TaskscheduleR作业返回fetch.write_memory错误，但在虚拟机上作为RStudio中的本地作业工作

TaskscheduleR是一个用于在Windows操作系统上调度R脚本的R包。它允许用户在指定的时间间隔或特定时间点自动运行R脚本。

当在虚拟机上作为RStudio中的本地作业工作时，TaskscheduleR作业返回fetch.write_memory错误可能是由于以下原因之一：

内存不足：虚拟机的内存资源可能不足以支持R脚本的执行。可以尝试增加虚拟机的内存分配，或者优化R脚本以减少内存占用。
权限问题：虚拟机上的用户可能没有足够的权限来执行TaskscheduleR作业。确保用户具有足够的权限来运行R脚本，并且作业的调度设置正确。
依赖项缺失：R脚本可能依赖于某些包或库，而这些依赖项在虚拟机上缺失或未正确安装。请确保虚拟机上安装了R脚本所需的所有依赖项，并且它们的版本与脚本要求的一致。
网络连接问题：如果R脚本需要从网络上获取数据或执行某些操作，虚拟机的网络连接可能存在问题。确保虚拟机可以正常访问所需的网络资源，并且网络连接稳定。

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（6）Task：被送到Executor执行的工作单元，和Hadoop MapReduce中的MapTask和ReduceTask一样，是运行Application的基本单位。...（8）Stage：每个Job的Task被拆分成很多组Task, 作为一个TaskSet，命名为Stage。Stage的调度和划分由DAGScheduler负责。...因此，窄依赖的Task一般都会被合成在一起，构成一个Stage。运行模式 Spark的运行模式多种多样，在单机上既可以以本地模式运行，也可以以伪分布式模式运行。...工作流程无论运行在哪种模式下，Spark作业的执行流程都是相似的，主要有如下八步：客户端启动，提交Spark Application, 一般通过spark-submit来完成。...Driver程序创建SparkContext，将其作为调度的总入口。

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的实例来管理这个任务集的生命周期，对于DAGScheduler来说，提交调度阶段的工作到此就完成了。...这通过对外暴露一系列的回调函数来实现的，对于TaskScheduler来说，这些回调函数主要包括任务的开始结束失败、任务集的失败，DAGScheduler根据这些任务的生命周期信息进一步维护作业和调度阶段的状态信息...4.7 获取任务执行结果结果DAGScheduler：一个具体的任务在Executor中执行完毕后，其结果需要以某种形式返回给DAGScheduler，根据任务类型的不同，任务结果的返回方式也不同。...对象内中，如果超过特定尺寸则在Executor端会将DirectTaskResult先序列化，再把序列化的结果作为一个数据块存放在BlockManager中，然后将BlockManager返回的BlockID...放在IndirectTaskResult对象中返回给TaskScheduler，TaskScheduler进而调用TaskResultGetter将IndirectTaskResult中的BlockID

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的实例来管理这个任务集的生命周期，对于DAGScheduler来说，提交调度阶段的工作到此就完成了。...获取任务执行结果结果DAGScheduler：一个具体的任务在Executor中执行完毕后，其结果需要以某种形式返回给DAGScheduler，根据任务类型的不同，任务结果的返回方式也不同。...而对于中间调度阶段对应的任务ShuffleMapTask，返回给DAGScheduler的是一个MapStatus里的相关存储信息，而非结果本身，这些存储位置信息将作为下一个调度阶段的任务获取输入数据的依据...如果超过特定尺寸则在Executor端会将DirectTaskResult先序列化，再把序列化的结果作为一个数据块存放在BlockManager中，然后将BlockManager返回的BlockID放在...IndirectTaskResult对象中返回给TaskScheduler，TaskScheduler进而调用TaskResultGetter将IndirectTaskResult中的BlockID取出并通过

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图解大数据 | 大数据分析挖掘-Spark初步

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独家 | 手把手教你学习R语言（附资源链接）

步骤一：配置计算机环境建立R语言学习环境最简单方法是通过综合R语言归档网络(CRAN)下载（https://cran.r-project.org/）到您的本地计算机上。...在Rdocumentation（http://www.rdocumentation.org/）中，您可以轻松搜索来自CRAN、github和bioconductor中能满足您当前工作需要的程序包。...步骤四：数据导入和操作导入和操作数据是数据科学工作流程中重要步骤。R语言允许使用特定包导入不同数据格式，从而使您工作更轻松,如下： readr:导入平面文件。...一旦数据在工作环境中可用，您就可以使用下面程序包操作: 整理数据的tidyr程序包。 stringr包处理字符串操作。...您可以通过本教程学到更多知识并使用cheatsheet作为参考资料。

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【Spark重点难点】你从未深入理解的RDD和关键角色

由此可见,在DAGScheduler调度过程中,Stage阶段换份是依据作业是否有Shuffle过程,也就是存在ShuffleDependency的宽依赖时,需要进行Shuffle,此时才会将作业划分为多个...TaskScheduler TaskScheduler是一家公司干活的总负责人。 TaskScheduler的核心任务是提交TaskSets到集群运算并汇报结果。...他主要做三件事：为TaskSet创建和维护一个TaskSetManager，并追踪任务的本地性以及错误信息。遇到Straggle任务时，会放到其他节点进行重试。...向DAGScheduler汇报执行情况，包括在Shuffle输出丢失的时候报告 fetch failed错误等信息。每个任务都是自带本地倾向性的，换句话说，每个任务都有自己擅长做的事情。...接下来，TaskScheduler 与 SchedulerBackend 通过接力的方式，最终把状态汇报给 DAGScheduler。直到整个Spark程序中的所有Task执行完毕。

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图文解析spark2.0核心技术

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