Sample data: student.txt 1,yaoshuya,25 2,yaoxiaohua,29 3,yaoyuanyie,15 4,yaoshupei,26 Sample data:score.txt 1,yuwen,100 1,shuxue,99 2,yuwen,99 2,shuxue,88 3,yuwen,99 3,shuxue,56 4,yuwen,33 4,shuxue,99 输出文件内容: 1    [yaoshuya,25,yuwen,100] 1    [yaoshu…

总体网上资料不多,包括esri帮助文档都写的很简单,没有各个string参数如match_option之类的可以输入的string限制,导致在摸索中gp.Execute时报错n回. 结合网上搜集资料及个人试验,总结下各个参数的用法.   代码在vs2010+AO10.1下测试通过. 简单代码示例: public void SpatialJoin() { // Spatial join 功能 Geoprocessor gp = new Geoprocessor(); gp.OverwriteOut…

示例文件同sample join analysis 之前的示例是使用map端的join.这次使用reduce端的join. 根据源的类别写不同的mapper,处理不同的文件,输出的key都是studentno.value是其他的信息同时加上类别信息. 然后使用multipleinputs不同的路径注册不同的mapper. reduce端相同的studentno的学生信息和考试成绩分配给同一个reduce,而且value中包含了这些信息, 把这些信息抽取出来,再做笛卡尔积即可. 下面的示例代码中,…

ArcGIS系列软件license及安装: Arcgis SDE10.1 和 Arcgis server10.1的授权文件license tnt_esri.dat Arcgis8.1安装license arcgis desktop 10.1 license manager无法启动问题解决 解决ArcGIS安装之后出现的Windows installer configures问题 Arcgis 10.1安装 Arcgis10安装说明 ARCGIS9.3安装说明 Arcgis(ArcMap)使用:…

个人感觉Linq实用灵活性很大,参考一篇大牛的文章LINQ查询返回DataTable类型 http://xuzhihong1987.blog.163.com/blog/static/26731587201101853740294/ 附上自己写的一个测试程序源代码. 下载 //创建自定义DataTable String[] _sFiled = new String[] { "ID", "PC", "EPC", "CRC", &q…

http://www.zhihu.com/question/26568496#answer-12035815 Hadoop首先看一下Hadoop解决了什么问题,Hadoop就是解决了大数据(大到一台计算机无法进行存储,一台计算机无法在要求的时间内进行处理)的可靠存储和处理. HDFS,在由普通PC组成的集群上提供高可靠的文件存储,通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬盘坏掉的问题. MapReduce,通过简单的Mapper和Reducer的抽象,将并发.分布式(如机器间通信)和故障恢复等计算…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730338.html 今天做题,其中一道是 请简要描述一下Hadoop, Spark, MPI三种计算框架的特点以及分别适用于什么样的场景. 一直想对这些大数据计算框架总结一下,只可惜太懒,一直拖着.今天就借这个机会好好学习一下. 一张表 名称 发起者 语言 简介 特点 适用场景 Hadoop Yahoo工程师,Apache基金会 Java MapReduce分布式计算框架+HDFS分布式文件系统(GFS)+HBase数据存…

StandardScaler----计算训练集的平均值和标准差,以便测试数据集使用相同的变换 官方文档: class sklearn.preprocessing.StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) Standardize features by removing the mean and scaling to unit variance 通过删除平均值和缩放到单位方差来标准化特征 The standard score…

1.概述 上篇<高可用Hadoop平台-启航>博客已经让我们初步了解了Hadoop平台:接下来,我们对Hadoop做进一步的探索,一步一步的揭开Hadoop的神秘面纱.下面,我们开始赘述今天的探索之路. 2.探索 在探索之前,我们来看一下Hadoop解决了什么问题,Hadoop就是解决了大数据(大到单台服务器无法进行存储,单台服务器无法在限定的时间内进行处理)的可靠存储和处理. HDFS:在由普通或廉价的服务器(或PC)组成的集群上提供高可用的文件存储,通过将块保存多个副本的办法解决服务器或硬…

参考: http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html 其它资料:    http://mojijs.com/2015/04/190845/index.html http://taoistwar.gitbooks.io/spark-developer-guide/content/index.html http://rdc.taobao.org/?p=2024#转换 http://blog.csdn.net/jediael_lu/artic…