Spark Executor 分配指南

当前使用的是hadoop版本3.2.1，自带的Container-executor在配置yarn-kerberos时存在问题，并且在配置cgroup时，需要将container-executor.cfg的上级目录所有者改为root，这给使用带来了一些不便。因此，我们提供了重新编译好的Container-executor文件，使用默认加载配置文件路径/etc/hadoop/container-executor.cfg。具体使用方法包括：1. 替换/$HADOOP_HOME/bin/下的container-executor文件；2. 创建/etc/hadoop目录，并将container-exec

使用grant语句在MySQL数据库中添加名为user1的用户，并仅授权其对sales数据库中employee表进行select和insert操作。登录后，用户只能访问和操作employee表。

Oracle 的内存管理挺重要，尤其是数据库的运行效率。内存配置分为SGA和PGA，这两者对性能影响挺大的。SGA是共享的，主要负责缓存数据、重做日志等；PGA则是每个用户会话独立的内存空间，用于存储用户的工作数据、SQL 执行信息等。根据你的环境，像sga_target、pga_aggregate_target这样的参数可以调得更适合。操作系统不同，内存配置方法也不一样，在UNIX/Linux和Windows环境下的方式差别蛮大的。Oracle的内存调整得好，系统的整体性能提升也会更。哦，对了，定期监控内存的使用情况，结合服务器的硬件，调整合适的内存参数，才能保证数据库长期高效稳定运行。

遗传算法代码，解决物流中心与用户间的分配问题，优化物流效率。

Spark 是一种类似 Hadoop 的开源集群计算环境。与 Hadoop 相比，Spark 具有以下优点：启用了内存分布数据集、支持交互式查询和优化了迭代工作负载。Spark 采用 Scala 语言实现，将 Scala 作为其应用程序框架。Scala 与 Spark 紧密集成，使 Scala 能够像操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

Spark是伯克利加州大学AMP实验室开发的开源通用并行框架，具有Hadoop MapReduce的优点。Spark的独特之处在于，它可以将作业中间输出结果保存在内存中，从而避免了对HDFS的频繁读写，非常适合需要迭代的MapReduce算法，如数据挖掘和机器学习。

这份文档深入浅出地讲解了 Spark 的安装步骤、使用方法以及在大数据分析领域的应用。对于想要学习和了解 Spark 的读者来说，这份文档将会是一个很好的开始。

Spark 编程的入门简单，尤其是使用 Spark 的交互式 shell。你可以选择 Python 或 Scala，直接体验它的强大 API，操作也挺灵活。需要独立开发程序时，Java、Scala 和 Python 的代码都能顺畅运行。课程中有不少示例，能让你快速上手。如果你想深入理解 Spark 的工作原理，不妨查看编程指南，掌握更多技巧，提升你的编程效率。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。