buster2014

spark-shell on yarn 出错解决【启动命令bin/spark-shell --master yarn-client出现错误，类ExecutorLauncher 找不到】

文章来源：http://www.dataguru.cn/thread-331456-1-1.html

今天想要将spark-shell 在yarn-client的状态下结果出错：

[python] view plaincopy

[hadoop@localhost spark-1.0.1-bin-hadoop2]$ bin/spark-shell --master yarn-client
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
14/07/22 17:28:46 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: hadoop
14/07/22 17:28:46 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(hadoop)
14/07/22 17:28:46 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
14/07/22 17:28:46 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
14/07/22 17:28:46 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:49827
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_ / _ / _ `/ __/ '_/
/___/ .__/_,_/_/ /_/_ version 1.0.1
/_/
Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.7.0_55)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
14/07/22 17:28:51 WARN spark.SparkConf:
SPARK_CLASSPATH was detected (set to '/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/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
14/07/22 17:28:51 WARN spark.SparkConf: Setting 'spark.executor.extraClassPath' to '/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/lib/*.jar' as a work-around.
14/07/22 17:28:51 WARN spark.SparkConf: Setting 'spark.driver.extraClassPath' to '/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/lib/*.jar' as a work-around.
14/07/22 17:28:51 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: hadoop
14/07/22 17:28:51 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(hadoop)
14/07/22 17:28:51 INFO slf4j.Slf4jLogger: Slf4jLogger started
14/07/22 17:28:51 INFO Remoting: Starting remoting
14/07/22 17:28:51 INFO Remoting: Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp://spark@localhost:41257]
14/07/22 17:28:51 INFO Remoting: Remoting now listens on addresses: [akka.tcp://spark@localhost:41257]
14/07/22 17:28:51 INFO spark.SparkEnv: Registering MapOutputTracker
14/07/22 17:28:51 INFO spark.SparkEnv: Registering BlockManagerMaster
14/07/22 17:28:51 INFO storage.DiskBlockManager: Created local directory at /tmp/spark-local-20140722172851-5d58
14/07/22 17:28:51 INFO storage.MemoryStore: MemoryStore started with capacity 294.9 MB.
14/07/22 17:28:51 INFO network.ConnectionManager: Bound socket to port 36159 with id = ConnectionManagerId(localhost,36159)
14/07/22 17:28:51 INFO storage.BlockManagerMaster: Trying to register BlockManager
14/07/22 17:28:51 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager localhost:36159 with 294.9 MB RAM
14/07/22 17:28:51 INFO storage.BlockManagerMaster: Registered BlockManager
14/07/22 17:28:51 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
14/07/22 17:28:51 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
14/07/22 17:28:51 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:57197
14/07/22 17:28:51 INFO broadcast.HttpBroadcast: Broadcast server started at http://localhost:57197
14/07/22 17:28:51 INFO spark.HttpFileServer: HTTP File server directory is /tmp/spark-9b5a359c-37cf-4530-85d6-fcdbc534bc84
14/07/22 17:28:51 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
14/07/22 17:28:51 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
14/07/22 17:28:51 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:34888
14/07/22 17:28:52 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
14/07/22 17:28:52 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:4040
14/07/22 17:28:52 INFO ui.SparkUI: Started SparkUI at http://localhost:4040
14/07/22 17:28:52 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
--args is deprecated. Use --arg instead.
14/07/22 17:28:52 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
14/07/22 17:28:53 INFO yarn.Client: Got Cluster metric info from ApplicationsManager (ASM), number of NodeManagers: 1
14/07/22 17:28:53 INFO yarn.Client: Queue info ... queueName: default, queueCurrentCapacity: 0.0, queueMaxCapacity: 1.0,
queueApplicationCount = 1, queueChildQueueCount = 0
14/07/22 17:28:53 INFO yarn.Client: Max mem capabililty of a single resource in this cluster 8192
14/07/22 17:28:53 INFO yarn.Client: Preparing Local resources
14/07/22 17:28:53 INFO yarn.Client: Uploading file:/home/hadoop/spark/assembly/target/scala-2.10/spark-assembly_2.10-0.9.1-hadoop2.2.0.jar to hdfs://localhost:9000/user/hadoop/.sparkStaging/application_1406018656679_0002/spark-assembly_2.10-0.9.1-hadoop2.2.0.jar
14/07/22 17:28:54 INFO yarn.Client: Setting up the launch environment
14/07/22 17:28:54 INFO yarn.Client: Setting up container launch context
14/07/22 17:28:54 INFO yarn.Client: Command for starting the Spark ApplicationMaster: List($JAVA_HOME/bin/java, -server, -Xmx512m, -Djava.io.tmpdir=$PWD/tmp, -Dspark.tachyonStore.folderName="spark-10325217-bdb0-4213-8ae8-329940b98b95", -Dspark.yarn.secondary.jars="", -Dspark.home="/home/hadoop/spark", -Dspark.repl.class.uri="http://localhost:49827", -Dspark.driver.host="localhost", -Dspark.app.name="Spark shell", -Dspark.jars="", -Dspark.fileserver.uri="http://localhost:34888", -Dspark.executor.extraClassPath="/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/lib/*.jar", -Dspark.master="yarn-client", -Dspark.driver.port="41257", -Dspark.driver.extraClassPath="/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/lib/*.jar", -Dspark.httpBroadcast.uri="http://localhost:57197", -Dlog4j.configuration=log4j-spark-container.properties, org.apache.spark.deploy.yarn.ExecutorLauncher, --class, notused, --jar , null, --args 'localhost:41257' , --executor-memory, 1024, --executor-cores, 1, --num-executors , 2, 1>, <LOG_DIR>/stdout, 2>, <LOG_DIR>/stderr)
14/07/22 17:28:54 INFO yarn.Client: Submitting application to ASM
14/07/22 17:28:54 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1406018656679_0002 to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
14/07/22 17:28:54 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021334568
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:28:55 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021334568
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:28:56 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021334568
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:28:57 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021334568
yarnAppState: ACCEPTED
<span style="color:#FF0000;">
14/07/22 17:28:58 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021334568
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:28:59 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021334568
yarnAppState: FAILED
org.apache.spark.SparkException: Yarn application already ended,might be killed or not able to launch application master.
at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.waitForApp(YarnClientSchedulerBackend.scala:105)
at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:82)
at org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:136)
at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:318)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop.createSparkContext(SparkILoop.scala:957)
at $iwC$$iwC.<init>(<console>:8)
at $iwC.<init>(<console>:14)
at <init>(<console>:16)
at .<init>(<console>:20)
at .<clinit>(<console>)
at .<init>(<console>:7)
at .<clinit>(<console>)
at $print(<console>)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain$ReadEvalPrint.call(SparkIMain.scala:788)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain$Request.loadAndRun(SparkIMain.scala:1056)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain.loadAndRunReq$1(SparkIMain.scala:614)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:645)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain.interpret(SparkIMain.scala:609)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop.reallyInterpret$1(SparkILoop.scala:796)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop.interpretStartingWith(SparkILoop.scala:841)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop.command(SparkILoop.scala:753)
at org.apache.spark.repl.SparkILoopInit$$anonfun$initializeSpark$1.apply(SparkILoopInit.scala:121)
at org.apache.spark.repl.SparkILoopInit$$anonfun$initializeSpark$1.apply(SparkILoopInit.scala:120)
at org.apache.spark.repl.SparkIMain.beQuietDuring(SparkIMain.scala:263)
at org.apache.spark.repl.SparkILoopInit$class.initializeSpark(SparkILoopInit.scala:120)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop.initializeSpark(SparkILoop.scala:56)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1$$anonfun$apply$mcZ$sp$5.apply$mcV$sp(SparkILoop.scala:913)
at org.apache.spark.repl.SparkILoopInit$class.runThunks(SparkILoopInit.scala:142)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop.runThunks(SparkILoop.scala:56)
at org.apache.spark.repl.SparkILoopInit$class.postInitialization(SparkILoopInit.scala:104)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop.postInitialization(SparkILoop.scala:56)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1.apply$mcZ$sp(SparkILoop.scala:930)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1.apply(SparkILoop.scala:884)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop$$anonfun$process$1.apply(SparkILoop.scala:884)
at scala.tools.nsc.util.ScalaClassLoader$.savingContextLoader(ScalaClassLoader.scala:135)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:884)
at org.apache.spark.repl.SparkILoop.process(SparkILoop.scala:982)
at org.apache.spark.repl.Main$.main(Main.scala:31)
at org.apache.spark.repl.Main.main(Main.scala)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.launch(SparkSubmit.scala:303)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:55)
at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)</span>
Spark context available as sc.

在8088端口查看提交到yarn上面的job发现 failed 如下图所示：

0001和0002是失败的，

这时候可以通过任务右侧的Tracking UI查看job的history

点进去后进入这个画面：

这里大概能看出一点端倪，就是在调用runWorker时候失败了还是不够详细我们发现下面有ApplicationMasters的logs 我们点进去：

可以看到有两个log 一个是stdout 一个是stderr stdout是空的我们自然点开stderr看：

log内容为：

[python] view plaincopy

Error: Could not find or load main class org.apache.spark.deploy.yarn.ExecutorLauncher

就是找不到这个类，这时候就很自然的想到没有export spark的jar包

我们先export jar包然后运行on yarn就没有问题了

[python] view plaincopy

[hadoop@localhost spark-1.0.1-bin-hadoop2]$<span style="color:#FF0000;"> export SPARK_JAR=lib/spark-assembly-1.0.1-hadoop2.2.0.jar </span>
[hadoop@localhost spark-1.0.1-bin-hadoop2]$ bin/spark-shell --master yarn-client
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
14/07/22 17:34:02 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: hadoop
14/07/22 17:34:02 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(hadoop)
14/07/22 17:34:02 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
14/07/22 17:34:02 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
14/07/22 17:34:02 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:51297
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_ / _ / _ `/ __/ '_/
/___/ .__/_,_/_/ /_/_ version 1.0.1
/_/
Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.7.0_55)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
14/07/22 17:34:07 WARN spark.SparkConf:
SPARK_CLASSPATH was detected (set to '/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/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
14/07/22 17:34:07 WARN spark.SparkConf: Setting 'spark.executor.extraClassPath' to '/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/lib/*.jar' as a work-around.
14/07/22 17:34:07 WARN spark.SparkConf: Setting 'spark.driver.extraClassPath' to '/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/lib/*.jar' as a work-around.
14/07/22 17:34:07 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: hadoop
14/07/22 17:34:07 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(hadoop)
14/07/22 17:34:07 INFO slf4j.Slf4jLogger: Slf4jLogger started
14/07/22 17:34:07 INFO Remoting: Starting remoting
14/07/22 17:34:07 INFO Remoting: Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp://spark@localhost:58666]
14/07/22 17:34:07 INFO Remoting: Remoting now listens on addresses: [akka.tcp://spark@localhost:58666]
14/07/22 17:34:07 INFO spark.SparkEnv: Registering MapOutputTracker
14/07/22 17:34:07 INFO spark.SparkEnv: Registering BlockManagerMaster
14/07/22 17:34:07 INFO storage.DiskBlockManager: Created local directory at /tmp/spark-local-20140722173407-9c9c
14/07/22 17:34:07 INFO storage.MemoryStore: MemoryStore started with capacity 294.9 MB.
14/07/22 17:34:07 INFO network.ConnectionManager: Bound socket to port 41701 with id = ConnectionManagerId(localhost,41701)
14/07/22 17:34:07 INFO storage.BlockManagerMaster: Trying to register BlockManager
14/07/22 17:34:07 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager localhost:41701 with 294.9 MB RAM
14/07/22 17:34:07 INFO storage.BlockManagerMaster: Registered BlockManager
14/07/22 17:34:07 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
14/07/22 17:34:07 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
14/07/22 17:34:07 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:52090
14/07/22 17:34:07 INFO broadcast.HttpBroadcast: Broadcast server started at http://localhost:52090
14/07/22 17:34:07 INFO spark.HttpFileServer: HTTP File server directory is /tmp/spark-c4e1f63c-c50a-49af-bda5-580eabeff77c
14/07/22 17:34:07 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
14/07/22 17:34:07 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
14/07/22 17:34:07 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:38401
14/07/22 17:34:08 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
14/07/22 17:34:08 INFO server.AbstractConnector: Started [email protected]:4040
14/07/22 17:34:08 INFO ui.SparkUI: Started SparkUI at http://localhost:4040
14/07/22 17:34:08 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
--args is deprecated. Use --arg instead.
14/07/22 17:34:08 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
14/07/22 17:34:09 INFO yarn.Client: Got Cluster metric info from ApplicationsManager (ASM), number of NodeManagers: 1
14/07/22 17:34:09 INFO yarn.Client: Queue info ... queueName: default, queueCurrentCapacity: 0.0, queueMaxCapacity: 1.0,
queueApplicationCount = 2, queueChildQueueCount = 0
14/07/22 17:34:09 INFO yarn.Client: Max mem capabililty of a single resource in this cluster 8192
14/07/22 17:34:09 INFO yarn.Client: Preparing Local resources
14/07/22 17:34:09 INFO yarn.Client: Uploading file:/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/lib/spark-assembly-1.0.1-hadoop2.2.0.jar to hdfs://localhost:9000/user/hadoop/.sparkStaging/application_1406018656679_0003/spark-assembly-1.0.1-hadoop2.2.0.jar
14/07/22 17:34:12 INFO yarn.Client: Setting up the launch environment
14/07/22 17:34:12 INFO yarn.Client: Setting up container launch context
14/07/22 17:34:12 INFO yarn.Client: Command for starting the Spark ApplicationMaster: List($JAVA_HOME/bin/java, -server, -Xmx512m, -Djava.io.tmpdir=$PWD/tmp, -Dspark.tachyonStore.folderName="spark-9c1f20d9-47ba-42e7-8914-057a19e7659f", -Dspark.yarn.secondary.jars="", -Dspark.home="/home/hadoop/spark", -Dspark.repl.class.uri="http://localhost:51297", -Dspark.driver.host="localhost", -Dspark.app.name="Spark shell", -Dspark.jars="", -Dspark.fileserver.uri="http://localhost:38401", -Dspark.executor.extraClassPath="/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/lib/*.jar", -Dspark.master="yarn-client", -Dspark.driver.port="58666", -Dspark.driver.extraClassPath="/home/hadoop/spark-1.0.1-bin-hadoop2/lib/*.jar", -Dspark.httpBroadcast.uri="http://localhost:52090", -Dlog4j.configuration=log4j-spark-container.properties, org.apache.spark.deploy.yarn.ExecutorLauncher, --class, notused, --jar , null, --args 'localhost:58666' , --executor-memory, 1024, --executor-cores, 1, --num-executors , 2, 1>, <LOG_DIR>/stdout, 2>, <LOG_DIR>/stderr)
14/07/22 17:34:12 INFO yarn.Client: Submitting application to ASM
14/07/22 17:34:12 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1406018656679_0003 to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
14/07/22 17:34:12 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021652123
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:34:13 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021652123
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:34:14 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021652123
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:34:15 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021652123
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:34:16 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021652123
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:34:17 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021652123
yarnAppState: ACCEPTED
14/07/22 17:34:18 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Application report from ASM:
appMasterRpcPort: 0
appStartTime: 1406021652123
yarnAppState: RUNNING
14/07/22 17:34:20 INFO cluster.YarnClientClusterScheduler: YarnClientClusterScheduler.postStartHook done
14/07/22 17:34:21 INFO repl.SparkILoop: Created spark context..
Spark context available as sc.
scala> 14/07/22 17:34:25 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Registered executor: Actor[akka.tcp://sparkExecutor@localhost:58394/user/Executor#1230717717] with ID 1
14/07/22 17:34:27 INFO cluster.YarnClientSchedulerBackend: Registered executor: Actor[akka.tcp://sparkExecutor@localhost:39934/user/Executor#520226618] with ID 2
14/07/22 17:34:28 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager localhost:52134 with 589.2 MB RAM
14/07/22 17:34:28 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager localhost:58914 with 589.2 MB RAM
scala>
scala>

运行结果如下图所示：

spark-shell on yarn 出错解决【启动命令bin/spark-shell --master yarn-client出现错误，类ExecutorLauncher 找不到】_第5张图片

application_0003显示已经running 我们又可以愉快的玩耍了～～

移动端城市区县二级联动选择功能实现包 good2know
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9、汇编语言编程入门：从环境搭建到简单程序实现神经网络酱汇编语言 MEPIS GNU工具链
汇编语言编程入门：从环境搭建到简单程序实现1.数据存储介质问题解决在处理数据存储时，若要使用MEPIS系统，需确保有其可访问的存储介质。目前，MEPIS无法向采用NTFS格式（常用于Windows2000和XP工作站）的硬盘写入数据。不过，若硬盘采用FAT32格式，MEPIS就能进行写入操作。此外，MEPIS还能将文件写入软盘和大多数USB闪存驱动器。若工作站连接到局域网，还可通过FTP协议或挂载
三件事—小白猫·雨天·八段锦咸鱼月亮
1.最近楼下出现一只非常漂亮的粘人小白猫，看着不像是流浪猫，非常亲人。眼睛比蓝球的还大，而且是绿色的，很漂亮。第一次遇到它，它就跟我到电梯口，如果我稍微招招手，肯定就跟我进电梯了。后来我喂过它几次，好可惜不能养它，一只蓝球就是我的极限了。2.下雨天就心烦，好奇怪。明明以前我超爱看窗外的雨和听雨声，看来近来的心情不够宁静了。3.最近在练八段锦，从第一次就爱上了这个运动，很轻松缓慢，但是却出汗。感觉可
centos7出现 bash: ip: command not found 微信圈 centos
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C++ 计数排序、归并排序、快速排序每天搬一点点砖 c++数据结构算法
计数排序：是一种基于哈希的排序算法。他的基本思想是通过统计每个元素的出现次数，然后根据统计结果将元素依次放入排序后的序列中。这种排序算法适用于范围较小的情况，例如整数范围在0到k之间计数排序步骤：1初始化一个长度为最大元素值加1的计数数组，所有元素初始化为02遍历原始数组，将每个元素值作为索引，在计数数组中对应位置加13将数组清空4遍历计数器数组，按照数组中的元素个数放回到元数组中计数排序的优点和
别再讲道理啦，对方听不进去的方所
我之前写过一篇叫做《你总妄想改变他人》，然后就有朋友跟我说，有一些方法可以改变他人之类的。嗯，是这样，但是任何具体的问题，都要限定好语境，描述清楚前提条件，然后再表达观点，我的这位朋友的说法就犯了一刀切的错误，这样并不能让讨论正常展开（这篇我得先给她看看，不然可能会挨揍）。好了，hhhh，谁让她不能写文章呢，我就来再说一说吧。我前面说过，我们在学到一个道理、学会一种方法之后，总是迫不及待地想要去与
Git 与 GitHub 的对比与使用指南一念& 其它 git github
Git与GitHub的对比与使用指南在软件开发中，Git和GitHub是两个密切相关但本质不同的工具。下面我将逐步解释它们的定义、区别、核心概念以及如何协同使用，确保内容真实可靠，基于广泛的技术实践。1.什么是Git？Git是一个分布式版本控制系统，由LinusTorvalds于2005年创建。它的核心功能是跟踪代码文件的变化，帮助开发者管理项目历史记录、协作和回滚错误。Git是开源的，可以在本地
ARM 和 AMD 架构的区别 m0_69576880 arm开发 windows 架构
ARM架构和AMD架构是两种不同的计算机处理器架构，它们有以下几个主要区别：设计出发点、兼容性、性能特点、市场定价。设计出发点：①ARM构架：ARM架构最初是为嵌入式系统设计的，旨在提供低功耗和高效能的解决方案。它主要应用于移动设备、嵌入式系统和物联网设备②AMD架构：AMD架构是基于x86架构的扩展，旨在提供与Intel架构兼容的处理器。它主要用于台式机、服务器和工作站等计算机系统。兼容性：AR
第28章汇编语言--- 异常处理 hummhumm 汇编算法开发语言程序设计高级语言异常处理汇编语言
在汇编语言中，异常处理是一个重要的概念，它涉及到处理器如何响应和处理程序运行时发生的非正常情况。异常可以是硬件错误（例如除零错误、非法指令）或者软件触发的中断（例如系统调用）。当发生异常时，处理器会暂停当前正在执行的程序，并转移到一个预先定义好的位置来处理这个异常。为了详细阐述第28章关于汇编语言中的异常处理，我们可以考虑一个简化的例子，展示异常处理的基本结构。请注意，实际的代码将取决于具体的处理
MotionLCM 部署优化踩坑解决bug AI算法网奇 aigc与数字人深度学习宝典文生motion
目录依赖项windowstorchok：渲染黑白图问题解决：humanml3d：sentence-t5-large下载数据：报错：Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错：fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法：推理相关转mesh：module‘matplotlib.cm‘hasno
【C++算法】76.优先级队列_前 K 个高频单词流星白龙优选算法C++c++算法开发语言
文章目录题目链接：题目描述：解法C++算法代码：题目链接：692.前K个高频单词题目描述：解法利用堆来解决TopK问题预处理一下原始的字符串数组，用一个哈希表统计一下每一个单词出现的频次。创建一个大小为k的堆频次：小根堆字典序（频次相同的时候）：大根堆循环让元素依次进堆判断提取结果C++算法代码：classSolution{//定义类型别名，PSI表示对typedefpairPSI;//自定义比较
中原焦点团队吴瑕瑜焦点解决初级第18期坚持分享第695天 2021年12月6号卿安
中原焦点团队吴瑕瑜焦点解决初级第18期坚持分享第695天2021年12月6号相信相信的力量。很多时候我们忽视了相信的力量，当看到孩子遇到困难、挫折，或者可能犯错时，我们急于去帮忙，这至少部分暗含不相信孩子有能力自己解决，“等不及”，少了对孩子有权决定是否需要帮忙的尊重，缺乏界限，容易引起冲突，并影响孩子的独立能力。对孩子的成长，很多时候，家长的相信比具体帮助更重要。
JVM 内存模型深度解析：原子性、可见性与有序性的实现练习时长两年半的程序员小胡 JVM 深度剖析：从面试考点到生产实践 jvm java 内存模型
在了解了JVM的基础架构和类加载机制后，我们需要进一步探索Java程序在多线程环境下的内存交互规则。JVM内存模型（JavaMemoryModel，JMM）定义了线程和主内存之间的抽象关系，它通过规范共享变量的访问方式，解决了多线程并发时的数据一致性问题。本文将从内存模型的核心目标出发，详解原子性、可见性、有序性的实现机制，以及volatile、synchronized等关键字在其中的作用。一、J
Flowable 实战落地核心：选型决策与坑点破解练习时长两年半的程序员小胡 Flowable 流程引擎实战指南低代码 BPMN 流程引擎 flowable 后端 java
在企业级流程引擎的落地过程中，选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”，结合真实项目经验，提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型：从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时，需避免陷入“技术崇拜”，应回归业务本质。评估Flowable是否适用，可从三个维度判断：业务复杂度若流程涉及动态审批链（如按金额自动升级审批）
《实际生活是我们的指南针》——教育中寻找曙光托克托126何芳
陶行知先生的文章相对《致青年教师》比较难理解，但是他热爱学生,在书中处处能感受到。在《实际生活是我们的指南针》文中他说道:“我虽觉得我有好多地方可以帮助诸位,但指志针确是有些不敢当。我和诸位同是在乡村里摸路的人。我们的真正指南针只是实际生活。”这些话不仅使人感到他非常谦虛,既不夸大自己的作用也不轻视自己的作用。图片发自App我们的真正指南针只是实际生活。实际生活向我们供给无穷的问题,要求不断的解决
什么是缓存雪崩？缓存击穿？缓存穿透？分别如何解决？什么是缓存预热？ daixin8848 缓存 redis java 开发语言
缓存雪崩：在一个时间段内，有大量的key过期，或者Redis服务宕机，导致大量的请求到达数据库,带来巨大压力-给key设置不同的TTL、利用Redis集群提高服务的高可用性、添加多级缓存、添加降级流策略缓存击穿：给某一个key设置了过期时间，当key过期的时间，恰好这个时间点有大量的并发请求访问这个key，可能会瞬间把数据库压垮-互斥锁：缓存失败时，只允许一个请求去加载数据并更新缓存，其他请求阻塞
Java | 多线程经典问题 - 售票 Ada54
一、售票需求1）同一个票池2）多个窗口卖票，不能出售同一张票二、售票问题代码实现（线程与进程小总结，请戳：Java|线程和进程，创建线程）step1：定义SaleWindow类实现Runnable接口，覆盖run方法step2：实例化SaleWindow对象，创建Thread对象，将SaleWindow作为参数传给Thread类的构造函数，然后通过Thread.start()方法启动线程step3
Aop +反射实现方法版本动态切换
需求分析在做技术选型的时候一直存在着两个声音，mongo作为数据库比较mysql好，mysql做为该数据比mongo好。当然不同数据库都有有着自己的优势，我们在做技术选型的时候无非就是做到对数据库的扬长避短。mysql最大的优势就是支持事务，事务的五大特性保证的业务可靠性，随之而来的就是事务会产生的问题：脏读、幻读、不可重复度，当然我们也会使用不同的隔离级别来解决。（最典型的业务问题：银行存取钱）
为什么焦虑、抑郁、自残的青少年越来越多？精神健康
很多家长觉得没缺孩子吃的穿的，他们有安稳的生活，他们有什么可焦虑、抑郁的，但现在的孩子，学习压力越来越大，每天休息的时间越来越少，出现焦虑抑郁是很正常的。从发展的角度看，青少年时期，人的身体、情绪，智力、人格都急剧发展，正从未成熟走向成熟，情绪起伏不定，易冲动，再者，由于缺乏生活经验，以及来自于家长、学校、社会的各种要求和压力，从而不知所措，心中的焦虑、恐惧、彷徨得不到及时的排解，从而导致心理上的
12张思维导图读懂《关键对话》蜜蜂学堂
你一定遇到过下列情况：·向上司提出你精心设计的方案，却被泼了一头冷水。·要求下属加班，下属以沉默相对抗。·和家人谈“开源节流”，他却只当是耳边风。·要邻居遵守公德，对方却依然我行我素。·要你的另一半浪漫些，对方却还是像根木头一样。·请朋友还钱，朋友却总是找各种借口推托。当你遇到这些情况时，你是沉默以对，还是尖刻批评，抑或拍案而起？别觉得灰心丧气，因为大部分人都和你一样，在面对难以解决却又会对生活产
【异常】使用 LiteFlow 框架时，提示错误ChainDuplicateException: [chain name duplicate] chainName=categoryChallenge 本本本添哥 002 -进阶开发能力 java
一、报错内容Causedby:com.yomahub.liteflow.exception.ChainDuplicateException:[chainnameduplicate]chainName=categoryChallengeatcom.yomahub.liteflow.parser.helper.ParserHelper.lambda$null$0(ParserHelper.java:1
营销活动-大转盘無缺520
写在前面最近，首先营销活动工具这块我是再熟悉不过了。曾经做了不下20个活动工具，然后通过监控活动数据反推活动的好坏。文中主要讲解幸运大转盘营销工具一.大转盘定义大转盘是比较常见的营销活动工具，它是通过消费者用户控制【开始/停止】操作获得奖品物品。用户在不知道自己能获得什么奖品的条件下，然后通过抽奖，大概率的获得未知的奖品。类似最近流行的盲盒玩法。二.为什么做大转盘大转盘是最常用的抽奖类的活动工具之
5G基站信号加速器！AD8021ARZ-REEL7亚德诺超低噪声高速电压放大器专利失真消除技术! 深圳市尚想信息技术有限公司 5G通信高速运放 ADI黑科技 8K视频医疗超声
AD8021ARZ-REEL7ADI：重新定义高速放大器的性能极限！一、产品简介AD8021ARZ-REEL7是ADI（亚德诺半导体）推出的超低噪声高速电压反馈放大器，采用XFCB工艺和专利失真消除技术，专为4K/8K视频处理、医疗成像、5G通信等超高频应用设计。以1.8GHz带宽和0.1nV/√Hz超低噪声，成为高速信号调理的终极解决方案！二、五大颠覆性优势军工级信号保真度1.8GHz-3dB带
Effective C++ 条款10：令operator=返回一个reference to *this 君鼎 C++c++
EffectiveC++条款10：令operator=返回一个referenceto*this核心思想：赋值操作符（operator=）应始终返回当前对象的引用（*this），以实现连锁赋值并保持与内置类型一致的语义。⚠️1.问题场景：违反连锁赋值语义classWidget{public:voidoperator=(constWidget&rhs){//错误：返回voidvalue=rhs.val
2019做重要的事，让遗憾减少 Sandy黄珊丹
岁末年初，又到了回顾和展望的时间。回顾2018，你有哪些事情没有去做或者没有做到而感到遗憾的呢？2019年我们要怎么做，可以减少遗憾呢？回想自己在2017年以前，一直处在忙碌的家庭和事业中，忙碌让我感到安全，稍微停下脚步都感到是一种罪过，每一件事似乎都很重要。直到2017春节后，因为对未来彷徨和焦虑，让我严重失眠，家庭关系恶化，都让心疲惫无法进入工作状态，不得不寻找解决的的办法。在2017年5月份
猎板 PCB 控深槽工艺：5G 基站散热模块的关键支撑猎板PCB黄浩 5G 运维数据库
PCB控深槽工艺在5G基站散热模块中的关键作用：猎板PCB的技术突破在5G基站的密集高频信号与高功率运行环境下，散热性能直接决定了设备的稳定性和寿命。猎板PCB通过创新性的控深槽工艺（控深锣/控深铣），结合材料科学与结构优化，为5G基站散热模块提供了高精度、高可靠性的解决方案，有效攻克了高热负荷下的技术瓶颈。一、5G基站散热的核心挑战热负荷激增：5G基站的射频功放（PA）、电源管理模块等器件功耗显
7月29日星期二今日早报简报微语报早读微语早读生活
7月29日星期二，农历闰六月初五，早报#微语早读。1、国家育儿补贴方案公布！3周岁前每娃每年3600元；2、火狐浏览器官宣关闭北京公司，将终止中国账户服务；3、税务总局：2021年以来查处网络主播偷逃税案件360余起，查补税款30多亿元；4、江苏省体育局：职业俱乐部获男足中超冠军奖补3000万元；5、深圳出现首宗基孔肯雅热病例；6、税务总局：从今年个税汇算看，超1亿纳税人依法申请退税1300多亿，
旧系统UI焕新陷阱：保留业务习惯与引入新交互的平衡点把控贝格前端工场 ui 交互
摘要**想给老旧系统换上“高颜值新衣”，却遭遇员工集体吐槽“不会用”？满心期待新交互能提升效率，结果用户操作频频出错，业务进度反而被拖慢？旧系统UI焕新本是优化体验的好机会，可在保留多年养成的业务操作习惯，与引入更先进便捷的新交互方式之间，却横亘着巨大鸿沟。稍有不慎，就会陷入“改了不如不改”的尴尬境地。这场关于“守旧”与“创新”的博弈，究竟该如何破局？一、旧系统UI焕新：一场甜蜜又棘手的改造工程旧
人性四条 37f656f2331b
第一条：你想给别人讲道理，你就要混的比他好，让别人闭嘴的从来都不是道理，而是身份。第二条：不花钱就想解决问题的人永远都离不开底层的囚笼，很多时候我们需要的不是一碗鸡汤，而是一个巴掌，巴掌越多，就越管用。第三条：所有的人脉都是假象，想与高层次的人建立人脉，只有三种方式，你具备同等的财富，你具备别人需要的能力和资源，你具备同频的智慧，除此之外，皆是假象。第四条：再好的朋友帮忙，都要记得送礼或是请客吃饭
女生必备技能：如何一眼辨别渣男？艾零的奇异世界
我相信女孩子都不喜欢渣男，虽然也很喜欢看那些渣男出现的奇葩事，而且看完还得自己思考一下人生，这癖好我懂我懂！不过最近渣男出现的频率极高，甚至有点儿惊悚。3月28日芜湖市新市口，红色路虎车上烧死两人。只因男子苦追女子被拒。结果呢，男子想着呀，那就一起命送黄泉！可怜的女孩子死都没法摆脱渣男。4月12日，22岁女孩带着肚子里的孩子自杀，而渣男是准备继承皇位的花花公子。女孩3个月内打胎2次，自杀后还被键盘
[星球大战]阿纳金的背叛 comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的......... 但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
看懂它，你就可以任性的玩耍了！ aijuans JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能，如果不掌握好它的三大特点：1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢？如果标配的技能都没有撑握好，怎么可以任性的玩耍呢？怎么验证自己学好了以上三个基本点呢，我找到一段不错的代码，稍加改动，如果能够读懂它，那么你就可以任性了。 function jClass(b
Java常用工具包 Jodd Kai_Ge java jodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集，包含一些实用的工具类和小型框架。简单，却很强大！写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb Jodd 被分成众多模块，按需选择，其中工具类模块有： jodd-core &nb
SpringMvc下载 120153216 springMVC
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Python 标准异常总结 2002wmj python
Python标准异常总结 AssertionError 断言语句（assert）失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d） FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
SQL函数返回临时表结构的数据用于查询 357029540 SQL Server
这两天在做一个查询的SQL，这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据，这些数据都是INT类型，然后用IN条件进行查询，并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据，于是想到了用SQL函数返回值，并且也这样做了，由于是返回多条数据，所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串，这时就遇到问题了，在查询SQL中因为条件是INT值，SQL函数的CAST和CONVERST都
java 时间格式化 | 比较大小| 时区个人笔记 7454103 java eclipse tomcat c MyEclipse
个人总结！不当之处多多包含！引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区：位置：(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上) set JAVA_OPT
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JVM初探与设置 aijuans java
JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台
SQL中ON和WHERE的区别 avords
SQL中ON和WHERE的区别数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时，on和where条件的区别如下： 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。
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自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗? 无论工作还
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偶得的空闲，翻到了两年前的帖子该如何快速融入一个新团队，有所感触，就记下来，为下一个两年后的今天做参考。时隔两年半之后的今天，再来看当初的这个博客，别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队，加入另外的一个项目组，2011年的这篇博客之后的时光，我很好的融入了那个团队，而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
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Spark分析Nginx和Apache的access.log，第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析，按行解析就的方法是正则表达式： Nginx的access.log解析正则表达式 val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
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读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 个人觉得关于桥接模式的例子，蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的：http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html * 笔和颜色是可分离的，蜡笔把两者耦合在一起了：一支蜡笔只有一种
windows7下SVN和Eclipse插件安装 chenyu19891124 eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装，今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式，一种是直接下载插件包，二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别，始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统：windows7JDK：1.7svn插件包版本：1.8.16Eclipse：3.7.2工具下载地址：Eclipse下在地址：htt
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作为国内的同行，我非常希望在流程设计方面和大家交流，刚发现篇好文(那么好的文章，现在才发现，可惜)，关于流程设计的一些原理，个人觉得本文站得高，看得远，比俺的文章有深度，转载如下 ================================================================================= 自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
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一、查看CPU信息的命令 [root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz model name :
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PHP里，有string的概念。 string里，每个字符的大小为byte（与PHP相比，Java的每个字符为Character，是UTF8字符，C语言的每个字符可以在编译时选择）。 byte里，有ASCII代码的字符，例如ABC，123，abc，也有一些特殊字符，例如回车，退格之类的。特殊字符很多是不能显示的。或者说，他们的显示方式没有标准，例如编码65到哪儿都是字母A，编码97到哪儿都是字符
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自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大，其中最让人恼火的莫过于触摸板。 Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位，还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板，不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。实际使用中，触摸板一堆问题，比如定位有抖动，以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
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