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android - GCM 示例项目错​​误消息 "Could not find google-play-services_lib.apk"

使用http://code.google.com/p/gcm/source/browse/#git%2Fgcm-client上提供的示例代码,应用程序启动协议(protocol)包含有关缺少APK的消息。[2013-06-2210:28:24-GCMClientNewAPI]------------------------------[2013-06-2210:28:24-GCMClientNewAPI]AndroidLaunch![2013-06-2210:28:24-GCMClientNewAPI]adbisrunningnormally.[2013-06-2210:28:24-G

一文看懂Spark中Cache和CheckPoint的区别

目录循循渐进理解使用Cache或者PersistCheckPoint缓存和CheckPoint的区别循循渐进理解wc.txt数据hellojavasparkhadoopflumekafkahbasekafkaflumehadoop看下面代码会打印多少条-------------------------(RDD2)importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectCache{defmain(args:Array[String]):Unit={valsc=newSparkContex

spark3.3.x处理excel数据

环境:spark3.3.xscala2.12.x引用:spark-shell--jarsspark-excel_2.12-3.3.1_0.18.5.jar或项目里配置pom.xml!--https://mvnrepository.com/artifact/com.crealytics/spark-excel-->dependency>groupId>com.crealytics/groupId>artifactId>spark-excel_2.12/artifactId>version>3.3.1_0.18.5/version>/dependency>代码:1、直接使用excel文件第一行作为

Spark任务优化分析

一、背景首先需要掌握SparkDAG、stage、task的相关概念Spark的job、stage和task的机制论述-知乎task数量和rdd分区数相关runningtask数=executors*cores(如果runningtask没有达到乘积最大,一般是队列资源不足)二、任务慢的原因分析找到运行时间比较长的stage再进去看里面的task可以看到某个task读取的数据量明显比其他task较大。如果是sql任务进入到SQL页面看到对应的执行卡在哪里,然后分析,如下图是hashid、actor_name,可以看到是groupby数据有倾斜。groupby数据倾斜问题,可以参考hivegro

ERRORNetwork ErrorAxiosError@webpack-internal:///./node_modules/axios/lib/core/AxiosError.js:23:18

错误:ERRORNetworkErrorAxiosError@webpack-internal:///./node_modules/axios/lib/core/AxiosError.js:23:18handleError@webpack-internal:///./node_modules/axios/lib/adapters/xhr.js:155:14EventHandlerNonNull*dispatchXhrRequest@webpack-internal:///./node_modules/axios/lib/adapters/xhr.js:152:5__webpack_export

Spark---数据输出

1.输出为Python对象 collect算子:将RDD各个分区内的数据,统一收集到Driver中,形成一个List对象reduce算子:对RDD数据集按照传入的逻辑进行聚合take算子:取RDD的前N个元素,组合成list返回给你count算子:计算RDD有多少条数据,返回值是一个数字#collect算子:将RDD各个分区内的数据,统一收集到Driver中,形成一个List对象#语法:rdd.collect()#返回一个listfrompysparkimportSparkConf,SparkContextimportosos.environ['PYSPARK_PYTHON']="D:/Pro

【已解决,可放心食用】spark-slave1: ssh: Could not resolve hostname spark-slave1: Name or service not know

开启hadoop集群的时候遇到了这个问题我的问题比较好解决,一眼就能看出来,是因为slave和配置文件中的不对应。然后我就去查了查还有没有其他形式的,比如不是因为配置文件里面写错名字这种低级错误还是有这种情况的,大概有以下几种情况和解决方案一定要配置免密登陆在这之前要修改/etc/hosts文件中的映射vim/etc/hosts#配置主机名字对应的ip和主机名字  免密登陆的配置步骤ssh-keygen-tdsa-P''-f~/.ssh/id_dsa #可以只在master上执行,如果其他节点也想实现免密登陆,按照这个步骤操作就可以ssh-copy-id-i/root/.ssh/id_dsa.

Spark Streaming 整合 Kafka

本专栏案例代码和数据集链接:https://download.csdn.net/download/shangjg03/884778271.版本说明Spark 针对 Kafka 的不同版本,提供了两套整合方案:`spark-streaming-kafka-0-8` 和 `spark-streaming-kafka-0-10`,其主要区别如下:本文使用的 Kafka 版本为 `kafka_2.12-2.2.0`,故采用第二种方式进行整合。2.项目依赖项目采用 Maven 进行构建,主要依赖如下:    2.12                org.apache.spark        spar

spark中使用flatmap报错:TypeError: ‘int‘ object is not subscriptable

 1、背景描述菜鸟笔者在运行下面代码时发生了报错:frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","apple1012")rdd=sc.parallelize([[1,2],3,[7,5,6]])rdd1=rdd.flatMap(lambdax:x)print(rdd1.collect())报错描述如下:2、报错原因 显然这是传入的数据类型发生了错误:因为我们试图对整数对象执行下标操作,而这是不允许的。原来flatMap底层通过取下标来展开元素如果rdd集合里面有非可迭代对象(如int元素)则会报错TypeError:'int'obje

c++ - 无法加载/usr/local/lib 中存在的共享库 (Fedora x64)

当尝试运行我刚刚编译成功的程序时,出现以下错误:./src/sensors/laser_scan_producer:errorwhileloadingsharedlibraries:liblcm.so.1:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectoryls/usr/local/lib/liblcm*产生/usr/local/lib/liblcm.la/usr/local/lib/liblcm.so/usr/local/lib/liblcm.so.1/usr/local/lib/liblcm.so.1.2.0为了冗余,我已经执行了几次su