转自:http://blog.csdn.net/wisgood/article/details/39075883 作业提交到的队列:mapreduce.job.queuename 作业优先级:mapreduce.job.priority,优先级默认有5个:LOW VERY_LOW NORMAL(默认) HIGH VERY_HIGH   1.静态设置 1.1 Pig版本 SET mapreduce.job.queuename root.etl.distcp; SET mapreduce.job.p

1.首先在consume之前声明队列的时候,要加上x-max-priority属性,一般为0-255,大于255出错  -----配置队列优先级 配置成功后rabbitmq显示: 2.在向exchange publish时,配置消息的优先级,优先级越大越优先  ----publish 消息优先级

hadoop 升级到cdh5后,队列管理被取消,而是统一用资源池分配. hadoop2.0版本,Hadoop采用了平级队列组织方式,,管理员可将用户分到若干个扁平队列中,在每个队列中,可指定一个或几个队列管理员管理这些用户,比如杀死任意用户的作业,修改任意用户作业的优先级. 但这还不够,需要将资源划分到这几个队列中,并按照一定的策略完成资源分配,这就需要Hadoop作业调度器的支持. 总之,在Hadoop中,队列的组织是队列管理和资源分配的基础. 线上环境,设置成三个队列,分别是default,

转载:http://blog.csdn.net/a_ran/article/details/43759729 线程调度间的上下文切换 什么是上下文切换? 如果主线程是唯一的线程,那么他基本上不会被调度出去.另一方面,如果可运行的线程数大于CPU的数量,那么操作系统最终会将某个正在运行的线程调度出去,从而 使其他线程能够使用CPU.这将导致一次上下文切换.在这个过程中将保存当前运行线程的执行上下文,并将新调度进来的线程的执行上下文设置为当前上下文. 切换上下文需要一定的开销,而在线程调度过程中需要

对于Android平台上的线程优先级设置来说可以处理很多并发线程的阻塞问题, 比如很多无关紧要的线程会占用大量的CPU时间,虽然通过了MultiThread来解决慢速I/O但是合理分配优先级对于并发编程来说十分重要. Android在线程方面主要使用的是Java本身的Thread类,我们可以在Thread或Runnable接口中的run方法首句加入:Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND);//设置线程优先级为后台

终于找到这个问题的解决方案了!!!!我是通过方法1改跃点数实现的,方法2无效. http://linshengling.blog.163.com/blog/static/114651912012102943951573/ Win7下有线能上网与无线网络不能上网优先级设置 今天有个同事无法上网了,她反馈说昨天在家里用无线上了网之后再回到公司就上了不网了,以前都是可以的.   我去看了下,一切都挺正常的,然后看到“多重网络”连接便觉得问题出在了那里,她的笔记本连着有线的网线以及开了无线网络.   以

M3用8bits而STM32用高四位来表示抢占和子优先级:bit=1表示抢占:bit=0表示非抢占即子优先级:所以共有5中方案分组: 分组 Bit7 Bit6 Bit5 Bit4 说明: 第0组    0 0 0 0 第1组    1 0 0 0 第2组    1 1 0 0     抢占共有2^2=4(0~3):子优先级2^2=4(0~3),共4*4=16级嵌套 第3组    1 1 1 0 抢占共有2^3=4(0~7):子优先级2^1=2(0~1),共8*2=16级嵌套 第4组    1 1

Hadoop Cluster Setup Purpose Prerequisites Installation Configuring Hadoop in Non-Secure Mode Configuring Environment of Hadoop Daemons Configuring the Hadoop Daemons Monitoring Health of NodeManagers Slaves File Hadoop Rack Awareness Logging Operati

栈 队列 有序队列数据结构的生命周期比那些数据库类型的结构(比如链表,树)要短得多.在程序操作执行期间他们才被创建,通常用他们去执行某项特殊的任务:当完成任务之后,他们就会被销毁.这三个数据结构还有一个特点就是访问是受到限制的,即在特定时刻只有一个数据项可以被读取或者被删除,但是所谓的移除并不是真的删除,数据项依然在这些数据结构中,只不过因为指针已经指向其他数据项,没有办法访问到,当添加新的数据项时,当初移除的数据项被替代从而永远消失. 栈 队列 优先级队列的模拟思想 1.栈:栈遵循先进后出(F

无线网卡与本地连接不能同时使用&一机多网络的优先级设置 2012-05-30 20:39 初次记录 2012-08-09 10:32 修订 题目中的两个问题,其实都可以归结为一个问题,即网络优先级的设置问题.网上的方法目前我查到两种.一种是通过修改网络连接的高级设置调整网卡顺序,一种是在DOS环境下用route命令修改路由表.经过长久的使用,我认为前者是不靠谱的,至少在我手里没有用.而后者是一定有用的.下面分析一下. 方法一:在网络连接中设置(XP环境下,Win7没有去看过) 网上邻居——>

Java线程的优先级设置遵从下述原则: (1) 线程创建时,子线程继承父线程的优先级 (2) 线程创建后,可在程序中通过调用setPriority( )方法改变线程的优先级 (3) 线程的优先级是1~10之间的正整数,数字越大优先级越高,默认的优先级是居中,即为5.

通常使用一个list来实现队列操作,这样有一个小限制,所以的任务统一都是先进先出,如果想优先处理某个任务就不太好处理了,这就需要让队列有优先级的概念,我们就可以优先处理高级别的任务. 实现方式: (1)单一列表实现 队列正常的操作是 左进右出(lpush,rpop) 为了先处理高优先级任务,在遇到高级别任务时,可以直接插队,直接放入队列头部(rpush),这样,从队列头部(右侧)获取任务时,取到的就是高优先级的任务(rpop) 相当于普通任务按照队列结构,碰到高优先级任务,就按照堆栈结构 优点是

本文主要介绍使用MongoDB C驱动读取分布式MongoDB集群时遇到的坑,主要在读取优先级和匹配tag上:同时简单介绍Python驱动.Node.js驱动.Mongoose驱动如何使用读取优先级和匹配tag. 前提:MongoDB集群为 replica set shard,部署可以参考:MongoDB搭建Replica Set Shard Cluster步骤. 读取优先级和tag相关知识可参考官方文档:read-preference. 1 MongoDB C 驱动编译安装 (1)下载最新的M

做作业的过程中发现,把一节点停掉,dfsadmin和50070都无法马上感知到一个data node已经死掉 HDFS默认的超时时间为10分钟+30秒.这里暂且定义超时时间为timeout计算公式为:timeout  = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval 而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟,dfs.heartbeat.interval默认的大小为3秒.需要注意的是hdf

从ios8开始,苹果引入了一个新的概念 QoS(quality of service),用于指定GCD队列的优先级. swift3之前:只有4个优先级 high > default > low > background swift3之后:调整为6个优先级 userInteractive > default > unspecified > userInitiated > utility > background 其中:userInteractive优先级最高,

public class Main { /** * 程序入口 */ public void start() { // 第一种,先进先出的队列 // YolandaLinkedQueue queue = new YolandaLinkedQueue(3); // queue.start(); // 第二种,没有顺序的队列 YolandaQueue queue = ); queue.start(); // 往队列中添加请求 ; i < ; i++) { Request request = new R

调用超时配置的优先级 可以在多个配置项设置超时,由上至下覆盖(即上面的优先),示例如下: # 其它的参数(retries.loadbalance.actives等)的覆盖策略也一样. 提供者端特定方法的配置 <dubbo:service interface="com.alibaba.xxx.XxxService" >     <dubbo:method name="findPerson" timeout="1000" />

充分利用hadoop的map输出自动排序功能,能够有效提高计算效率.Hadoop streaming框架默认情况下会以'/t’作为分隔符,将每行第一个'/t’之前的部分作为key,其余内容作为value,如果没有'/t’分隔符,则整行作为key:这个key/tvalue对又作为该map对应的reduce的输入.实际上,通过设置参数,可以根据需要将约定满足要求的数据分布到同一个reducer,又可以通过设置map执行参数将数据内容进行一定的排序,从而提高在reducer中的计算效率. hadoop

在设置mongodb副本集时,Primary节点.second节点,仲裁节点,有可能资源配置(CPU或者内存)不均衡,所以要求某些节点不能成为Primary我们知道mongodb的设置:  除了仲裁节点,其它每一个节点都有个优先权,能够手动设置优先权来决定谁的成为primay的权重最大. 副本集中通过设置priority的值来决定优先权的大小.这个值的范围是0--100,值越大,优先权越高.默认的值是1,rs.conf是不显示的:假设值是0,那么不能成为primay.查询优先级: rs.conf

在默认情况下,一个MapReduce Job如果不设置Reducer的个数,那么Reducer的个数为1.具体,可以通过JobConf.setNumReduceTasks(int numOfReduceTasks)方法来设置Reducer的个数.那么,如何确定Reducer的个数呢,Hadoop documentation 推荐了两个计算公式: 0.95 * NUMBER_OF_NODES * mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum 1.75 * NUM

PriorityBlockingQueue是一个支持优先级的无界阻塞队列. 它使用了和类 java.util.PriorityQueue 一样的排序规则.你无法向这个队列中插入 null 值. 所有插入到 PriorityBlockingQueue 的元素必须实现 java.lang.Comparable 接口.因此该队列中元素的排序就取决于你自己的 Comparable 实现. PriorityBlockingQueue 对于具有相等优先级(compare() == 0)的元素并不强制任何特定