我正在YARN上对我的Spark作业进行一些内存调整，我注意到不同的设置会产生不同的结果并影响Spark作业运行的结果。但是，我很困惑，不完全理解为什么会发生这种情况，如果有人可以为我提供一些指导和解释，我将不胜感激。我将提供一些背景信息并发布我的问题并描述我在下面遇到的案例。我的环境设置如下:内存20G，每个节点20个VCore(共3个节点)Hadoop2.6.0Spark1.4.0我的代码递归过滤RDD以使其更小(作为算法的一部分删除示例)，然后执行mapToPair和collect以收集结果并将它们保存在列表中。问题为什么在第一种情况和第二种情况之间会抛出不同的错误并且作业运行时
我想知道在您的代码中包含未使用的函数的开销是什么。比如说你有一些调试日志，然后你给你的大部分对象一个ToString()函数，该函数在调试日志中使用。在未使用调试日志记录的发布版本中。那么删除那些ToString()函数的源代码是否值得？(例如通过宏？)或者他们只是让可执行文件稍微变大，否则不会影响性能？例如没有速度影响？或者编译器或链接器是否甚至可能删除不使用的函数？如果编译器或链接器不删除代码，如果ToString()函数是内联定义的呢？大概它会尝试内联代码，并且由于该函数从未被调用，它会消失？我想每个函数都需要保留在静态库中，但是一旦编译为可执行文件，肯定会有很多东西被链接器忽略
考虑:classA{public:virtualvoidupdate()=0;}classB:publicA{public:voidupdate(){/*stuffgoesinhere...*/}private:doublea,b,c;}classC{//SamekindofthingasB,butwithdifferentupdatefunction/datamembers}我现在在做:A*array=newA[1000];array[0]=newB();array[1]=newC();//etc.,etc.如果我调用sizeof(B)，返回的大小是3个double成员所需的大小，加
当我在一些原始图像处理操作中尝试使用SIMD指令内在函数时，我正在构建一个微基准来衡量性能变化。但是，编写有用的微基准很困难，所以我想首先了解(并尽可能消除)尽可能多的变化和错误来源。我必须考虑的一个因素是测量代码本身的开销。我正在使用RDTSC进行测量，并且正在使用以下代码来查找测量开销:externinlineunsignedlonglong__attribute__((always_inline))rdtsc64(){unsignedinthi,lo;__asm____volatile__("xorl%%eax,%%eax\n\t""cpuid\n\t""rdtsc":"=a"(
简短介绍:我正在处理多线程代码，我必须在两个线程之间共享动态分配的对象。为了使我的代码更简洁(并且不易出错)，我想在每个线程中显式“删除”对象，这就是我想使用shared_ptr的原因。第一个问题:我想知道shared_ptr中->operator的实现在运行时是否有一些额外的开销(例如，大于unique_ptr)。我所说的对象通常是longlife实例，创建后只复制一次(当我在线程之间分发它们时)，然后我只访问这些对象的方法和字段。我知道，shared_ptr只保护引用计数。第二个问题:shared_ptr在libstdc++中的优化程度如何？它总是使用互斥锁还是利用原子操作(我专注
基本上写的有点累了:std::mapthe_map;...autoiterator=the_map.find(...);if(iterator!=the_map.end()){//notethe"inversed"logicandlogicallysuperflousend()call...}真正有意义的是:if(autox=the_map.find(...)){...//xcouldeitherbeaniteratorormaybesomethinglikeboost::optional}是否有一些现有技术定义了一些帮助程序来缩短!=container.end()语法，还是只有我对此
在C++中衡量异常处理开销/性能的最佳方法是什么？请提供独立的代码示例。我的目标是MicrosoftVisualC++2008和gcc。我需要从以下情况中获取结果:没有try/catchblock时的开销存在try/catchblock但未抛出异常时的开销抛出异常时的开销 最佳答案 draftTechnicalReportonC++Performance的第5.4节完全致力于异常的开销。 关于c++-测量C++中的异常处理开销，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我创建了一个执行以下操作的应用程序:进行一些计算，写入计算数据到一个文件-重复500,000次(总共，一个接一个地写入500,000个文件)-再重复2次(总共有150万个文件写的)。读取文件中的数据，使用文件中的数据进行一些密集计算-重复1,500,000次迭代(迭代第1步中写入的所有文件。)重复第2步，迭代200次。每个文件约为212k，所以总的来说我有~300Gb的数据。在2.8Ghz的Core2DuoCPU上，整个过程似乎需要大约40天。我的问题是(您可能猜到了)是完成整个过程所需的时间。所有计算都是串行的(每个计算都依赖于之前的计算)，所以我不能将此过程并行到不同的CPU或PC
如果我有这样定义的类:classclassWithInt{public:classWithInt();...private:intsomeInt;...}而someInt是classWithInt中唯一且唯一的一个成员变量，那么声明这个类的新实例比只声明一个新整数？如果类有10个这样的整数，那会怎样？100？ 最佳答案 使用不是由凌晨喝醉的大学生编写的编译器，开销为零。至少在你开始放入virtual函数之前；那么你必须为虚拟调度机制付出代价。或者如果类中没有数据，在这种情况下，类仍然需要占用一些空间(这反过来是因为每个对象在内存中必
请看下面的代码。a)在这种情况下(简单继承，没有虚拟成员)，B::df()中的静态转换是否有任何开销(无论如何)？我发现了一些类似问题的相互矛盾的答案，这就是我问的原因......b)我正在考虑将A中的constM1*func设为私有(private)，并在B中引入一个新的私有(private)字段constM2*func以避免强制转换，但它有点使事情复杂化并使智能指针的使用更加困难。你有没有更好的方法来避免Actor阵容？classM1{public:doublef()const;};classM2:publicM1{public:doubledf()const;};classA{p
