我从相机获取图像，我必须考虑到它们处于不同的方向。我采用的第一种方法是使用thiscodesnippet创建一个正确旋转的UIImage。计算CGAffineTransform，然后使用CGContextDrawImage绘制图像。但是，此操作需要2-3秒才能完成。我采用的第二种方法是计算我必须将图像旋转多少度以及是否必须翻转它，然后在绘制UIImage之前应用这些旋转.这种方法花费的时间可以忽略不计。具体来说，我使用的是Cocos2D，所以无论哪种情况，我都将UIImage转换为CCTexture2D，创建了一个具有该纹理的Sprite，然后绘制它.在第一种情况下，我创建了一个新的U
有没有一种相对简单的方法可以使用OpenGLES2.0在iOS4上实现抗锯齿？在某种情况下，我需要放弃CoreAnimation以支持OpenGLES2.0以获得真正的3d图形。一切正常，但我注意到使用CoreAnimation渲染的简单3d立方体比使用OpenGL制作的立方体更清晰，后者具有更多锯齿状的线条。我读到iOS4.0支持GL_TRIANGLE_STRIP的抗锯齿，我发现了一个onlinetutorial(请参阅下面的链接代码)看起来很有希望，但我无法让它工作。我首先注意到的是所有OES后缀，它们似乎是OpenGLES1.0的残余。因为我所做的一切都是为了OpenGLES2.
我正在考虑将yarn.nodemanager.resource.memory-mb更改为高于我机器上可用RAM的值。快速搜索发现没有多少人这样做。许多在yarn上长期存在的应用程序，必然会有一个jvm堆空间分配，其中一些内存被更频繁地使用，而另一些则很少被使用。在这种情况下，对于此类应用程序来说，将一些不常用的内存部分交换到磁盘并将可用的物理内存重新分配给需要它的其他应用程序将是非常有意义的。鉴于上述背景，有人可以证实我的推理或提供另一种观点吗？另外，能否请您说明参数yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio在上述情况下的工作原理？ 最
在我的单机上进行本地开发时，我相信reducer的默认数量是6。在特定的MR步骤中，我实际上将数据分成n个分区，其中n可以大于6。根据我的观察，看起来实际上只有6个分区得到处理，因为我只看到6个特定分区的输出。几个问题:(a)是否需要将reducer的数量设置为大于分区的数量？如果是这样，我可以在运行Mapper之前/期间/之后执行此操作吗？(b)为什么其他分区没有排队？有没有办法等待一个reducer处理完一个分区，然后再处理另一个分区，这样无论reducer的实际数量是否小于分区数量，都可以处理所有分区？ 最佳答案 (a)不可以
我试图找出在简单的hadoopwordcount示例中哪些步骤花费了多少时间。在此示例中，使用了3个映射和1个reducer，每个映射生成约7MB的随机数据。我有一个通过1Gb交换机连接的集群。当我查看作业详细信息时，意识到在所有maptask完成后改组需要大约7秒，这比传输这么小的数据的预期要多。这背后的原因可能是什么？谢谢 最佳答案 Hadoop使用心跳与节点通信。默认情况下，hadoop使用最小心跳间隔等于3秒。因此，hadoop会在两次心跳(大约6秒)内完成您的任务。更多详情:https://issues.apache.or
我有很多非规范化数据，需要对其进行一些计算。大约有28列，其中1列是ID列，其中5列我需要求和，其余的我只需要报告即可。因此，对于单个ID，这些列中的22个始终相同。目前我正在对23列进行分组，然后对5列求和。在我看来，这可能有过度的开销。有更好的处理方法吗？这是初始加载后的脚本:grouped=GROUPinputDataBY(SITE_ID_COL,META_ID_COL,ITEM_ID_COL,SELLER_ID_COL,CATEGORY1_COL,CATEGORY2_COL,TOTAL_WATCH_COL,ITEM_TITLE_COL,AUCT_TYPE_COL,CURRENC
我目前正在使用mapreduce编写parquet，我将行组大小配置为256M，hdfsblock大小也设置为256M。输出文件大小约为每个文件1G。所以我应该期望生成的文件中有4个行组。但是当我使用时:parquet-tools元路径/to/my/file|grep“行组”它给了我63个不同大小和行数的行组:rowgroup1:RC:69816TS:244168913rowgroup2:RC:35111TS:117407826rowgroup3:RC:18488TS:60107388rowgroup4:RC:10357TS:33260415rowgroup5:RC:7905TS:24
ApacheSpark[http://spark.apache.org/]声称在内存方面比ApacheHadoop快100倍。它是如何实现这种惊人的加速的？这种加速仅适用于迭代机器学习算法还是适用于ETL(提取-转换-加载)任务，如JOIN和GROUPBY？Spark的RDD(弹性分布式数据集)和DataFrames都可以提供这种加速吗？Spark社区有针对上述部分场景的benchmark测试结果吗？ 最佳答案 Spark在内存中进行数据处理。不会像MapReduce那样有中间文件，所以没有I/O或者可以忽略不计。它并没有在所有情况
据我所知，Spark将每个节点的磁盘(HDFS)中的数据预加载到每个节点的RDD中进行计算。但正如我猜测的那样，MapReduce必须还将数据从HDFS加载到内存，然后在内存中进行计算。那么..为什么Spark更快速？仅仅因为当MapReduce想要进行计算而Spark预加载数据时，MapReduce每次都将数据加载到内存中？非常感谢。 最佳答案 Spark使用弹性分布式数据集(RDD)的概念，它允许透明地将数据存储在内存中，并在需要时将其保存到磁盘。另一方面，在Mapreduce中，在Map和reduce任务之后数据将被洗牌和排序
当我使用配置单元在VirtualBoxSandbox中运行查询时。我觉得Selectcount(*)比Select*慢太多了。谁能解释一下背后发生了什么？为什么会出现这种延迟？ 最佳答案 select*fromtable它可以是一个只有Map的工作但是SelectCount(*)fromtable它可以是Map和Reduce作业希望这对您有所帮助。 关于sql-为什么SelectCount(*)比Hive中的Select*慢，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
