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trap-executor

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ios - asm ("trap") 在 64 位 iOS 设备上

在我自己开发的断言宏中,我一直在iOS设备上使用asm("trap")(或在iOS模拟器上使用asm("int3"))来中断调试器。但是,在设备的64位构建中,我得到了陷阱指令的“无法识别的指令助记符”。是否有arm64的等效项?(像__builtin_trap()或raise(SIGINT)这样的替代方案确实有效,但有一些我不喜欢的行为;前者不会让你在休息后继续,而后者是一个函数,所以你总是在你休息时需要在堆栈中的下一级。) 最佳答案 我能够使用asm("svc0");进入调试器(然后继续)。我不确定这是正确的方法,但它似乎可以完

hive on spark 时,executor和driver的内存设置,yarn的资源设置

hiveonspark时,executor和driver的内存设置,yarn的资源设置。在使用HiveonSpark时,需要进行以下三个方面的内存和资源设置:Executor的内存设置在使用HiveonSpark时,需要根据数据量和任务复杂度等因素,合理地设置每个Executor的内存大小。通常情况下,每个Executor需要留一部分内存给操作系统和其他进程使用,同时为了避免过度调度,每个Executor的内存大小不应过小。一般而言,每个Executor的内存大小需要在4GB到8GB之间。可以通过设置以下参数来设置每个Executor的内存大小: spark.executor.memoryD

kafka Consumer 消费者使用多线程并发执行,并保证顺序消费, 第一种使用纯线程方式、第二种使用Executors线程池

网上搜索kafka消费者通过多线程进行顺序消费的内容都不太理想,或者太过复杂,所以自己写了几个demo,供大家参考指正。需求内容        单个消费者,每秒需要处理1000条数据,每条数据的处理时间为500ms,相同accNum(客户账号)的数据需要保证消费的顺序。注意点1、如果1秒钟生产1000条数据,消费者处理时,每条数据需要500毫秒,则消费者每次拉取数据的条数最好能控制在500条以上,这样1秒内的数据可以拉取两次,每次使用500个线程进行处理,每次耗时500ms,    2*500ms=1秒,基本可以保证1000条数据能够在1秒内处理完成。如果消费者每100ms拉取一次,每次拉取1

ERROR Executor: Exception in task 0.0 in stage 1.0 (TID 1)Long cannot be cast to java.lang.String

问题尝试使用spark写入Hbase报错这是报错行,rowkey的id这个字段是我使用sparkSQL自带的函数临时添加的,打印schema发现是long类型原因javaLong类型好像不能getAs为String,所以报错了解决将这个字段转换为String再次尝试

c - SIGTRAP : trace trap error in Golang wrapping C library, 但仅在运行 go test 时

我已经设置了一个最小的代码库repo来复制错误并尽可能清楚地解释这个错误:https://github.com/soroushjp/go_wrapper_c_err我目前正在做一个使用Go包进行ECDSA签名的项目go-secp256k1包装Csecp256k1library.如果我通过导入直接使用go-secp256k1中的函数(如在main.go中所见),它工作正常。所以在repo中,运行main.go效果很好,并打印出一个公钥。所以这是一个奇怪的错误:如果我尝试使用go-secp256k1为一个包编写一个测试,我会收到一个奇怪的错误。要复制,请运行:gotestgithub.co

c - SIGTRAP : trace trap error in Golang wrapping C library, 但仅在运行 go test 时

我已经设置了一个最小的代码库repo来复制错误并尽可能清楚地解释这个错误:https://github.com/soroushjp/go_wrapper_c_err我目前正在做一个使用Go包进行ECDSA签名的项目go-secp256k1包装Csecp256k1library.如果我通过导入直接使用go-secp256k1中的函数(如在main.go中所见),它工作正常。所以在repo中,运行main.go效果很好,并打印出一个公钥。所以这是一个奇怪的错误:如果我尝试使用go-secp256k1为一个包编写一个测试,我会收到一个奇怪的错误。要复制,请运行:gotestgithub.co

XXL-JOB executor 未授权访问漏洞

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。XXL-JOB分为admin和executor两端,前者为后台管理页面,后者是任务执行的客户端。漏洞影响版本:executor默认没有配置认证,未授权的攻击者可以通过RESTfulAPI接口执行任意命令。此漏洞为Xxljob配置不当情况下反序列化RCEXxlJobXxlJob>=2.2.0会支持RESTFULAPI,直接打公开的POC过去即可。在官方文档的执行器配置文件中说到端口号在默认情况下是9999--------------------------

linux - 什么是陷阱框架? trap frame 和 task_struct 有什么区别?

task_struct用于存储CPU的状态,trapframe做同样的事情,那么它们有什么不同呢?而trapframe是一个datastruct还是一个justand的概念? 最佳答案 cpu状态-与上下文切换有关,而trapframe保存在异常或irq出现后保存在tcb中的用户空间状态。我的解释将基于self-writtenOSforraspberrypi2(ARMv7)这是任务结构体,它存储上下文和陷阱帧:classtask{private:public:uint32_tpid;pde_t*pgd;tstatestate;uin

linux - 什么是陷阱框架? trap frame 和 task_struct 有什么区别?

task_struct用于存储CPU的状态,trapframe做同样的事情,那么它们有什么不同呢?而trapframe是一个datastruct还是一个justand的概念? 最佳答案 cpu状态-与上下文切换有关,而trapframe保存在异常或irq出现后保存在tcb中的用户空间状态。我的解释将基于self-writtenOSforraspberrypi2(ARMv7)这是任务结构体,它存储上下文和陷阱帧:classtask{private:public:uint32_tpid;pde_t*pgd;tstatestate;uin

linux - Spark配置,SPARK_DRIVER_MEMORY、SPARK_EXECUTOR_MEMORY、SPARK_WORKER_MEMORY有什么区别?

我完成了工作,阅读了https://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html上的文档inspark-folder/conf/spark-env.sh:SPARK_DRIVER_MEMORY,Master内存(例如1000M、2G)(默认:512Mb)SPARK_EXECUTOR_MEMORY,每个Worker的内存(例如1000M、2G)(默认值:1G)SPARK_WORKER_MEMORY,设置worker必须给执行者的总内存量(例如1000m、2g)以上3个参数是什么关系?据我了解,DRIVER_MEMORY是主节点/进程可以请