遇到的问题描述:在hadoop上面执行程序,程序运行之后能够正常执行.一切似乎都是正常的,然而过了一段时间之后程序便开始阻塞直到程序超时退出(如下). 14/08/19 21:17:51 INFO mapred.JobClient: map 99% reduce 71% 14/08/19 21:17:54 INFO mapred.JobClient: map 99% reduce 75% 14/08/19 21:17:57 INFO mapred.JobClient: map 99% reduc

问题描述 打开AutoCAD的时候,软件停留在加载99%,点击出现[无法响应],要么等待,要么强行关闭,若平时正常关闭CAD时也异常缓慢. 原因分析 破解版,没有联网就激活了.CAD默认启动需要联网,所以就卡在那.硬件上的原因就是你木有设置网络或者木有插网线. 解决方法 方法一: 控制面板——Internet 选项——高级——安全——“检查发行商的证书吊销”禁用.     方法二: 下载“CADManagerControl”将三个文件复制到CAD安装目录,点那个天线图标,设置禁止联网,然后重新启

在学习廖雪峰前辈的JavaScript教程中,遇到了一些需要注意的点,因此作为学习笔记列出来,提醒自己注意! 如果大家有需要,欢迎访问前辈的博客https://www.liaoxuefeng.com/学习. 高阶函数 概念:函数可以接受另一个函数作为参数的函数称作高阶函数. 简单例子: function add(x, y, f) { return f(x) + f(y); } x = -5; y = 6; var f = Math.abs; console.log(add(x,y,f)); //

运行hadoop程序时,有时候会报以下错误:org.apache.hadoop.dfs.SafeModeException: Cannot delete /user/hadoop/input. Name node is in safe mode 这个错误应该还满常见的吧(至少我运行的时候是这样的) 那我们来分析下这个错误,从字面上来理解: Name node is in safe mode 说明Hadoop的NameNode处在安全模式下. 那什么是Hadoop的安全模式呢? 在分布式文件系统启

运行Hadoop程序时,有时候会报以下错误: org.apache.hadoop.dfs.SafeModeException: Cannot delete /user/hadoop/input. Name node is in safe mode 这个错误应该还满常见的吧(至少我运行的时候是这样的) 那我们来分析下这个错误,从字面上来理解: Name node is in safe mode 说明Hadoop的NameNode处在安全模式下. 那什么是Hadoop的安全模式呢? 在 分布式文件系

用户可以通过dfsadmin -safemode value 来操作安全模式,参数value的说明如下: enter - 进入安全模式 leave - 强制NameNode离开安全模式 get - 返回安全模式是否开启的信息 wait - 等待,一直到安全模式结束. 运行Hadoop程序时,有时候会报以下错误: org.apache.hadoop.dfs.SafeModeException: Cannot delete /user/hadoop/input. Name node is in sa

深入理解hadoop之数据倾斜 1.什么是数据倾斜 我们在用map /reduce程序执行时,有时候会发现reduce节点大部分执行完毕,但是有一个或者几个reduce节点运行很慢,导致整个程序的处理时间很长,这是因为某一个key的条数比其他key多很多(有时是百倍或者千倍之多),这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多,从而导致某几个节点迟迟运行不完.这种现象就是因为key分布不均匀.散度不够导致的,也就是我们所说的数据倾斜. 2.数据倾斜产生的原因 在hive上执行j

Hive 数据倾斜怎么发现,怎么定位,怎么解决 多数介绍数据倾斜的文章都是以大篇幅的理论为主,并没有给出具体的数据倾斜案例.当工作中遇到了倾斜问题,这些理论很难直接应用,导致我们面对倾斜时还是不知所措. 今天我们不扯大篇理论,直接以例子来实践,排查是否出现了数据倾斜,具体是哪段代码导致的倾斜,怎么解决这段代码的倾斜. 当执行过程中任务卡在 99%,大概率是出现了数据倾斜,但是通常我们的 SQL 很大,需要判断出是哪段代码导致的倾斜,才能利于我们解决倾斜.通过下面这个非常简单的例子来看下如何定位产

https://my.oschina.net/itblog/blog/275294 摘要: 本文通过一个例子,详细介绍Hadoop 的 MapReduce过程. 分析MapReduce执行过程 MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详解 每个Mapper任

回到目录 对于MongoDB这个非关系型数据库(NoSql)来说,找一个IDE工具不是很容易,还好被我找到了,它就是大名鼎鼎的MongoVUE,它可以对mongodb数据表进行增删改查,下面我主要说一下它的查询功能,它与传统的SQLSERVER不同,在写语句时我们需要了解一下它自己的一些关键字.

之前一直对BT下载很的好奇,今天迅雷出现了一些问题,于是上网了解了一下BT下载的原理,果然还是有所收获的. 1.为什么BT下载用户越多下载,速度越快? 答:BT全名为BitTorrent. 在传统下载方式中,通常是把文件由server端传送到client,比如FTP,HTTP,PUB等等.因为是从一台server下载,server所提供的带宽是一定的,因而随着用户的增多,对带宽的要求也随之增多,用户过多就会造成瓶颈,并且搞不好还会让server陷入瘫痪,所以非常多的server对用户人数和下载速

一.MapReduce执行过程 MapReduce运行时,首先通过Map读取HDFS中的数据,然后经过拆分,将每个文件中的每行数据分拆成键值对,最后输出作为Reduce的输入,大体执行流程如下图所示: 整个流程图具体来说:每个Mapper任务是一个java进程,它会读取HDFS中的文件,解析成很多的键值对,经过我们覆盖的map方法处理后,转换为很多的键值对再输出,整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下几个阶段,如图所示. 在上图中,把Mapper任务的运行过程分为六个阶段. 第一阶段是把输

第三式开篇语有些负面, 所以这里就不贴了.有兴趣的自己可以去看看 https://andy-zhangtao.gitbooks.io/golang/content/ .怒发冲冠,意气之作.看完就完了,别当真.把下面的东西当真就行. 不看内容,只看标题还以为这是一个小说呢. 如果哪天心血来潮,没准会写一篇小说.但自从参加朋友婚姻之后,就受到了打击. 同样进入30岁,有的同学已经年入上百万,前呼后拥. 而自己除了会写点"水货"代码,别无他长. 感慨良多,还是感觉自己不是一块能依靠写代码发家

应用层 原理 结构和模型 客户-服务器体系结构(client-server architecture ) 通信不是直接的,需要通过服务器转发 经常会在服务器积压大量的负载 服务器(server) 服务器是提供服务的机器 服务器是一台常连接(always-on)的主机,具有固定的 IP 地址 因此,客户总是可以通过向服务器的 IP 地址发送分组(packet)来与服务器通信 客户(client) 客户是需要获取服务的机器 客户直接与服务器通信,相互之间不是直接通信的 此外,客户不是常连接的,且大多

jar tvf xxx.jar vim xxx.jar 配置一下 notepad++ F5 cmd /k D:"Program Files (x86)"\python\python.exe "$(FULL_CURRENT_PATH)" &pause &exit # 查看已经连接过的 wifi 密码 for /f "skip=9 tokens=1,2 delims=:" %i in ('netsh wlan show profile

基础部分 map,reduce,filter,sort,推导式,匿名函数lambda , 协程,异步io,上下文管理 自定义字符串转数字方法一不使用reduce import re def str2int(s): if not re.match(r'^\d+$',s): raise ValueError('请检查数字格式是否正确') else: digital={'0':0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,&q

参考 hadoop权威指南 第六章,6.4节 背景 hadoop,mapreduce就如MVC,spring一样现在已经是烂大街了,虽然用过,但是说看过源码么,没有,调过参数么?调过,调到刚好能跑起来.现在有时间看看hadoop权威指南,感觉真是走了许多弯路. MR流程 参数 共同影响 io.sort.factor 多路合并允许的最大输入路数.设成较大的值可以减少合并轮数,从而减少磁盘读写次数. map端 io.sort.mb map端输出缓冲区大小,map输出先放到这里然后在通过排序和part

1.MapReduce是如何执行任务的?2.Mapper任务是怎样的一个过程?3.Reduce是如何执行任务的?4.键值对是如何编号的?5.实例,如何计算没见最高气温? 分析MapReduce执行过程        MapReduce运行的时候,会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件,然后调用自己的方法,处理数据,最后输出.Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据,作为自己的输入数据,调用自己的方法,最后输出到HDFS的文件中.整个流程如图: Mapper任务的执行过程详

Hadoop生态圈-Hive快速入门篇之HQL的基础语法 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本篇博客的重点是介绍Hive中常见的数据类型,DDL数据定义,DML数据操作以及常用的查询操作.如果你没有hive的安装环境的话,可以参考我之前分析搭建hive的笔记:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154324.html 一.Hive常见的属性配置 1>.Hive数据仓库位置配置 >.Default数据仓库的最原始位置在“h

MessagePack是一种高效二进制序列化格式.可以在多种语言中进行快速数据交换,比如JSON格式等.它比Json更加小巧,更加高效,可以用于一些结构化数据存储 ,非常适合适用于消息总线,MemoryCache等对序列化要求比较高的场合. MessagePack基本上被大多数主流语言支持,因此用它来作为教程间交换的消息序列化也是一种不错的方式,本文这里简单的介绍一下如何在.Net 中使用MessagePack. 首先安装MessagePack和MessagePackAnalyzer的Nuget

1.hive简介 logo 是一个身体像蜜蜂,头是大象的家伙,相当可爱. Hive是一个数据仓库基础工具在Hadoop中用来处理结构化数据.它架构在Hadoop之上,总归为大数据,并使得查询和分析方便.并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行. 术语“大数据”是大型数据集,其中包括体积庞大,高速,以及各种由与日俱增的数据的集合.使用传统的数据管理系统,它是难以加工大型数据.因此,Apache软件基金会推出了一款名为Hadoop的解决大数据管理和处理难题的框