一条命令显示资源库

最新推荐文章于 2024-12-16 07:00:00 发布
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本文介绍了资源库管理中的一种有效方法，通过ln命令实现资源库的软链接，避免了显示隐藏文件带来的影响，同时提供了关于chflags命令的解决策略。
资源库 
方法1：
来自三楼的方法，其实我觉得这个应该叫治本……方法2：
额，其实就是建个替身，本来觉得这么短没必要发……不过某版主说还是发一下
打开Terminal……
  • ln -s ~/Library/ ~/资源库
复制代码ok了
不会造成用“显示隐藏文件”的方法带来的一大堆影响美观的隐藏文件，但是会有替身的箭头



catkids: 关于 chflags nohidden ~/Library 命令，如果无效，而且 ls -all 命令查看有@属性（比如显示 -rw-r--r--@ ），请执行 cd ~/，然后执行  的代码。感谢wisonlee～
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一条命令会让集群一起工作吗
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<think>我们讨论的是分布式计算框架（如Spark）中的命令执行。在Spark中，当我们提交一个作业时，这个作业会被分解成多个任务，由集群中的多个节点共同完成。因此，从用户的角度看，一条命令（比如一个Spark action操作）确实会触发整个集群一起工作来处理数据。但是，这个过程涉及多个步骤和组件的协同工作。 ### 详细解释： 1. **Spark作业提交与执行流程**： - 当用户在驱动程序中执行一个action操作（如`collect()`, `count()`, `saveAsTextFile()`等）时，Spark会创建一个有向无环图（DAG）来表示整个计算过程。 - DAG Scheduler将DAG分解成多个Stage，每个Stage包含多个Task。 - Task Scheduler将这些Task分配给集群中的Executor（工作节点）执行。 - Executor执行Task并将结果返回给驱动程序或写入存储系统。 2. **集群协同工作**： - 在这个过程中，集群中的多个节点（包括Driver和多个Executor）会协同工作。Driver负责协调任务分配和收集结果，而Executor负责执行具体的计算任务。 - 因此，虽然用户只执行了一条命令（一个action），但背后是集群中多个节点同时工作。 3. **代码示例**： 以下是一个简单的Spark示例，其中一条命令（`count()`）会触发集群工作： ```python from pyspark.sql import SparkSession # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Cluster Example") \ .getOrCreate() # 读取数据 data = spark.read.text("hdfs://path/to/largefile.txt") # 执行一个action操作：计数 # 这条命令会触发集群中多个节点一起工作 count = data.count() print(f"Total lines: {count}") # 停止SparkSession spark.stop() ``` 4. **注意事项**： - 集群中的节点需要正确配置网络连接和资源分配（如通过YARN、Mesos或Spark Standalone集群管理器）。 - 驱动程序（Driver）和执行器（Executor）需要能够访问相同的数据源和依赖库。 5. **触发条件**： - 只有遇到action操作时，Spark才会触发实际的计算。在此之前的所有转换操作（如`map`, `filter`）都是惰性的，只是构建了计算图。 因此，一条命令（一个action）确实会触发整个集群一起工作来完成计算任务。 ### 相关问题： §§相关问题§§: 1. Spark中的action操作和transformation操作有什么区别？ 2. 如何配置Spark集群以运行分布式作业？ 3. 在Spark中，Driver节点和Executor节点各自承担什么角色？ 4. 如果集群中的某个节点在执行任务时失败，Spark会如何处理？ </think> ### 分布式集群协同工作机制详解 #### 核心结论 **一条命令可以触发整个集群协同工作**，但需要满足两个关键条件： 1. 命令必须触发**分布式计算框架**的**Action操作** 2. 集群必须配置为**分布式执行模式** #### 1. 集群协同工作原理 ```mermaid graph LR A[客户端提交命令] --> B(Driver程序) B --> C{Action操作} C -->|是| D[分解为任务] D --> E[Cluster Manager] E --> F[Worker Node 1] E --> G[Worker Node 2] E --> H[Worker Node N] F --> I[执行Task] G --> I H --> I I --> J[汇总结果] J --> K[返回客户端] ``` #### 2. Spark集群工作示例 ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession（集群模式） spark = SparkSession.builder \ .appName("ClusterDemo") \ .master("spark://master:7077") \ # 集群管理器地址 .getOrCreate() # 单条命令触发集群工作 result = spark.range(0, 10000000) \ .groupBy("id") \ .count() \ .collect() # Action操作触发执行 print(f"处理了 {len(result)} 条记录") spark.stop() ``` #### 3. 命令触发集群工作的关键要素 ##### (1) 必须使用Action操作 | 操作类型 | 是否触发集群工作 | 示例 | |---------------|------------------|--------------------------| | **Action** | 是 | `collect()`, `count()` | | **Transform** | 否 | `select()`, `filter()` | ##### (2) 集群配置要求 ```python # 正确配置示例 spark = SparkSession.builder \ .master("yarn") \ # 使用YARN集群 .config("spark.executor.instances", "8") \ # 8个执行器 .config("spark.executor.cores", "4") \ # 每个执行器4核 .getOrCreate() # 错误配置（本地模式） spark = SparkSession.builder \ .master("local[*]") \ # 仅在本地运行 .getOrCreate() ``` #### 4. 集群协同工作流程 1. **任务分解**：Driver将任务拆分为Stage和Task 2. **资源分配**：Cluster Manager分配Executor资源 3. **数据传输**：Shuffle Manager处理节点间数据交换 4. **容错处理**：失败任务自动重试（最多4次） 5. **结果汇总**：Driver收集最终结果 #### 5. 验证集群工作状态 ```python # 查看执行计划（确认分布式执行） df = spark.range(100) df.explain(extended=True) """ == Physical Plan == *(1) Range (0, 100, step=1, splits=8) # 分配到8个分区 """ # 查看任务分布 print(spark.sparkContext.statusTracker().getExecutorInfos()) # 输出：[ExecutorInfo(...), ...] 显示所有工作节点 ``` #### 6. 常见问题排查 **为什么命令没有触发集群工作？** - 原因1：使用了本地模式（`local[*]`） - 原因2：缺少Action操作（只有转换操作） - 原因3：网络配置错误（节点无法通信） - 原因4：资源不足（没有可用Executor） **诊断命令**： ```bash # 查看集群状态 spark-submit --master yarn --deploy-mode client your_script.py # 监控界面访问 http://<driver-node>:4040 # Spark UI http://<resource-manager>:8088 # YARN UI ``` > **结论**：在正确配置的分布式环境下，一条包含Action操作的命令确实可以触发整个集群协同工作。核心在于：1) 使用集群模式而非本地模式 2) 包含触发实际计算的Action操作。
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