最近我正在运行一些基准测试来了解Giraph中的故障转移机制。其实我很好奇；当工作中的一个worker变慢时，其他worker将等待它。后来在GiraphJob.java中发现了这样的东西://Speculativeexecutiondoesn'tmakesenseforGiraphgiraphConfiguration.setBoolean("mapred.map.tasks.speculative.execution",false);有谁知道为什么Giraph中没有启用推测执行？谢谢 最佳答案 首先让我们回顾一下什么是推测执行。

我已经编写了一个mapreduce程序来处理日志。除了实际输出之外，该作业还将边数据写入驱动程序代码中设置的输出路径之外的不同位置。但是启用推测执行后，终止任务尝试的输出不会已删除。有办法避免这个问题吗？除了写入正常输出位置并在作业完成后复制到外部位置之外，是否有可能解决该问题？是否可以使用“OutputCommitter”来解决这个问题？有人试过吗？任何帮助将不胜感激。 最佳答案 是的，可以使用FileOutputCommitter，当任务成功时将临时任务目录的内容移动到最终输出目录，并删除原始任务目录。我相信大多数在Hadoop

我的任务是将avro输出写入由输入记录的几个字段组织的多个目录中。Forexample:Processrecordsofcountriesacrossyearsandwriteinadirectorystructureofcountry/yeareg:outputs/usa/2015/outputs_usa_2015.avrooutputs/uk/2014/outputs_uk_2014.avroAvroMultipleOutputsmultipleOutputs=newAvroMultipleOutputs(context);........multipleOutputs.write

在Google的MapReduce论文中，他们有一个备份任务，我认为这与Hadoop中的推测任务是一回事。推测任务是如何实现的？当我开始一个推测性任务时，该任务是从最开始的较旧的缓慢任务开始，还是从较旧的任务到达的地方开始(如果是这样，它是否必须复制所有中间状态和数据？) 最佳答案 Hadoop系统的一个问题是，通过将任务划分到多个节点，少数慢速节点可能会限制程序其余部分的速率。任务可能由于各种原因而变慢，包括硬件性能下降或软件配置错误，但原因可能很难检测到，因为任务仍然成功完成，尽管时间比预期的要长。Hadoop不会尝试诊断和修复

英特尔C++编译器提供了两个用于控制float的选项:-fp-推测(快速/安全/严格/关闭)-fp-模型(精确/快速/严格和源/双/扩展)我想我理解fp-model的作用。但是什么是fp-speculation以及它与fp-model有什么关系？我还没有找到解释这个的任何英特尔文档! 最佳答案 -fp-model影响如何执行浮点计算，并且可以更改数值结果(通过许可不安全优化或更改中间计算的精度)结果进行评估)。-fp-speculation不会更改数值结果，但会影响操作引发的浮点标志(或者如果启用了浮点陷阱，则会采取哪些陷阱)。99

有时候会想，如果chatGPT是人，它会是一个怎样的人呢？下面是我的推测过程。首先，她应该是女人会推测而不会计算你问它：3457*43216=，它回答149261912（这是错的。正确结果是149397712）。之所以结果的2是对的，仅仅因为它读了太多的文字资料以后，隐约

有时候会想，如果chatGPT是人，它会是一个怎样的人呢？下面是我的推测过程。首先，她应该是女人会推测而不会计算你问它：3457*43216=，它回答149261912（这是错的。正确结果是149397712）。之所以结果的2是对的，仅仅因为它读了太多的文字资料以后，隐约

   最近从一个朋友那里看到了一些基恩士的资料，本来是想看下那个比较有特色的浓淡补正滤波器的（因为名字叫ShadingCorrectionFilter,翻译过来的意思有点搞笑），不过看到起相关文档的附近有一个也比价有意思的功能，如下面的截图所示：　　左侧有个叫RemovingBackGroundInformation的算法，看测试图片，他能够把背景的纹理去除，然后只留下一些细小的线条特征。在我的已经实现的算法里，也确实有一个菜单叫做RemoveBackGruond，尝试利用那个算法对这个图像进行处理，可以得到如下所示图像：       　　结果也相当不错。    在基恩士里这个功能的结果大概如

   最近从一个朋友那里看到了一些基恩士的资料，本来是想看下那个比较有特色的浓淡补正滤波器的（因为名字叫ShadingCorrectionFilter,翻译过来的意思有点搞笑），不过看到起相关文档的附近有一个也比价有意思的功能，如下面的截图所示：　　左侧有个叫RemovingBackGroundInformation的算法，看测试图片，他能够把背景的纹理去除，然后只留下一些细小的线条特征。在我的已经实现的算法里，也确实有一个菜单叫做RemoveBackGruond，尝试利用那个算法对这个图像进行处理，可以得到如下所示图像：       　　结果也相当不错。    在基恩士里这个功能的结果大概如

牛顿的万有引力说，大家都熟悉，是引力常数连乘两个物体的质量，再除以距离的平方。而爱因斯坦的广义相对论提出时空弯曲，提出引力波，而现代科学巳经证明了中子星，从两个黑洞合并中测出了引力波。还有人提出了夸克星，虫洞，白洞，只是现在还没有找到存在的证据。黑洞的质量很大，能吸引外界的物质，引力大到连光都逃不出来，中子星进入黑洞，它会被压小，我认为会让组成中子的夸克肩并肩的排队，不让夸克之间有距离，亦让夸克变味。还有一点疑问，发现了宇宙一百三十七亿光年，如果光量子空间走了一百三十七亿光年，让大望远镜发现，是否光量子象跑接力赛的运动员接棒一样传递那种波粒二相性，要不然就消失在了中途，消失在时间的中段，怎么可