Map/Reduce编程作业 现有student.txt和student_score.txt.将两个文件上传到hdfs上.使用Map/Reduce框架完成下面的题目 student.txt 2016001,王毅 2016002,张小明 2016003,李学彭 2016004,王东 2016005,王笑笑 student_score.txt 2016001,操作系统,60 2016001,数据库,88 2016001,大数据概论,85 2016002,操作系统,91 2016002,大数据概论,9

这里利用Hibernate操作数据库完毕简单的CRUD操作. 首先,我们须要先写一个javabean: package cn.itcast.domain; import java.util.Date; public class User { private int id; private String name; private Date birthday; public int getId() { return id; } public void setId(int id) { this.id

需求:通过不同的参数复用同一组件,实现动态加载数据和图片,同时,在页面刷新时,图片依旧可以加载成功. 过程出现的bug和问题: 1.使用params传参后,再次刷新页面,参数丢失导致数据无法再次加载 2.改用query进行传参后,页面刷新后图片无法加载,这是由于图片的url是在created钩子函数调用查询数据api后才进行赋值,而赋值之后页面已经渲染完成,导致图片无法加载成功 解决方案: 1.通过localStorage将数据持久化,在跳转到当前路由时,先使用localStorage将数据持久

首先我们要了解MVC提供了4种常用的拦截器:IActionFilter(Action拦截器接口).IExceptionFilter(异常拦截器接口).IResultFilter(Result拦截器接口).IAuthorizationFilter(授权拦截器接口) 1.建一张保存操作日志的表 create table system_log ( Id char(32) primary key, UserId char(32) not null comment '用户Id', UserName var

今天有人问到我:memcache存储大数据量,10K,100K,1M的时候,效果怎么样??我回答:不好,效果非常慢.对方问:为什么啊??我回答不上来...于是就找了点资料. memcached使用需要注意的知识: 1.memcached的基本设置1)启动Memcache的服务器端# /usr/local/bin/memcached -d -m 10 -u root -l 192.168.0.200 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid -d选项是启动一个守护

利用php的序列化和反序列化来做简单的数据本地存储 如下程序可以做为一个工具类 /** * 利用php的序列化和反序列化来做简单的数据本地存储 */ class objectdb { private static $db; //成功返回 objectdb 对象,不需要在外面使用new //目录需要写文件的权限 public function defaultdb($dbname='./default.db') { self::$db = $dbname; if(file_exists($dbnam

框架的东西太复杂也难以讲通,直接上代码: 一.首先得配置环境 和导入必要的jar包 有一些重要的如下: Filter文件夹下的SafetyFilter.java   model文件夹下的 GlobalNames.java   web文件下的MySpringContext.java    baseAction.java   BusinessException.java interceptor文件夹下的 AuthorizationInterceptor.java    ExceptionInterc

1 redis的事务(pipeline)测试 Redis本身对数据进行操作,单条命令是原子性的,但事务不保证原子性,且没有回滚.事务中任何命令执行失败,其余的命令仍会被执行,将Redis的多个操作放到一起执行,要成功多成功,如果失败了,可以把整个操作放弃,可以实现类似事物的功能.redis事务包含三个阶段:开始事务,命令入队,执行事务.redis的分片副本集集群不支持pipeline,redis只支持单机版的事务(pipeline),Redis的主从复制也支持pipeline(目前一些公司就是这

在开始学习之前,我们需要安装pandas模块.由于我安装的python的版本是2.7,故我们在https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.16.2/#downloads 此网站上下载的0.16.2版本,下载后解压缩利用dos命令打开对应的文件下,并运行 python setup.py install安装,可能会出现报错:error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

php框架中的phalcon框架的安装,及初步认识,从表单提交简单的数据到数据库中 1.phalcon框架的安装: phalcon框架在windows本地安装可以利用wamp软件,安装之后可以查看对应的php的版本,然后在官网上下载对应的.dll文件,之后移动到php的ext文件夹中 然后在php模块下进行修改一下配置文件,php.ini,extension与xsl附近加上一句话extension=php_phalcon.dll表示已经开启这个扩展模块 然后还需要在apache模块下搜索一下ph

update1:第二个实现,读操作不必要采用独占锁,缓存显然是读多于写,读的时候一开始用独占锁是考虑到要递增计数和更新时间戳要加锁,不过这两个变量都是采用原子变量,因此也不必采用独占锁,修改为读写锁.update2:一个错误,老是写错关键字啊,LRUCache的maxCapacity应该声明为volatile,而不是transient.      最简单的LRU算法实现,就是利用jdk的LinkedHashMap,覆写其中的removeEldestEntry(Map.Entry)方法即可,如下所

Web Scraper 是一款免费的,适用于普通用户(不需要专业 IT 技术的)的爬虫工具,可以方便的通过鼠标和简单配置获取你所想要数据.例如知乎回答列表.微博热门.微博评论.淘宝.天猫.亚马逊等电商网站商品信息.博客文章列表等等. 转载请注明原地址:https://www.cnblogs.com/fengzheng/p/8440806.html 环境需求 这么简单的工具当然对环境的要求也很简单了,只需要一台能联网的电脑,一个版本不是很低的 Chrome 浏览器,具体的版本要求是大于 31 ,当

  综述 许多信息资料都或多或少的包含一些多余的数据.通常会导致在客户端与服务器之间,应用程序与计算机之间极大的数据传输量.最常见的解决数据存储和信息传送的方法是安装额外的存储设备和扩展现有的通讯能力.这样做是可以的,但无疑会增加组织的运作成本.一种有效的解决数据存储与信息传输的方法是通过更有效率的代码来存储数据.这篇文章简要的介绍了数据的压缩与解压缩,并展示了用java.util.zip包来实现数据的压缩与解压缩是多么的方便与高效. 当然用诸如WinZip,gzip,和Java压缩(或jar)

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定

实验网站:虾米音乐排行榜 网站地址:http://www.xiami.com/chart  难度系数:★☆☆☆☆ 依赖库:request.lxml的etree (安装lxml:pip install lxml) IDEA开发工具:PyCharm_2017.3 Python版本:Python3 期望结果:爬取出排行版歌名以及对应歌手 运行效果图: 音乐排行榜:   爬取数据结果图:     像这种简单的爬取就没必要使用Scrapy框架进行处理,是在有点大材小用,不过如果你刚开始学Scrapy的话,

这两天遇到一个不太容易解决的问题. 某燃气公司想自己对自建管线进行测绘便于数字化管理,在接受了简单的RTK测量培训和Cass成图培训后,就自己着手开干. 最近数据整理的差不多了,就提交给我请我帮忙核查下是否可用. 拿到数据后,发现几个问题: 1. 成图的数据并没有在CASS中完成空间对象编码的赋值 2. 所整理的属性表(Xls)可能有大量的不规范甚至不全. 这份数据可以用于绘制一个基本的管网分布地图,但是却难以用于空间数据管理和分析. 根本原因在于,图(空间数据)和属性没有成功建立联系. 这也是

前言 随着互联网的的高速发展,大多数的公司由于一开始使用的传统的硬件/软件架构,导致在业务不断发展的同时,系统也逐渐地逼近传统结构的极限. 于是,系统也急需进行结构上的升级换代. 在服务端,系统的I/O是很大的瓶颈.其中数据库的I/O最容易成为限制系统效率的一环.在优化数据库I/O这一环中,可以从优化系统调用数据库效率.数据库自身效率等多方面入手. 一般情况下,通过升级数据库服务器的硬件是最容易达到的.但是服务器资源不可能无限扩大,于是从调用数据库的效率方面入手是目前主流的优化方向. 于是读写分

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

在实际的项目开发过程中,有好的控件或者功能模块,我都是想办法尽可能集成到我的WInform开发框架中,这样后面开发项目起来,就可以节省很多研究时间,并能重复使用,非常高效方便.在我很早之前的一篇博客<在GridControl控件中使用SearchLookUpEdit构建数据快速输入>就曾经介绍,如何在列表控件中实现数据的快速录入,本文介绍另外一种方式,通过文本输入框的输入选择,可以实现数据的快速录入,原理和之前一篇差不多,不过这次利用DevExpress控件的GridLookupEdit控件封