我在iPhone6和5s上的iOS应用程序都遇到了内存不足崩溃的问题。我确定内存是问题所在，因为我收到内存警告以及崩溃日志。在应用程序中，我进行了视频处理，并在10秒内为一个后处理步骤处理了大约400张图像。每个框架的资源都在自动释放池中正确释放。崩溃发生在随机重复之后。我在那10秒内分配了大量内存(总共几百MB)，但由于自定义自动释放池，内存会在每次处理图像后释放。但是，当我尝试剖析问题的根源时，我什至无法检测到高内存消耗，更不用说搜索问题的根源了。我已经在Instruments的事件监视器中分析了使用的物理内存，我的应用程序和mediaserverd在任何给定时刻都不会消耗超过30
k8s集群环境频繁报警出现节点磁盘空间不足，导致POD被驱逐，随机POD。物理机/磁盘空间预留100G。deployment和statufulset都有。持久化挂载的外部ceph。空间都足够大。到物理机上查看磁盘空间。df-lh|greproot确实呈现磁盘占用急剧上升的情况。du-sh*|sort-n时却发现没有目录的空间占用增大。持续约十分钟左右，部分POD被驱逐后空间占用瞬间下降，像是突然释放了大量空间。检查docker日志ls-lh$(find/var/lib/docker/containers/-name*-json.log)|grepG少数几个运行时间长的POD日志占用1G，但也没
嗨，有人能指出我做错了什么吗？错误是这样的:SQLerror'outofmemory'(7)-(NSArray*)RecipeInfo{NSMutableArray*retval=[[NSMutableArrayalloc]init];NSString*query=[NSStringstringWithFormat:@"SELECTkey,nameFROMrecipesWHEREtype=\'%@\'",self.RecipeType];NSLog(query);sqlite3_stmt*statement;if(sqlite3_prepare_v2(_database,[queryU
我们正在努力处理从Kafka到由Flume管理的HDFS的数据流。由于下述异常，数据未完全传输到hdfs。然而这个错误看起来误导了我们，我们在数据目录和hdfs中都有足够的空间。我们认为这可能是channel配置的问题，但我们对其他来源也有类似的配置，并且对它们工作正常。如果有人必须处理这个问题，我将不胜感激。17Aug201714:15:24,335ERROR[Log-BackgroundWorker-channel1](org.apache.flume.channel.file.Log$BackgroundWorker.run:1204)-Errordoingcheckpointj
我目前正在使用PySpark并在包含大约6亿条记录的表上运行查询。该表本身约为300gb。我的查询看起来像这样:selectf1,collect_list(struct(f2,f3))asfdatafromtablegroupby1目前，我收到此错误:#java.lang.OutOfMemoryError:Javaheapspace#-XX:OnOutOfMemoryError="kill-9%p"#Executing/bin/sh-c"kill-91010"...Killed另一件事是(f2,f3)元组的分布不均匀。一些f1可能有100k个这样的元组，而其他一些f1可能只有5个。我怀
我尝试使用spark程序作为单步执行Oozie工作流。我使用了通过spark-submit或spark-shell成功执行的jar(相同的代码):spark-submit--packagescom.databricks:spark-csv_2.10:1.5.0--masteryarn-client--class"SimpleApp"/tmp/simple-project_2.10-1.1.jar应用程序不应需要大量资源——使用spark将单个csv(星火版本:1.6.0Oozie版本:4.1.0工作流是使用Hue、Oozie工作流编辑器创建的:Actionfailed,errormes
我正在使用spark-shell执行一个spark-scala作业，我面临的问题是，在最后阶段和最终映射器结束时，就像在第5阶段，它分配50并很快完成49，在第50个它需要5分钟，并说内存不足并失败。我正在使用SPARK_MAJOR_VERSION=2我正在使用下面的命令spark-shell--masteryarn--confspark.driver.memory=30G--confspark.executor.memory=40G--confspark.shuffle.service.enabled=true--confspark.dynamicAllocation.enabled
我现在拥有一个有12个节点的集群。其中一些，特别是8个节点，有足够的磁盘空间。但是其他4个只有很小的空间可以使用。但是，其他4个节点的RAM和CPU配置仍然很高。所以我的意图是利用这些资源。但是现在，当我运行一个算法SlopeOne时，map将输出如此多的中间数据并将它们存储在磁盘上。因此存在一些错误，我将其粘贴在此说明下。我想知道:如果一个节点发现它不能在本地存储数据，它会尝试将数据存储到其他有足够磁盘空间的节点吗？如果单个节点在本地存储数据失败，是否会重新开始工作？如果一些有足够磁盘空间的节点先完成一个映射作业，它会继续运行分配给低磁盘空间节点的作业吗？我知道我可以设置一个参数，它
背景:在HadoopStreaming中，每个reduce作业在完成时都会写入hdfs，从而为Hadoop集群执行下一个reduce扫清道路。我无法将此范例映射到(Py)Spark。举个例子，df=spark.read.load('path')df.rdd.reduceByKey(my_func).toDF().write.save('output_path')当我运行它时，集群会在将任何内容写入磁盘之前收集数据框中的所有数据。至少这就是我观察工作进展时正在发生的事情。我的问题是我的数据比我的集群内存大得多，所以我在写入任何数据之前就用完了内存。在HadoopStreaming中，我们
我和其他帖子有同样的问题:hadoopgetmergetoanothermachine但答案对我不起作用总结一下我想做的事情:从hadoop集群合并(或获取文件)，而不是复制到本地机器(由于磁盘空间不足或没有)，而是直接将它们传输到远程机器。我的公钥在远程机器授权key列表中，因此不需要密码验证。我在本地机器上的常用命令是(合并文件并将其作为gzip文件放到本地服务器/机器上):hadoopfs-getmergefolderName.on.clustermerged.files.in.that.folder.gz我在另一篇文章中尝试过:hadoopfs-catfolderName.on
