1.果断先上结论 1.如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值. 2.如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值. 3.如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2.     2.原理与分析过程 看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下. 先看一下这个图 输入分片(Input Split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入…

break:终止循环执行循环体下面的代码 return:终止循环并且退出循环所在的方法 continue:终止当前循环,进行下一次循环…

对于从oracle下载的jdk8:JDK8u200(含)以下版本不收费. 对于从oracle下载的jdk11:JDK 11.0.0不收费,JDK 11.0.1不收费. 对于openjdk:免费 ————————————三句话完毕————以下是协议简介—————————— 关于免费版的oracle jdk协议:免费使用,不可修改源码(部分商业特性收费,目前不知道商业特性是什么鬼,反正我没用到) 关于openjdk的协议:免费使用,只要我们不修改jdk的源码并发布修改的版本,就不需要开源(发布可以理…

最近有点忙,先发一篇我公众号的文章,以下是原文. /********原文********/ 最近很多学习Qt的小伙伴在我的微信公众号私信我,该如何理解下面段代码的第二行QWidget(parent) 1 Widget::Widget(QWidget *parent) : 2 QWidget(parent) 3 { 4 } 为了统一回复大家,小豆君特意写了这篇文章,方便初学者们学习. 在讲解原因之前,先请大家看下面的一个例子 #include <iostream> using namespace…

前言 如何有效的理解并且区分 Reids 穿透.击穿和雪崩之间的区别,一直以来都挺困扰我的.特别是穿透和击穿,过一段时间就稀里糊涂的分不清了. 为了有效的帮助笔者自己,以及拥有同样烦恼的朋友们区分这三种场景.笔者总结了一些关键词,希望大家可以和我一样通过联想的方式来区分并理解这三种场景的区别! 缓存穿透: 关键词:穿过 Redis 和 数据库 当 Redis 和数据库中都没有我们想要的数据时,就需要考虑缓存穿透的问题了 下面这段逻辑大家用的会比较多:先去 Redis 中查找某资源,Redis 中…

题目链接 记一个集合的gcd为该集合内所有数的最大公约数, 求一个给定集合的非空子集的gcd的k次方的期望~ Input 第一行有一个数t,表示数据组数 接下去每组数据两行,第一行两个数n,k(0 <n,k<=10^6),表示该集合有n个数字. <br="">第二行有n个数ai(0<=ai<=2000000)代表该集合内的所有元素. Output 每组数据输出一行,为期望乘上2^n-1,之后取模10000007的结果. Sample Input 2…

一.介绍 从iOS5开始,iOS系统已经在siri上集成了语音合成的功能,但是是私有API.但是在iOS7,新增了一个简单的API----AVSpeechSynthesizer来做这件事情. 二.案例 将AVFoundation.framework导入到你的工程里面: #import "SpeechSynthesisViewController.h" #import <AVFoundation/AVFoundation.h> @property (nonatomic, st…

ViewData和TempData是字典类型,赋值方式用字典方式, ViewData["myName"] ViewBag是动态类型,使用时直接添加属性赋值即可 ViewBag.myName ViewBag和ViewData只在当前Action中有效,等同于View TempData可以通过转向继续使用,因为它的值保存在Session中.但TempData只能经过一次传递,之后会被系统自动清除 ViewData和ViewBag 中的值可以互相访问,因为ViewBag的实现中包含了View…

form上拖入: FDManager1: TFDManager; FDConnection1: TFDConnection; //初始化连接池procedure TForm1.InitDBPool;beginFDManager1.ConnectionDefFileName:=HomePath+'db.ini';FDConnection1.ConnectionDefName:= 'db_pool';FDConnection1.Connected:=true;end; db.ini 内容如下: [d…

mapTask并行度的决定机制 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定,而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为:将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split),然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理. FileInputFormat切片机制 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6733968.html 1.默认切片定义在InputFormat类中的getSpli…

学习mapreduce过程中, map第一个阶段是从hdfs 中获取文件的并进行切片,我自己在好奇map的启动的数量和文件的大小有什么关系,进过学习得知map的数量和文件切片的数量有关系,那文件的大小和切片的数量的有什么关系 ,下面我就进入Hadoop的源代码进行研究一下 文件的大小和切片的数量有什么关系. 文件获取和切片和一个InputFormat 这个抽象类有关系 ,这个抽象类 只有两个抽象的方法 分别是 第一个方法是用来过去切片,第二方法使用获取文件.获取切片与第一个方法有关,我们进入研究…

Hive on Tez Mapper 数量计算 在Hive 中执行一个query时,我们可以发现Hive 的执行引擎在使用 Tez 与 MR时,两者生成mapper数量差异较大.主要原因在于 Tez 中对 inputSplit 做了 grouping 操作,将多个 inputSplit 组合成更少的 groups,然后为每个 group 生成一个 mapper 任务,而不是为每个inputSplit 生成一个mapper 任务.下面我们通过日志分析一下这中间的整个过程. 1.MR模式 在 mr…

上一篇文章中简单介绍了一下JS作用域,本篇将作进一步探究和总结. 前言:JavaScript的作用域一直以来都是前端开发中比较难以理解的知识点,JavaScript6中新引入了 let 关键字,用于指定变量属于块级作用域,本次先忽略这个点. 第一句话:JavaScript以函数作为作用域(忽略let) 很多语言如c#,java都是以代码块作为作用域即大括号也是一个作用域,JavaScript却是以函数作为作用域,如果你对python比较了解,理解起来应该很easy. 在c#中下面的代码将直接报错…

看了下自己以前的笔记发现也没有完全搞清楚, 网上好多文章都是抄来抄去,远程端口转发全都是拿127.0.0.1举例 总结了下,三句话就可以讲清楚了   1 ssh本地端口转发是 把ssh服务器可以访问到的端口转发到ssh客户端上的一个端口 2 远程端口转发是 把ssh客户端可以访问到的端口转发到ssh服务器上的一个端口 3 ssh动态端口转发是 在ssh客户端上开个socks5代理访问ssh服务器能访问到的端口   假如有 a b c b是ssh服务器    1 ssh本地端口转发 效果: 把ss…

1. 查看sshd进程 ps -ef|grep sshd ps -ef:打开所有的进程 grep sshd:过滤出含有“sshd”字符的进程. 2. 查看sshd进程中的sftp进程,不含查询的进程 ps -ef|grep sshd|grep sftp|grep -v grep grep -v grep:过滤掉含有“grep”字符的进程,因为当前过滤sftp的进程grep sftp也会被算做一个. 3. 统计sshd进程中sftp进程的数量 ps -ef|grep sshd|grep sftp|…

一.写在之前的 1.1 回顾Map阶段四大步骤 首先,我们回顾一下在MapReduce中,排序和分组在哪里被执行: 从上图中可以清楚地看出,在Step1.4也就是第四步中,需要对不同分区中的数据进行排序和分组,默认情况下,是按照key进行排序和分组. 1.2 实验场景数据文件 在一些特定的数据文件中,不一定都是类似于WordCount单次统计这种规范的数据,比如下面这类数据,它虽然只有两列,但是却有一定的实践意义. 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 (1)如果按照第一列升序排列,当…

一.MapReduce中有哪些常见算法 (1)经典之王:单词计数 这个是MapReduce的经典案例,经典的不能再经典了! (2)数据去重 "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重. (3)排序:按某个Key进行升序或降序排列 (4)TopK:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 通常可以借助堆(Heap)来实现TopK问题. (5)选择:关系代数基…

MapReduce中多表合并案例 一.案例需求 订单数据表t_order: id pid amount 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 订单数据order.txt 商品信息表t_product pid pname 01 小米 02 华为 03 格力 商品数据pd.txt 小米 华为 格力 将商品信息表中数据根据商品pid合并到订单数据表中. 最终数据形式: id pname amount 1001 小米 1 1004 小米 4 1002 华为 2 1005 华为 5…

一. 为什么javaBean要继承Writable和WritableComparable接口? 1. 如果一个javaBean想要作为MapReduce的key或者value,就一定要实现序列化,因为在Map到Reduce阶段的时候,只能是传输二进制数据,不可能将字符流直接进行RPC传输, 只要一个javabean实现了序列化和反序列化,就可以做为key或者value 最简单的序列化和反序列化就是实现Writable接口 ps:javaBean在作为key的时候有点不同,除了要继承Writabl…

在实际的nlp实际任务中,你有一大堆的人工标注的关键词,来新的一句话,找出这句话中的关键词,以便你以后使用,那如何来做呢? 1)用到正则的 finditer()方法,返回你匹配的关键词的迭代对象,包含起始结束索引 2)增强list循环,提取数据 代码如下: import re s = 'dengyexun' idx = [i.start() for i in re.finditer('y', s)] 这里我只要开始索引,结果如下: 之后,你想怎么用都可以的…

1.压缩和输入分片 Hadoop中文件是以块的形式存储在各个DataNode节点中,假如有一个文件A要做为输入数据,给MapReduce处理,系统要做的,首先从NameNode中找到文件A存储在哪些DataNode中,然后,在这些DataNode中,找到相应的数据块,作为一个单独的数据分块,作为map任务的输入,这就是mapreduce处理的数据的粗略过程!但是,我们都知道,对于一些大型的数据,压缩是很有用的,不仅能够节省存储空间,而且还能够加快传输速率.把文件压缩后再存入数据节点中,这个很常见…

http://www.cnblogs.com/gredswsh/p/log4j_xml_properties.html 请问:log4j.properties中的这句话“log4j.logger.org.hibernate.SQL=DEBUG  ”该怎么写在log4j.xml里面呢? Hibernate 默认是把 SQL 语句是输出到控制台,而控制台中的内容查阅起来并不方便,例如超过控制台缓存的内容会被清掉,不是谁都能看到控制台,难以与时间关联起来.虽然有些应用服 务器会把控制台输出重定向到文件…

给定两个句子 A 和 B . (句子是一串由空格分隔的单词.每个单词仅由小写字母组成.) 如果一个单词在其中一个句子中只出现一次,在另一个句子中却没有出现,那么这个单词就是不常见的. 返回所有不常用单词的列表. 您可以按任何顺序返回列表. 示例 1: 输入:A = "this apple is sweet", B = "this apple is sour" 输出:["sweet","sour"] 示例 2: 输入:A = &…

摘要:在排序和reducer 阶段,reduce 侧连接过程会产生巨大的网络I/O 流量,在这个阶段,相同键的值被聚集在一起. 本文分享自华为云社区<MapReduce 示例:减少 Hadoop MapReduce 中的侧连接>,作者:Donglian Lin. 在这篇博客中,将使用 MapReduce 示例向您解释如何在 Hadoop MapReduce 中执行缩减侧连接.在这里,我假设您已经熟悉 MapReduce 框架并知道如何编写基本的 MapReduce 程序.本博客中讨论的主题如下…

jQuery(this).addClass("background").siblings().removeClass("background") 导致IE6移除的css无效: 通过css渲染效果解决:{ background:url(/images/about_us.png) no-repeat left top;_background:none;filter: progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(e…

概述 1.MapReduce 中,mapper 阶段处理的数据如何传递给 reducer 阶段,是 MapReduce 框架中 最关键的一个流程,这个流程就叫 Shuffle 2.Shuffle: 数据混洗 ——(核心机制:数据分区,排序,局部聚合,缓存,拉取,再合并 排序) 3.具体来说:就是将 MapTask 输出的处理结果数据,按照 Partitioner 组件制定的规则分发 给 ReduceTask,并在分发的过程中,对数据按 key 进行了分区和排序 MapReduce的Shuffle…

参考了http://www.cnblogs.com/chaoku/p/3748456.html?utm_source=tuicool的代码.不过他的代码细节上有点问题.主要在于对于质心的处理上,他的代码中将前面的序号也作为数据进行求距离,但是这里是不用的.   kmeans基本思想就是在一个点集中随机选取k个点作为初始的质心,然后在以这K个点求点集中其他点和这质心的距离,并且按照最近的原则,将这个点集分成k个类,接着在这k个类中求其质心,接着便是迭代,一直到质心不变或者SSE小于某个阈值或者达到…

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方…

现在让你谈谈对Java平台的理解,你是否会感觉内容过于庞大?这个问题是比较宽泛的,Java发展到现在已经不仅仅是语言这么简单了,Java平台涉及的,包括但不仅限于下面提到的这些内容: Java语言本身,包括基础的语言特性,面向对象.放射.范型.lambda等等. Java类库,包括核心类库如IO/NIO.网络.utils.安全.jdk等,以及在生产环境中常用的第三方类库. Java虚拟机,包括java的内存管理机制.垃圾收集器.运行时.动态编译等 Java/JVM生态,包括了Java EE.Sp…

先要讲讲这个问题是怎么来的.(咱们在分析一个技术的时候,先要考虑它是想解决什么问题,或者学习新知识的时候,要清楚这个知识的目的是什么). 我在编译内核的时候,发现arch/arm/kernel目录下有一个这样的文件:vmlinux.lds.S.第一眼看上去,想想是不是汇编文件呢?打开一看,好像不是.那它是干嘛的?而且前面已经说过,make V=1的时候,发现这个文件的用处在ld命令中,即ld -T vmlinux.lds.S,好像是链接命令用的,如下所示 如arm-linux-ld -EL -p…