记数器 绝大多数都与可以改变他们的命令有相同的名称 part chapter section subsection paragraph subparagraph page equation figure table footnote mpfootnote enumi enumii enumiii enumiv 其中enumi那几个是控制enumerate环境的编号的!mpfootnote是控制minipage环境中的脚注编号! \newtheorem 命令创建记数器. 自定义记数器 \newco

一.Hadoop中的计数器 计数器:计数器是用来记录job的执行进度和状态的.它的作用可以理解为日志.我们通常可以在程序的某个位置插入计数器,用来记录数据或者进度的变化情况,它比日志更便利进行分析. 例如,我们有一个文件,其中包含如下内容: hello you hello me 它被WordCount程序执行后显示如下日志: 在上图所示中,计数器有19个,分为四个组:File Output Format Counters.FileSystemCounters.File Input Format

本文主要示例在ionic3.x环境下实现一个自定义计数器,实现后最终效果如图: 1.使用命令创建一个component ionic g component CounterInput 类似的命令还有: ionic g page YourPageName //创建新页面 ionic g directive YourPageName //创建指令 ionic g component YourComponentName //创建组件 ionic g provider YourProviderName /

1,计数器: 显示的计数器中分为四个组,分别为:File Output Format Counters.FileSystemCounters.File Input Format Counters和Map-Reduce Framkework. 分组File Input Format Counters包括一个计数器Bytes Read,表示job执行结束后输出文件的内容包括的字节数(空格.换行都是字符) 关于以上这段计数器日志中详细的说明请见下面的注释: 1 Counters: 19 // Coun

  对于自定义的LaTeX宏包与类,在调用时可以通过在命令\documentclass{}与\usepackage{}命令中指定完整路径或者相对路径,这样确实可以调用,但是编译时总是有烦人的警告信息,让人不爽.还好有一个办法可以解决.   操作系统:Ubuntu 16.04 64位桌面版 LaTeX工具:TeXstudio 2.10.8   1.打开终端,输入以下命令 kpsewhich -var-value=TEXMFHOME   这个命令会查询到默认的宏包与类搜索路径,我的电脑上显示结果为:

\usepackage{geometry} \special{papersize=8.5in,11in}%纸张大小为8.5inch×11inch

\usepackage{xspace} \newcommand{\ie}{{\emph{i.e.}},\xspace} \newcommand{\viz}{{\emph{viz.}},\xspace} \newcommand{\eg}{{\emph{e.g.}},\xspace} \newcommand{\etc}{etc.} \newcommand{\etal}{{\emph{et al.}}} \newcommand{\GH}{{\sc GitHub}\xspace} \newcommand

1.1  计数器 计数器的作用是用来统计数量的,用于记录特定事件的次数,分为内置计数器.自定义java枚举计数器.自定义Stream计数器三大类.用于质量分析,或应用级统计.分析计数器的值比分析一堆日志更高效. 计数器名称 计数器介绍 内置计数器 Hadoop自带的计数器,有特定的计数器名称.例如统计输入.输出的记录数量,输入输出的字节数. 自定义java枚举计数器 用户自定义的枚举型计数器,用于统计用户的特殊要求的计数器,例如统计记录中无效记录的数量. 自定义Streaming计数器 通过向标

一.Combiner的出现背景 1.1 回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.5是一个可选步骤,它就是我们今天需要了解的 Map规约 阶段.现在,我们再来看看前一篇博文<计数器与自定义计数器>中的第一张关于计数器的图: 我们可以发现,其中有两个计数器:Combine output records和Combine input records,他们的计数都是

什么是css计数器 体验更佳排版请戳原文链接:http://blog.liuxianan.com/css-counters.html 就是采用css给一些html元素自动生成编号,比如类似1.3.2这种,先看个效果: 对,就是这种类似Word里面很常见的效果,代码如下: <style type="text/css"> #demo1 ol { counter-reset: section; list-style-type: none; } #demo1 ol li { cou

不多说,直接上代码. Hadoop MapReduce编程 API入门系列之小文件合并(二十九) 生成的结果,作为输入源. 代码 package zhouls.bigdata.myMapReduce.ParseTVDataCompressAndCounter; import java.net.URI; import java.util.List;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Co

1.MapReduce计数器是什么? 计数器是用来记录job的执行进度和状态的.它的作用可以理解为日志.我们可以在程序的某个位置插入计数器,记录数据或者进度的变化情况. 2.MapReduce计数器能做什么? MapReduce 计数器(Counter)为我们提供一个窗口,用于观察 MapReduce Job 运行期的各种细节数据.对MapReduce性能调优很有帮助,MapReduce性能优化的评估大部分都是基于这些 Counter 的数值表现出来的. 3.MapReduce 都有哪些内置计数

转自:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/276891?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 1.计数器 简介 在许多情况下,一个用户需要了解待分析的数据,尽管这并非所要执行的分析任务 的核心内容.以统计数据集中无效记录数目的任务为例,如果发现无效记录的比例 相当高,那么就需要认真思考为何存在如此多无效记录.是所采用的检测程序存在 缺陷,还是数据集质量确实很低,包含大量无效记录?如果确定是数据集的质量问 题,则可能需

   前言: 根据前面的几篇博客学习,现在可以进行MapReduce学习了.本篇博客首先阐述了MapReduce的概念及使用原理,其次直接从五个实验中实践学习(单词计数,二次排序,计数器,join,分布式缓存). 一 概述 定义 MapReduce是一种计算模型,简单的说就是将大批量的工作(数据)分解(MAP)执行,然后再将结果合并成最终结果(REDUCE).这样做的好处是可以在任务被分解后,可以通过大量机器进行并行计算,减少整个操作的时间. 适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存. 基

 第一部分.Hadoop计数器简述 hadoop计数器: 可以让开发人员以全局的视角来审查程序的运行情况以及各项指标,及时做出错误诊断并进行相应处理. 内置计数器(MapReduce相关.文件系统相关和作业调度相关), 也可以通过http://master:50030/jobdetails.jsp查看 MapReduce的输出: 运行jar包的详细步骤: [root@neusoft-master filecontent]# hadoop jar Traffic.jar /data/HTTP_20

MapReduce 多 Job 串联 需求 一个稍复杂点的处理逻辑往往需要多个 MapReduce 程序串联处理,多 job 的串联可以借助 MapReduce 框架的 JobControl 实现 实例 以下有两个 MapReduce 任务,分别是 Flow 的 SumMR 和 SortMR,其中有依赖关系:SumMR 的输出是 SortMR 的输入,所以 SortMR 的启动得在 SumMR 完成之后 Configuration conf1 = new Configuration(); Con

自定义计数器的使用(记录敏感单词) package counter; import java.net.URI; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text;

一. 倒排索引(多job串联) 1. 需求分析 有大量的文本(文档.网页),需要建立搜索索引 xyg pingping xyg ss xyg ss a.txt xyg pingping xyg pingping pingping ss b.txt xyg ss xyg pingping c.txt (1)第一次预期输出结果 xyg--a.txt xyg--b.txt xyg--c.txt pingping--a.txt pingping--b.txt pingping--c.txt ss--a.

Counters: 44 File System Counters FILE: Number of bytes read=655771325 FILE: Number of bytes written=984244425 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 HDFS: Number of bytes read=260

一.分析运行wordcount程序屏幕上打印信息 ##运行wordcount单词频率统计程序,基于输出输出路径. [hadoop@hadoop-master hadoop-1.2.1]$ hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount /wc/mininput /wc/minoutput ##告知输入路径下有几个文件需要处理 16/03/14 05:08:59 INFO input.FileInputFormat: Total input paths

1. MapReduce计数器是什么 计数器是用来记录Job的执行进度和状态的,其作用类似于日志.我们可以在程序的某个位置插入计数器,记录数据或进度的变化情况. 2. MapReduce计数器能做什么 计数器为我们提供了一个窗口,用于观察Job运行期间的各种细节数据,对MapReduce的性能调优很有帮助,MapReduce性能优化的评估大部分都是基于这些计数器Counter的数值来表现的. 3. MapReduce都有哪些内置计数器 MapReduce中自带了许多默认的Counter计数器,要