The value of knowledge lies not in possession, but in share.

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用户向Yarn提交一个MapReduce应用，Yarn会分两个阶段运行：

  1. ResourceManager启动MRAppMaster

    其中，MapReduce的ApplicationMaster负责管理作业生命周期

  2. MRAppMaster创建应用程序，申请资源，并监控其运行过程，直到运行成功

MRAppMaster的3种运行模式：本地，uber，非uber；

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什么是大数据？

四个“V”：

  • 海量的数据规模（Volume）
  • 快速的数据流转和动态的数据体系（Velocity）
  • 多样的数据类型（Variety）
  • 巨大的数据价值（Value）

Wikipedia：大数据是指用常用的软件获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集；

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在测试的过程中和群友们仔细的探讨了下，很快的解决了测试中遇见的一些细节问题，学东西还是尽量和周围的人一起学，毕竟老话说过“人多力量大！”。

自己一个人也不是不可以，但是往往要比很多人一起探讨花费两倍或者五六倍的时间，所以强烈建议要有那么几个共同学习的小圈子。

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安装ROS Caffe SSD MobileNet

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# 安装Caffe_ROS
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/tzutalin/ros_caffe.git
# 安装Caffe_SSD
cd ~/catkin_ws/src/ros_caffe
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git
cd ~/catkin_ws/src/ros_caffe/caffe
git chechout ssd
# 安装MobileNet_SSD
cd ~/catkin_ws/src/ros_caffe/caffe/examples
git clone https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD.git
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ros::spin()

这句话的意思是循环且监听反馈函数（callback）。循环就是指程序运行到这里，就会一直在这里循环了。监听反馈函数的意思是，如果这个节点有callback函数，那写一句ros::spin()在这里，就可以在有对应消息到来的时候，运行callback函数里面的内容。
就目前而言，以我愚见，我觉得写这句话适用于写在程序的末尾（因为写在这句话后面的代码不会被执行），适用于订阅节点，且订阅速度没有限制的情况。

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心路历程

因为在之前搭建深度学习Caffe框架的过程中安装了Anaconda，因此后面搭建Pixhawk+Gazebo仿真环境时，不断出错（错误如下方所示）。

反反复复卸载安装相关组件，尝试了各种办法，花了至少4天时间，最终还是没能解决问题。

之后，为了排除其他因素影响，我在Windows下面直接搭了虚拟机，尝试着一步步搭建，终于可以跑通了。

在这几天的摸爬滚打的过程中，过程虽然煎熬，但自己也学习了不少Linux相关知识，对这个系统了解的程度也比以前深了些。

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网上很多博客中介绍的方法大多比较久远的了，自己综合参考了不少博客的过程中，还是踩了很多坑，特总结下来，以便后面重搭环境时之需。

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概述

PIxhawk（中文译为PX4）是一个软、硬件开源项目（遵守BSD协议），目的在于为学术、爱好和工业团体提供一款低成本高性能的高端的自驾仪。这个项目源于 ETH Zurich (苏黎世联邦理工大学)的计算机视觉与几何实验室的PIXHAWK项目、并得到了自主系统实验室和 自动控制实验室的支持 ，以及一些出色的个人(Contact and Credits)也参与其中，包括 3D Robotics 和 international 3DR distributors的成员。

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NVIDIA® Jetson™ 系统所提供的性能和能效可提高自主机器软件的运行速度，而且功耗更低。每个系统都是一个完备的模块化系统 (SOM)，具备 CPU、GPU、PMIC、DRAM 和闪存，可节省开发时间和资金。Jetson 还具备可扩展性。只需选择适合应用场合的 SOM，即能够以此为基础构建自定义系统，满足特定的应用需求。

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