搜索[启动程序]结果-低调大师优秀个人博客

精选列表

搜索[启动程序]，共10000篇文章

spark源码分析之Executor启动与任务提交篇

任务提交流程概述在阐明了Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。

2017-04-29

docker（15）：以docker 方式启动单机版 tidb

2，tidb安装&启动 docker pull pingcap/tidb #45.58 MB mkdir -p /data/tidb/data docker run --name tidb-server

2017-04-27

Android安全开发之启动私有组件漏洞浅谈

但是，如果存在某个私有组件能被导出组件启动的话，那么这个私有组件其实就不再是私有了。如果攻击者可以通过控制导出的组件对私有组件进行控制，那么攻击者的攻击面就大大的扩大了。

2017-04-06

docker（3）：配置rancher网络环境，下载启动tomcat容器

如果启动没有问题，并且使用docker ps 也可以看到服务，就说明注册上了。

2016-04-13

SparkContext的初始化（叔篇）——TaskScheduler的启动

3.7节介绍了任务调度器TaskScheduler的创建，要想TaskScheduler发挥作用，必须要启动它，代码如下。

2016-03-09

Hadoop 2.x HDFS和YARN的启动方式

一.三种启动方式介绍方式一：逐一启动（实际生产环境中的启动方式） hadoop-daemon.sh start|stop namenode|datanode| journalnode yarn-daemon.sh

2016-03-03

Spark1.4启动spark-shell时initializing失败

错误信息如下: 5/11/03 16:48:15 INFO spark.SparkContext: Running Spark version 1.4.1 15/11/03 16:48:15 WARN spark.SparkConf: In Spark 1.0 and later spark.local.dir will be overridden by the value set by the cluster manager (via SPARK_LOCAL_DIRS in mesos/standalone and LOCAL_DIRS in YARN). 15/11/03 16:48:15 WARN spark.SparkConf: SPARK_JAVA_OPTS was detected (set to '-verbose:gc -XX:-UseGCOverheadLimit -XX:+UseCompressedOops -XX:-PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/xujingwen/ocdc/spark-1.4.1-bin-hadoop2.6/1103164805.hprof'). This is deprecated in Spark 1.0+. Please instead use: - ./spark-submit with conf/spark-defaults.conf to set defaults for an application - ./spark-submit with --driver-java-options to set -X options for a driver - spark.executor.extraJavaOptions to set -X options for executors - SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS to set java options for standalone daemons (master or worker) 15/11/03 16:48:15 WARN spark.SparkConf: Setting 'spark.executor.extraJavaOptions' to '-verbose:gc -XX:-UseGCOverheadLimit -XX:+UseCompressedOops -XX:-PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/xujingwen/ocdc/spark-1.4.1-bin-hadoop2.6/1103164805.hprof' as a work-around. 15/11/03 16:48:15 WARN spark.SparkConf: Setting 'spark.driver.extraJavaOptions' to '-verbose:gc -XX:-UseGCOverheadLimit -XX:+UseCompressedOops -XX:-PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/home/xujingwen/ocdc/spark-1.4.1-bin-hadoop2.6/1103164805.hprof' as a work-around. 15/11/03 16:48:15 WARN spark.SparkConf: SPARK_CLASSPATH was detected (set to ':ls $SPARK_HOME/lib/*.jar'). This is deprecated in Spark 1.0+. Please instead use: - ./spark-submit with --driver-class-path to augment the driver classpath - spark.executor.extraClassPath to augment the executor classpath 15/11/03 16:48:15 WARN spark.SparkConf: Setting 'spark.executor.extraClassPath' to ':ls $SPARK_HOME/lib/*.jar' as a work-around. 15/11/03 16:48:15 ERROR spark.SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Found both spark.driver.extraClassPath and SPARK_CLASSPATH. Use only the former. at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$validateSettings$6$$anonfun$apply$8.apply(SparkConf.scala:444) at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$validateSettings$6$$anonfun$apply$8.apply(SparkConf.scala:442) at scala.collection.immutable.List.foreach(List.scala:318) at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$validateSettings$6.apply(SparkConf.scala:442) at org.apache.spark.SparkConf$$anonfun$validateSettings$6.apply(SparkConf.scala:430) at scala.Option.foreach(Option.scala:236) at org.apache.spark.SparkConf.validateSettings(SparkConf.scala:430) at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:365) at org.apache.spark.repl.SparkILoop.createSparkContext(SparkILoop.scala:1017) at $line3.$read$$iwC$$iwC.<init>(<console>:9) at $line3.$read$$iwC.<init>(<console>:18) at $line3.$read.<init>(<console>:20) at $line3.$read$.<init>(<console>:24) at $line3.$read$.<clinit>(<console>) at $line3.$eval$.<init>(<console>:7) at $line3.$eval$.<clinit>(<console>) 查看spark-env.sh 和spark-default.conf中的配置发现两边都写的有classpath //spark-default.conf # Default system properties included when running spark-submit. # This is useful for setting default environmental settings. # Example: # spark.master spark://master:7077 # spark.eventLog.enabled true # spark.eventLog.dir hdfs://namenode:8021/directory # spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer # spark.driver.memory 5g # spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three" # # spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer spark.local.dir /home/xujingwen/data/pseudo-dist/spark/local,/home/xujingwen/data/pseudo-dist/spark/local spark.io.compression.codec snappy spark.speculation false spark.yarn.executor.memoryOverhead 512 #spark.storage.memoryFraction 0.4 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://cdh5cluster/eventLog spark.eventLog.compress true spark.driver.extraClassPath /home/xujingwen/ocdc/spark-1.4.1-bin-2.6.0-cdh5.4.4/lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar:/home/xujingwen/ocdc/spark-1.4.1-bin-2.6.0-cdh5. 4.4/lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar:/home/xujingwen/ocdc/spark-1.4.1-bin-2.6.0-cdh5.4.4/lib/datanucleus-core-3.2.10.jar:/home/xujingwen/ocdc/spark-1.4.1-bin-2.6.0-cdh 5.4.4/lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar //spark-env.sh # Generic options for the daemons used in the standalone deploy mode # - SPARK_CONF_DIR Alternate conf dir. (Default: ${SPARK_HOME}/conf) # - SPARK_LOG_DIR Where log files are stored. (Default: ${SPARK_HOME}/logs) # - SPARK_PID_DIR Where the pid file is stored. (Default: /tmp) # - SPARK_IDENT_STRING A string representing this instance of spark. (Default: $USER) # - SPARK_NICENESS The scheduling priority for daemons. (Default: 0) MASTER=yarn-client SPARK_HOME=/home/xujingwen/ocdc/spark-1.4.1-bin-2.6.0-cdh5.4.4 SCALA_HOME=/home/xujingwen/ocdc/scala JAVA_HOME=/home/xujingwen/ocdc/jdk1.7.0_21 HADOOP_HOME=/home/xujingwen/ocdc/hadoop-2.6.0-cdh5.4.4 export SPARK_MASTER_IP=192.168.0.4 HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=50 SPARK_EXECUTOR_CORES=2 SPARK_EXECUTOR_MEMORY=4G SPARK_DRIVER_MEMORY=3G SPARK_YARN_APP_NAME="Spark-1.1.0" #export SPARK_YARN_QUEUE="default" SPARK_SUBMIT_LIBRARY_PATH=$SPARK_LIBRARY_PATH:$HADOOP_HOME/lib/native SPARK_JAVA_OPTS="-verbose:gc -XX:-UseGCOverheadLimit -XX:+UseCompressedOops -XX:-PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps $SPARK_JAVA_OPTS -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryEr ror -XX:HeapDumpPath=/home/xujingwen/ocdc/spark-1.4.1-bin-hadoop2.6/`date +%m%d%H%M%S`.hprof" export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.retainedApplications=1000 -Dspark.history.retainedApplications=1000 -Dspark.history.fs.logD irectory=hdfs://cdh5cluster/eventLog" #export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/home/xujingwen/ocdc/apache-hive-1.2.1-bin/lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar for libjar in 'ls $SPARK_HOME/lib/*.jar' do SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:$libjar done spark1.4版本以后应统一将classpath配置到spark-default.conf文件中如下：

2015-11-02

启动Hadoop HDFS时的“Incompatible clusterIDs”错误原因分析

Hadoop HDFS时的“Incompatible clusterIDs”错误原因分析.pdf “IncompatibleclusterIDs”的错误原因是在执行“hdfsnamenode-format”之前，没有清空DataNode节点的data目录。网上一些文章和帖子说是tmp目录，它本身也是没问题的，但Hadoop2.4.0是data目录，实际上这个信息已经由日志的“/data/hadoop/hadoop-2.4.0/data”指出，所以不能死死的参照网上的解决办法，遇到问题时多仔细观察。从上述描述不难看出，解决办法就是清空所有DataNode的data目录，但注意不要将data目录本身给删除了。 data目录由core-site.xml文件中的属性“dfs.datanode.data.dir”指定。 2014-04-1719:30:33,075INFOorg.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage:Lockon/data/hadoop/hadoop-2.4.0/data/in_use.lockacquiredbynodename28326@localhost 2014-04-1719:30:33,078FATALorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:InitializationfailedforblockpoolBlockpool(DatanodeUuidunassigned)serviceto/172.25.40.171:9001 java.io.IOException:IncompatibleclusterIDsin/data/hadoop/hadoop-2.4.0/data:namenodeclusterID=CID-50401d89-a33e-47bf-9d14-914d8f1c4862;datanodeclusterID=CID-153d6fcb-d037-4156-b63a-10d6be224091 atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.doTransition(DataStorage.java:472) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:225) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:249) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initStorage(DataNode.java:929) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initBlockPool(DataNode.java:900) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.verifyAndSetNamespaceInfo(BPOfferService.java:274) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.connectToNNAndHandshake(BPServiceActor.java:220) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:815) atjava.lang.Thread.run(Thread.java:744) 2014-04-1719:30:33,081WARNorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:Endingblockpoolservicefor:Blockpool(DatanodeUuidunassigned)serviceto/172.25.40.171:9001 2014-04-1719:30:33,184WARNorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:BlockpoolIDneeded,butservicenotyetregisteredwithNN java.lang.Exception:trace atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.getBlockPoolId(BPOfferService.java:143) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockPoolManager.remove(BlockPoolManager.java:91) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.shutdownBlockPool(DataNode.java:859) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.shutdownActor(BPOfferService.java:350) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.cleanUp(BPServiceActor.java:619) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:837) atjava.lang.Thread.run(Thread.java:744) 2014-04-1719:30:33,184INFOorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:RemovedBlockpool(DatanodeUuidunassigned) 2014-04-1719:30:33,184WARNorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:BlockpoolIDneeded,butservicenotyetregisteredwithNN java.lang.Exception:trace atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.getBlockPoolId(BPOfferService.java:143) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.shutdownBlockPool(DataNode.java:861) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.shutdownActor(BPOfferService.java:350) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.cleanUp(BPServiceActor.java:619) atorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:837) atjava.lang.Thread.run(Thread.java:744) 2014-04-1719:30:35,185WARNorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:ExitingDatanode 2014-04-1719:30:35,187INFOorg.apache.hadoop.util.ExitUtil:Exitingwithstatus0 2014-04-1719:30:35,189INFOorg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG:ShuttingdownDataNodeatlocalhost/127.0.0.1 ************************************************************/

2014-04-16

golicense —— Go 二进制程序许可证扫描程序

golicense 是一个 Go 二进制程序的依赖项和许可证扫描工具，从已编译的 Go 二进制文件中扫描和分析 OSS 依赖项和许可证。

2022-09-01

如何打造小程序体验评分满分 - 京喜小程序优化实践

作者：凹凸曼-冥冥背景— 体验评分 Audits 是微信开发者工具内置的一项功能，会在小程序运行过程中实时检查，分析出一些可能导致体验不好的地方，并且定位出哪里有问题，以及给出一些优化建议。

2020-08-25

好程序员Python培训分享Python程序员面试技巧

好程序员Python培训分享Python程序员面试技巧，往年的这个时候，“金三银四”的招聘热潮已经扑面而至。

2020-04-22

程序的一生：从源程序到进程的辛苦历程

摘要：一个程序的一生，从源程序到进程的辛苦历程！本文不深入研究编译原理、操作系统原理，主要聚焦于程序的加载和链接。

2020-03-17

【小程序直播资料】淘宝小程序在新开放场景的探索

课程介绍讲述淘宝小程序的开放生态，和小程序在 BC 工具领域带来的新能力。以开发者的视角，结合淘宝小程序特色，从开发支撑链路、丰富的物料体系来为你讲解小程序开发实践。

2019-05-19

Java程序员谈一谈-----java程序员成长之路

这个时候，不要急于进入下一部分，留下几天好好写一些程序，尽可能熟悉这些基础内容。

2018-01-10

致敬程序员日，盘点云计算的天才程序员

10月24日是程序员日，在这个特殊的日子里笔者为大家盘点几位云计算技术背后的天才程序员。

2017-08-01

Window,Linux应用程序调试法----写文件调试程序法

通常，我们在调试程序的都会使用printf。在Android中，我们会去使用logcat，现在，给大家介绍一种常用的调试方法，debug写文件调试法。

2017-06-05

《Kotlin 程序设计》第十四章使用Kotlin开发Android程序

第十四章使用Kotlin开发Android程序正式上架：《Kotlin极简教程》Official on shelves: Kotlin Programming minimalist tutorial

2017-05-29

“附近的小程序”将开放，小程序连接更多线下场景

今天，在微信公开课深圳站小程序专场上，微信团队不仅对近期上线的小程序新能力进行解读，也再次阐述小程序的服务场景，并带来了两项全新的能力：“第三方平台”和“附近的小程序”。

2017-03-29

正确约会微信小程序的方式 - 哪里找到小程序

小程序究竟该如何获取？首先，你需要将微信更新至iOS6.5.3版本或Android6.5.3版本，其次，你得尝试使用一个小程序。下面，我们就来科普一下哪里找到小程序。

2017-01-08

第5课：启动方式与三种操作模式

关键在于你怎么启动它、选择哪种模式。两种启动方式与三种操作模式，共同决定了它的自主权边界。

2026-09-07

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。