运行hadoop2 自带的圆周率计算方法时,报错,找了半天,原来是在配置hadoop临时目录时,没有给权限,找到配置的hadoop临时目录文件夹,修改权限即可 Application application_1548242073562_0005 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1548242073562_0005_000002 exited with exitCode: 1 Failing this attempt.Diagno

步骤1:安装tqdm 首先,要打开cmd,输入指令,不断找到python文件的路径,知道找到Scripts,然后分别打入pip install pygame和pip install tqdm  如下图 步骤2:输入计算pi的代码(顺带输入一下跟进度条有关的代码): from random import random from math import sqrt from time import clock from tqdm import tqdm import time DARTS=800000

Apache Hadoop 是最流行的大数据处理工具之一.它多年来被许多公司成功部署在生产中.尽管 Hadoop 被视为可靠的.可扩展的.富有成本效益的解决方案,但大型开发人员社区仍在不断改进它.最终,2.0 版提供了多项革命性功能,其中包括 Yet Another Resource Negotiator (YARN).HDFS Federation 和一个高度可用的 NameNode,它使得 Hadoop 集群更加高效.强大和可靠.在本文中,将对 YARN 与 Hadoop 中的分布式处理层的

#include <iostream> using namespace std; //概率计算PI int main() { ; double val; int i; ; i<; i++) { double x = (double)(rand())/RAND_MAX; double y = (double)(rand())/RAND_MAX; if ( (x*x + y*y) <= 1.0 ) { inside++; } } val = (double)inside / i; pr

Hadoop计算中的Shuffle过程 作者:左坚 来源:清华万博 时间:2013-07-02 15:04:44.0 Shuffle过程是MapReduce的核心,也被称为奇迹发生的地方.要想理解MapReduce,Shuffle是必须要了解的.我看过很多相关的资料,但每次看完都云里雾里的绕着,很难理清大致的逻辑,反而越搅越混.前段时间在做MapReduce job性能调优的工作,需要深入代码研究MapReduce的运行机制,这才对Shuffle探了个究竟.考虑到之前我在看相关资料而看不懂时很恼

C语言是面向过程的一种高级程序设计语言,它在世界范围内使用很广泛,而且很流行.很多大型的应用软件,基本上是用C语言所编写的.在对操作系统以及系统使用程序.需要对硬件进行操作的场合,C语言较其他的高级语言更具优势.C语言应用很广泛,有个网友就分享了一个很牛的计算pi的c程序. 在这个程序的后面,很多网友留言: 网友一:试过了,好强,不过程序看不懂. 网友二:果然好程序,简单明了.只是太过简练!我敢说没有多少人能轻易看懂的. 网友三:好棒, 能解析一下吗?像一开始为什么不给b赋值就用它,这样不怕数组

错误日志如下: -- ::, DEBUG [org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory] - field org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableRate org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation$UgiMetrics.loginSuccess with annotation @org.apache.hadoop.metrics2.annotat

Linux上一个命令计算PI – 笑遍世界 http://smilejay.com/2017/11/calculate-pi-with-linux-command/ [root@d1 goEcho]# time echo "scale=10000; 4*a(1)" | bc -l 3.141592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592307\ 8164062862089986280348253421170679

http://tech.it168.com/a2012/0401/1333/000001333287.shtml 最近很多人都在讨论Spark这个貌似通用的分布式计算模型,国内很多机器学习相关工作者都在研究和使用它. Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发. 那么Spark和Hadoop有什么不同呢? 1.Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率比较高. Spark aims to extend MapReduce for iterative alg

画一个边长为r的正方形和半径为r的四分之一的圆(如下图所示),向上面随机投掷飞镖,通过计算落在星星区域和整体区域的飞镖比例,即可求出π值. 公式推导如下: 假设正方形的边长r为1,那么飞镖落在星星区域内的任意点(x, y),其坐标的平方相加值(x2+y2)必然小于1. 代码如下: import random def find_pi(num_of_times): #num_of_times为投掷飞镖的次数 num1,num2=0,0 #num1为飞镖投掷在星星区域内的次数,num2为飞镖投掷在圆点

https://www.jianshu.com/p/8707cd015ba1 问题描述: 以下是qq好友关系,进行好友推荐,比如:老王和二狗是好友 , 二狗和春子以及花朵是好友,那么老王和花朵 或者老王和春子就有可能也认识,可以对老王推荐春子和或花朵作为好友. 注意以下是制表符:tab建,所以程序中用 /t进行分割 老王 二狗 老王 二毛 二狗 春子 二狗 花朵 老王 花朵 花朵 老王 春子 菊花 问题分析 问题分析: 主 ---> 从 从 --->主 分别列出每一个关系,然后都列出从--&g

基本思想: 利用圆与其外接正方形面积之比为pi/4的关系,通过产生大量均匀分布的二维点,计算落在单位圆和单位正方形的数量之比再乘以4便得到pi的近似值.样本点越多,计算出的数据将会越接近真识的pi(前提时样本是“真正的”随机分布). 蒙特卡罗(Monte Carlo)算法计算圆周率的主要思想:给定边长为R的正方形,画其内切圆,然后在正方形内随机打点,设点落在圆内的概为P,则根据概率学原理:    P = 圆面积 / 正方形面积 ＝ PI * R * R / 2R * 2R = PI / 4.即

通过简单的程序设计熟练CUDA的使用步骤 下面是cuda代码及相关注释 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <time.h> //#include <cutil_inline.h> using namespace std; //*****************************************// //以下两部分将在设备上编译 由__global__标识: template<t

from random import random from math import sqrt from time import clock DARTS=1000000 hits=0.0 clock() for i in range(1,DARTS+1): x,y=random(),random() dist=sqrt(x**2+y**2) if dist<=1.0: hits=hits+1 pi=4*(hits/DARTS) print("pi值是{}.".format(pi)

file1.txt a 1b 2a 3b 3a 5b 7c 3c 5 file2.txt a 1b 7c 5a 1c 3 结果: a 2.2b 4.75c 4.0 代码: package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.had

import scala.math.random object LocalPi { def main(args: Array[String]) { var count = 0 for (i <- 1 to 100000000) { val x = random * 2 - 1 val y = random * 2 - 1 if (x*x + y*y <= 1) count += 1 } println(s"Pi is roughly ${4 * count / 100000000.0

程序: package pai; import java.math.BigDecimal; public class ComplexPi { BigDecimal result; public ComplexPi(int count) { result=new BigDecimal(0); for(int i=1;i<=count;i++) { result=result.add(getAddedPart(i)); } } private BigDecimal getAddedPart(int

clc; clear all; close all; R = 3; time = 10000; origin = [0,0,0]; %%======绘制球体====== t=linspace(0,pi,25); p=linspace(0,2*pi,25); [theta,phi]=meshgrid(t,p); x=R * sin(theta).*sin(phi) + origin(1); y=R *sin(theta).*cos(phi) + origin(2); z=R *cos(theta)

Monte Carlo import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 6 # 函数模拟点的随机掉落,并分为两组 def check(tmp): global ans, ansX, ansY global inX, inY global outX, outY tmpX = random.random() tmpY = random.random() if (tmpX ** 2 + tmpY ** 2) <= 1:

1. Cloudera介绍 Hadoop是一个开源项目,Cloudera对Hadoop进行了商业化,简化了安装过程,并对hadoop做了一些封装. 根据使用的需要,Hadoop集群要安装很多的组件,一个一个安装配置起来比较麻烦,还要考虑HA,监控等. 使用Cloudera可以很简单的部署集群,安装需要的组件,并且可以监控和管理集群. CDH是Cloudera公司的发行版,包含Hadoop,Spark,Hive,Hbase和一些工具等. Cloudera有两个版本: Cloudera Expres

Hadoop自带的例子中,有一个计算Pi值的例子. 这个程序的原理是这样的.假如有一个边长为1的正方形.以正方形的一个端点为圆心,以1为半径,画一个圆弧,于是在正方形内就有了一个直角扇形.在正方形里随机生成若干的点,则有些点是在扇形内,有些点是在扇形外.正方形的面积是1,扇形的面积是0.25*Pi.设点的数量一共是n,扇形内的点数量是nc,在点足够多足够密集的情况下,会近似有nc/n的比值约等于扇形面积与正方形面积的比值,也就是nc/n= 0.25*Pi/1,即Pi = 4*nc/n. 在正方形