作业使用的执行者的Spark数量(Spark number of executors that job uses)
这是我的火花簇细节 - 内存 - 29.3GB和10核。
现在我做这份工作，
spark-submit --master spark：// hadoop-master：7077 --executor-memory 1g - executor-cores 2 /home/hduser/ratings-counter.py
但是当我单击完成的应用程序时，我看到有5个执行程序正在执行。
spark如何确定执行5个执行程序？
Here is my spark cluster details - Memory - 29.3GB and 10 cores.
Now I run this job,
spark-submit --master spark://hadoop-master:7077 --executor-memory 1g -- executor-cores 2 /home/hduser/ratings-counter.py
but when I click the completed application, I see 5 executors being executed.
How does spark determines to execute 5 executors?
原文：https://stackoverflow.com/questions/42564914
更新时间：2023-12-29 06:12
最满意答案
是单个jpeg图像还是你尝试的所有jpeg？
JPEG错误＃53错误将由于内存不足而出现。
如果文件已损坏，则可能发生此错误。
因此，在paint或photoshop中打开此图像并将其重新保存在jpeg中可以解决问题。
my problem solved by using TAdvPicture componenet.
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是单个jpeg图像还是你尝试的所有jpeg？ JPEG错误＃53错误将由于内存不足而出现。 如果文件已损坏，则可能发生此错误。 因此，在paint或photoshop中打开此图像并将其重新保存在jpeg中可以解决问题。 my problem solved by using TAdvPicture componenet. -
您应该能够使用Graphic32中的TBitmap32处理大型位图（ http://www.graphics32.org/wiki/ ） you should be able to process large bitmaps using TBitmap32 from Graphic32 (http://www.graphics32.org/wiki/)
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你正在调用TGraphic.LoadFromStream()但你没有事先用一个有效的TGraphic派生对象初始化TPicture.Graphic属性，所以属性很可能是nil ，因为崩溃了。 此外，将TPicture.Graphic保存到TMemoryStream时，在将数据保存到数据库时跳过图形的第一个字节。 所有字节都很重要，所以不要跳过任何字节。 假设您的图像是特定的JPEG而不是其他内容（您的保存代码不限制文件类型），请尝试以下方法： procedure TfrmMain.btnAddPickT4C ...