dfs -cogs 5 P服务点设置

题目链接:http://cogs.pro:8081/cogs/problem/problem.php?pid=FSXJmiJSg 问题描述为了进一步普及九年义务教育,政府要在某乡镇建立P所希望小学,该乡镇共有n个村庄,村庄间的距离已知,请问学校建在哪P个村庄最好?(好坏的标准是学生就近入学,即在来上学的学生中,以最远的学生走的路程为标准.或者说最远的学生与学校的距离尽可能的小.) [输入格式] 输入由若干行组成,第一行有3个整数,n(1≤n≤100).m(1≤m≤n2),p:n表示村庄数…

COGS 5. P服务点设置

5. P服务点设置 http://www.cogs.pro/cogs/problem/problem.php?pid=5 ★★ 输入文件:djsc.in 输出文件:djsc.out 简单对比时间限制:2 s 内存限制:128 MB 问题描述为了进一步普及九年义务教育,政府要在某乡镇建立P所希望小学,该乡镇共有n个村庄,村庄间的距离已知,请问学校建在哪P个村庄最好?(好坏的标准是学生就近入学,即在来上学的学生中,以最远的学生走的路程为标准.或者说最远的学生与学校的距离尽可能的小.)…

cogs p服务点设置

5. P服务点设置 ★★ 输入文件:djsc.in 输出文件:djsc.out 简单对比时间限制:2 s 内存限制:128 MB 问题描述为了进一步普及九年义务教育,政府要在某乡镇建立P所希望小学,该乡镇共有n个村庄,村庄间的距离已知,请问学校建在哪P个村庄最好?(好坏的标准是学生就近入学,即在来上学的学生中,以最远的学生走的路程为标准.或者说最远的学生与学校的距离尽可能的小.) [输入格式] 输入由若干行组成,第一行有3个整数,n(1≤n≤100).m(1≤m≤n2),p:…

cogs 双服务点设置

4. 双服务点设置 ☆ 输入文件:djsb.in 输出文件:djsb.out 简单对比时间限制:1 s 内存限制:128 MB 问题描述为了进一步普及九年义务教育,政府要在某乡镇建立两所希望小学,该乡镇共有n个村庄,村庄间的距离已知,请问学校建在哪两个村庄最好?(好坏的标准是学生就近入学,即在来上学的学生中,以最远的学生走的路程为标准.或者说最远的学生与学校的距离尽可能的小.) [输入格式] 输入由若干行组成,第一行有两个整数,n(1≤n≤50).m(1≤m≤n∗n):n表示…

cogs 服务点设置

3. 服务点设置 ☆ 输入文件:djsa.in 输出文件:djsa.out 简单对比时间限制:1 s 内存限制:128 MB 问题描述为了进一步普及九年义务教育,政府要在某乡镇建立一所希望小学,该乡镇共有n个村庄,村庄间的距离已知,请问学校建在哪个村庄最好?(好坏的标准是学生就近入学,即在来上学的学生中,以最远的学生走的路程为标准.或者说最远的学生与学校的距离尽可能的小.) [输入格式] 输入由若干行组成,第一行有两个整数,n(1≤n≤100).m(1≤m≤n*n):n表示村庄数…

cogs服务点设置（不凶，超乖） x

cogs3. 服务点设置 ★ 输入文件:djsa.in 输出文件:djsa.out 简单对比时间限制:1 s 内存限制:128 MB 问题描述为了进一步普及九年义务教育,政府要在某乡镇建立一所希望小学,该乡镇共有n个村庄,村庄间的距离已知,请问学校建在哪个村庄最好?(好坏的标准是学生就近入学,即在来上学的学生中,以最远的学生走的路程为标准.或者说最远的学生与学校的距离尽可能的小.) [输入格式] 输入由若干行组成,第一行有两个整数,n(1≤n≤100).m(1≤m≤n*n):n表…

cogs 3. 服务点设置 dijkstra

3. 服务点设置 ★ 输入文件:djsa.in 输出文件:djsa.out 简单对比时间限制:1 s 内存限制:128 MB [问题描述] 为了进一步普及九年义务教育,政府要在某乡镇建立一所希望小学,该乡镇共有n个村庄,村庄间的距离已知,请问学校建在哪个村庄最好?(好坏的标准是学生就近入学,即在来上学的学生中,以最远的学生走的路程为标准.或者说最远的学生与学校的距离尽可能的小.) [输入格式] 输入由若干行组成,第一行有两个整数,n(1≤n≤100).m(1≤m≤n*n):n表示…

8.1.2hadoop Streaming 作业原理和参数设置

1.1.1 Stream 作业 (1)hadoop streaming Hadoop streaming是hadoop的一个工具,用于运行费java的maper或reducer作业,例如maper和reducer是C++编写的可执行程序或者脚本文件.同时也可以是java类. HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/hadoop-streaming.jar \ -input myInputDirs \ -output myOutputDir…

Hadoop总结篇之三---一个Job到底被提交到哪去了

我们会定义Job,我们会定义map和reduce程序.那么,这个Job到底是怎么提交的?提交到哪去了?它到底和集群怎么进行交互的呢? 这篇文章将从头讲起. 开发hadoop的程序时,一共有三大块,也就是Driver.map.reduce,在Driver中,我们要定义Configuration,定义Job,在mian方法最后,往往会以这么一段代码结尾: if (!job.waitForCompletion(true)) return; 而这句的作用,就是提交了我们的Job.进入代码里(其实就是Jo…

hadoop日常运维与升级总结

日常运维升级问题处理方法日常运维进程管理由于配置文件的更改,需要重启生效, 或者是进程自己因某种致命原因终止, 或者发现进程工作出现异常等情况下,需要进行手动进程的关闭或启动, 或者是增删节点过程中的需要, 进程的关闭与启动,使用 hadoop-daemon.sh start|stop datanode/namenode/journalnode/zkfc yarn-daemon.sh start|stop nodemanager/resourcemanager 检查进程是否完成关闭:…

Hadoop2.6 datanode配置在线更新

datanode 的配置可以在线更新了,http://blog.cloudera.com/blog/2015/05/new-in-cdh-5-4-how-swapping-of-hdfs-datanode-drives/ 在大的hadoop生产集群中,每一台机器都会配置多块硬盘,而硬盘的损坏也是常态,如何让硬盘的损坏不影响正常的生产呢? 如果在hdfs-site.xml中把 dfs.datanode.failed.volumes.tolerated 设置为大于0的数字,则datanode 允…

Dynamo和Bigtable对比

数据结构化问题首先要提到的是两者存储数据属性上的区别,虽然两者都是以key/value形式进行存储,但Dynamo偏向存储原数据,因为其所存储的数据是非结构化数据,对value的解析完全是用户程序的事情,Dynamo系统不识别任何结构数据,都统一按照binary数据对待:而Bigtable存储的是结构化或半结构化数据(web数据特点就是介于结构化和非结构化之间,因此称为半结构化数据.我这里不展开说它了,不了解半结构化数据的赶紧去google一下吧!),其value是有结构的数据-…

hadoop MapReduce 笔记

1. MapReduce程序开发步骤编写map 和 reduce 程序–> 单元测试 -> 编写驱动程序进行验证-> 本地数据集调试 -> 部署到集群运行用到的工具: Junit.Mockito.Ant 2. 使用Configuration 关键点: 1. Configuration类可以加载配置文件,包括系统的和自定义的 2. addResource方法后面的配置文件会覆盖前面的 3. 配置文件的几个特性:name.value.descri…

Hadoop HDFS文件常用操作及注意事项

Hadoop HDFS文件常用操作及注意事项 1.Copy a file from the local file system to HDFS The srcFile variable needs to contain the full name (path + file name) of the file in the local file system. The dstFile variable needs to contain the desired full name of the fi…

Hadoop2配置详解

配置文件 hadoop的配置是由两种重要类型的配置文件进行驱动的: 默认是只读的配置: core-default.xml, hdfs-default.xml, yarn-default.xml and mapred-default.xml. 特殊节点配置: conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml, conf/yarn-site.xml and conf/mapred-site.xml. 此外,你可以通过分布的bin/文件夹下的hadoop脚本conf/had…

Hadoop HDFS文件常用操作及注意事项（更新）

1.Copy a file from the local file system to HDFS The srcFile variable needs to contain the full name (path + file name) of the file in the local file system. The dstFile variable needs to contain the desired full name of the file in the Hadoop file s…

Hadoop1.x与Hadoop2的区别

转自:http://blog.csdn.net/fenglibing/article/details/32916445 六.Hadoop1.x与Hadoop2的区别 1.变更介绍 Hadoop2相比较于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了很大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: l HDFS的NameNodes可以以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和可用性: l MapReduce将JobTracker中…

【Hadoop学习】HDFS中的集中化缓存管理

Hadoop版本:2.6.0 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4146398.html 概述 HDFS中的集中化缓存管理是一个明确的缓存机制,它允许用户指定要缓存的HDFS路径.NameNode会和保存着所需快数据的所有DataNode通信,并指导他们把块数据缓存在off-heap缓存中. HDFS集中化缓存管理具有许多重大优势: 1.明确的锁定可以阻止频繁使用的数据被从内存中清除.当工作集…

beeline连接hive server遭遇MapRedTask (state=08S01,code=1)错误

采用beeline连接hive server是遭遇到如下错误: 5: jdbc:hive2://bluejoe0/default> select * from hive_triples where subject='<http://semweb.csdb.cn/flux/resource/attribute/2348>' limit 1; Error: Error while processing statement: FAILED: Execution Error, return co…

cloudera manager 及CDH卸载

记录用户数据路径删除用户数据中列出的用户数据路径 /var/lib/flume-ng /var/lib/hadoop* /var/lib/hue /var/lib/navigator /var/lib/oozie /var/lib/solr /var/lib/sqoop* /var/lib/zookeeper /dfs /mapred /yarn 是默认设置.但是,在某些情况下它们可能已在 Cloudera Manager 中被重新配置.如果要从群集中删除所有用户数据且已更改了路径,那么,请…

[Leetcode][Python]47: Permutations II

# -*- coding: utf8 -*-'''__author__ = 'dabay.wang@gmail.com' 47: Permutations IIhttps://oj.leetcode.com/problems/permutations-ii/ Given a collection of numbers that might contain duplicates, return all possible unique permutations. For example,[1,1,2…

centos6.4设备hadoop-2.5.1（完全分布式）

环境介绍: 在这两种装备centos6.4(32位置)的server安装Hadoop-2.5.1分布式集群(2台机器,主要试验用.哈哈). 1．改动主机名和/etc/hosts文件 1)改动主机名(非必要) vi /etc/sysconfig/network HOSTNAME=XXX 重新启动后生效. 2)/etc/hosts是ip地址和其相应主机名文件,使机器知道ip和主机名相应关系.格式例如以下: #IPAddress HostName 192.168.1.67 MasterServer 1…

Hadoop入门进阶步步高（六）-Hadoop1.x与Hadoop2的差别

六.Hadoop1.x与Hadoop2的差别 1.变更介绍 Hadoop2相比較于Hadoop1.x来说,HDFS的架构与MapReduce的都有较大的变化,且速度上和可用性上都有了非常大的提高,Hadoop2中有两个重要的变更: l HDFS的NameNodes能够以集群的方式布署,增强了NameNodes的水平扩展能力和可用性: l MapReduce将JobTracker中的资源管理及任务生命周期管理(包括定时触发及监控),拆分成两个独立的组件,并更名为YARN(Yet Another R…

深入理解Hadoop集群和网络

导读:云计算和Hadoop中网络是讨论得相对比较少的领域.本文原文由Dell企业技术专家Brad Hedlund撰写,他曾在思科工作多年,专长是数据中心.云网络等.文章素材基于作者自己的研究.实验和Cloudera的培训资料. 本文将着重于讨论Hadoop集群的体系结构和方法,及它如何与网络和服务器基础设施的关系.最开始我们先学习一下Hadoop集群运作的基础原理. Hadoop里的服务器角色 Hadoop主要的任务部署分为3个部分,分别是:Client机器,主节点和从节点.主节点主要负责Had…