https://stackoverflow.com/a/43783817/4891132其中提到未计划添加到Firebase。这里有什么变化吗
我开发了下一个代码，用于将NSMutableString对象转换为NSData对象:-(NSData*)desSerializarFirma:(NSMutableString*)firma{NSArray*arregloBits=[firmacomponentsSeparatedByString:@","];unsignedc=arregloBits.count;uint8_t*bytes=malloc(sizeof(*bytes)*c);unsignedi;for(i=0;i当我用xCode分析它时，它说memoryisneverreleased;potentialleakofmem
运行一些Pig作业，我注意到日志中有以下行:[main]INFOorg.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.mapReduceLayer.JobControlCompiler-mapred.job.reduce.markreset.buffer.percentisnotset,settodefault0.3但是，Google搜索并未显示有关参数mapred.job.reduce.markreset.buffer.percent的任何含义。有人知道它的用途吗？ 最佳答案 来自mapred
我有简单的映射器和简单的缩减器(它通过一个字段连接两个大表):protectedvoidreduce(StringLongCompositeKeykey,Iterablevalues,Contextcontext)throwsIOException,InterruptedException{}foreach(Texttext:values){//dosomeoperationswithonerecordandthenemititusingcontext.write//sonothingisstoringinmemory,onetextrecordissmall(momorethen10
谁能帮我理解SPARK如何读取hdfs数据并在主内存中管理它？换句话说，如果我创建3个RDD，第一个来自hadoop文件的RDD对其进行一些转换，然后创建第二个RDD，再次对第二个RDD进行一些转换并创建第三个RDD，然后对第三个RDD调用一些操作。将从hdfs中读取多少次数据？如果我们不显式调用缓存或持久化，所有三个RDD数据是否会保留在内存中？即当一个Action在第3个RDD上执行时，第一个RDD数据是否保留在内存中 最佳答案 如果所有RDD共享一个文件，则数据只会在操作时读取一次，而不会在任何转换时读取。重新生成第三个RDD
权威指南中的以下摘录提供了如下所示的高级详细信息，但是这个任务计数器中的虚拟内存到底指的是什么？如何解读？它与PHYSICAL_MEMORY_BYTES有什么关系？以下是其中一份工作的示例摘录。物理空间约为214GB。虚拟空间约为611GB。 最佳答案 1.这个任务计数器中的虚拟内存到底指的是什么？VirtualMemoryhereisusedtopreventOutofMemoryerrorsofatask,ifdatasizedoesn'tfitsinRAM(physicalmem).inRAM.Soaportionofmemo
我在EMR(emr-5.20.0)上有一个集群，其中一个m5.2xlarge作为NodeMaster，两个m4.large作为core，三个m4.large作为nodeworker。该集群的内存内存总和为62GB，但在YARNUI中显示的总内存为30GB。有人可以帮助我了解这个值是如何计算的吗？我已经检查了Yarn-site.xml和spark-default.conf中的配置，它们是根据AWS推荐配置的:https://docs.aws.amazon.com/pt_br/emr/latest/ReleaseGuide/emr-hadoop-task-config.html#emr-h
我正在尝试在hadoopmap/reduce(用java、linux内核操作系统编写)中执行以下操作文本文件'rules-1'和'rules-2'(总共3GB大小)包含一些规则，每个规则由结束符分隔，因此可以使用readLine()函数读取文件。这些文件“rules-1”和“rules-2”需要作为一个整体从hdfs导入到我集群中的每个映射函数中，即这些文件不能跨不同的映射函数拆分。映射器的map函数的输入是一个名为“record”的文本文件(每行以结束符结束)，因此我们从“record”文件中获取(键，值)对。该文件是可拆分的，可以作为整个map/reduce过程中使用的不同map函
想知道这两个参数(mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.map.java.opts)之间的关系是什么，有时我看到人们将mapreduce.map.memory.mb设置为2048和mapreduce.map.java.opts为-Xmx4G-Xms4G-server，想知道这种情况下的上限是多少？谢谢。问候，林 最佳答案 mapreduce.map.memory.mb是map的资源限制。mapreduce.map.java.opts是映射子jvms的堆大小。Hadoop设置更像是一种资源实现/控制，而J
