数据表大概150M,但是只有几个字段,导致行数特别多,当使用正则表达式去匹配时执行较慢. 解决思路:增大map数; //设置reduce数为150,将原表分成150份,map数无法直接设置,因为和输入文件数和文件大小等几个参数决定set mapred.reduce.tasks = 150; //在map完成阶段不对文件进行合并,相应还有个mapredfiles,是在整个任务完成后不对输出文件合并,否则无法达到分割150份目的set hive.merge.mapfiles=false; 设置需要合

HIVE  Map Join is nothing but the extended version of Hash Join of SQL Server - just extending Hash Join into Distributed System. SMB(Sort Merge Bucket) Join is also similar to the SQL Server Merge Join mechnism - just extending it into Distributed S

    总结1: 今天找到了昨天scanf的问题答案,scanf与printf一样的神奇而复杂,稍不留神,就会被坑.scanf函数在读入非空白符分割的多个字符串的解决方法是这个:/* 以 | 分割 */ scanf("login|%d|%[^|]|%[^|]", &type, name, password); 总结2:C++排错是个苦活,又无法避免减轻,不要stl也不能不用<string>吧.倒不是python宠坏了程序员,而是C++本身语法复杂,层次繁杂,过于抽象

[--16T18::,][INFO ][o.e.b.BootstrapChecks ] [node-] bound or publishing to a non-loopback address, enforcing bootstrap checks [--16T18::,][ERROR][o.e.b.Bootstrap ] [node-] node validation exception [] bootstrap checks failed []: max number of threads

首先,这些C函数,在VS上要加_s后缀的原因是,这些函数存在字符串越界等问题,可以参考这篇文章,https://blog.csdn.net/silleyj/article/details/8545408 个人猜测:由于这些C函数存在这些问题,所以VS编译器直接屏蔽了这些函数,然后用了一套加上后缀_s的函数来实现相同的功能,为了解决之前函数的越界的问题,_s系列的函数又分别增加了一些形参,比如长度等,所以,即使我们在C语言函数的基础上加上_s,还是会出现参数太少或形参类型和实参类型不匹配的问题.查

R语言实战实现基于用户的简单的推荐系统(数量较少) a<-c(1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4,4,5,5,5,5,6,6,7,7) b<-c(1,2,3,4,2,3,4,5,4,1,2,3,2,4,5,2,6,4,1,2,3,4) da<-data.frame(a,b) a<-c(1,1,2,2,3,3,3,3,3,4,4,5,5,5,6,6,7,7) b<-c(2,5,7,2,6,4,7,1,8,6,3,3,4,1,2,4,4,9) da2<-da

真想用c#开发个 wp五笔输入法...奈何网上资料太少,源码都是c++写的.求大神指点!!!!

用WIN7,觉得securecrt里面可用的字体太少了.很多都没有,比如lucida console,经过一番查找,终于找到解决问题的方法了. 原因就是win7里面的很多字体都被设置为隐藏了,所以secureCRT都不能显示. 把WIN7里面想要的字体设置为显示即可. 控制面板->字体->选择字体,右击"显示".

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

记一次构建SaaS平台项目失败后的反思 前言: 笔者从2017年起开始着手将公司现有的软件系统改造成多租户模式,以降低整个系统的运营成本.但最后这个项目以失败告终.今天,我将对这个SaaS项目是如何走向失败,做一个分析和反思. 此前,我们花费了两年的时间研发了一套教学系统,考虑到用户的数量与营运成本,后期决定将这套单体的应用程序改造为基于SaaS架构的多租户应用程序.经过短暂的需求分析后,便开始了重构工作.经过一年的艰苦奋斗,SaaS化的产品不仅用户不能接受,就连我们自己也无法成功运营.其功能的

试验了一下: 调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值可以改变map的数量 首先设置了hdfs-site.xml中的dfs.block.size为20M,测试文件为72M 然后调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值 30M 时候为 3个map 20M 时候为 4个map 10M 时候为 8个map 也可以在程序中设置block.size conf.setInt("dfs.block.size",655

参考: https://blog.csdn.net/wuliusir/article/details/45010129 https://blog.csdn.net/zhong_han_jun/article/details/50814246 1.split的计算方式: splitsize = max(splitsize,min(blocksize,filesize/NUMmaps)) NUMmaps即为默认的map数,默认为1,也就是说最大的splitsize为文件的大小. 2.不同的hive.

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第27文章,我们一起来聊聊数据处理领域的降维(dimensionality reduction)算法. 我们都知道,图片格式当中有一种叫做svg,这种格式的图片无论我们将它放大多少倍,也不会失真更不会出现边缘模糊的情况.原因也很简单,因为这种图片是矢量图,一般的图片存储的是每一个像素点的颜色值,而在矢量图当中,我们存储的是矢量,也就是起点终点以及颜色.由于矢量图只记录起点终点,所以无论我们如何放大,图片都不会失真,而

最近由于提高了发现资料的效率及方法,于是得到了很多好的资料,也打印了好多资料!可是,我突然发现自己好像要做的事太多了,一时间没有了头绪.今天花点时间写个博客,整理一下最近杂乱的状态,看看到底该如何调配时间资源,完成各种任务.下面先列出最近在学的东西有哪些. 1.<渐近分布理论>.手上有个30页的资料,专门讲这个的,有定理有proof,非常喜欢!已经看了一些了. 2.<变分>.手上现在有一本非常适合自己水平的变分教材,是一本书,打印出来的,书的第一章讲了变分问题的由来与解法,过程相当

怪异现象:数据量不大,且不是Reduce端OOM,是Map端OOM Map Task运行的时候数据流中包含了非法字符例如:EOF.NOP等东西,导致BufferedReader读取和StreamDecoder解码出错, 进一步导致了OOM,需要剔除这些记录,可以通过length来限制. PS:当然,这只是Map 端OOM出现的其中一种原因,仅供参考.

使用的是这个库:https://github.com/szferi/gomdb 安装: go get github.com/szferi/gomdb 代码: package main import ( "fmt" "io/ioutil" "os" . "github.com/szferi/gomdb" ) // Most mdb functions/methods can return errors. This example

一:背景 1. 讲故事 前几天看同事在用 linq 给内存中的两个 model 做左连接,用过的朋友都知道,你一定少不了一个叫做 DefaultIfEmpty 函数,这玩意吧,本来很流畅的 from...in...join, 突然搞进来这么一个函数,真的是恶心他妈给恶心开门,恶心到家了,简化后的代码如下: class User { public int UserID { get; set; } public string Email { get; set; } } class Order { p

作者:Shu, Alison Hadoop作业性能调优的两种场景: 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBayEagle作业性能分析器 1. Hadoop作业性能异常指标 2. Hadoop作业性能调优7个建议 (二)其他參数调优方法 二.Hadoop集群报告异常,发现个别作业导致集群事故. 一.用户观察到作业性能差,主动寻求帮助. (一)eBay Eagle作业性能分析器 对一般作业性能调优.eBay Eagle[i]的作业性能分析器已经能满足用户大部分需求. eBayEagle

1 文件格式的选择 ORC格式确实要比textFile要更适合于hive,查询速度会提高20-40%左右 例子1: youtube1的文件格式是TextFIle,youtube3的文件格式是orc hive> select videoId,uploader,age,views from youtube1 order by views limit 10; Query ID = hadoop_20170710085454_6768a540-a0b3-4d98-92a0-f97d4eff8b42 To