1. dfs.datanode.max.transfer.threads 修改dfs.datanode.max.transfer.threads=4096 (如果运行HBase的话建议为16384),指定用于在DataNode间传输block数据的最大线程数,老版本的对应参数为dfs.datanode.max.xcievers. 2. dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec 修改dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec=52428

mapred-site.xml mapreduce.map.memory.mb 1536 每个Map Container的大小 mapreduce.reduce.memory.mb 2560 每个Reduce Container的大小 mapreduce.map.java.opts -Xmx1024 Map任务的jvm-Xmx堆大小. //实际Map函数占用的jvm堆大小 mapreduce.reduce.java.opts -Xmx2048 Reduce任务的jvm-Xmx堆大小. //实际R

前提:完成hadoop + kerberos安全环境搭建. 安装配置spark client: 1. wget https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 2. 配置 指定hadoop路径 vim conf/spark-env.sh HADOOP_CONF_DIR=/xxx/soft/hadoop-2.7.3/etc/hadoop 配置环境变量: vim /etc/profile export SPARK

前言 今天要介绍几种高级数据结构AVL树,介绍之前AVL,会先说明平衡二叉树,并将树的学习路线进行总结,并介绍维持平衡的方法:右旋转.左旋转. 一.树学习路线 1.路线总结 总结了一下树的学习路线,如下图: 2.说明 上面这个图要从上往下进行一步一步学习:首先,从二叉树开始学习,要对树的一些概念有一些基本了解,如树的左孩子和右孩子等,然后对树的遍历方法:先序.中序和后序遍历都熟练掌握,有精力再把层序遍历掌握: 接下来,大部分的树,都是在二叉树的基础上加了许多特性而形成的,所以二叉树是基础,如二叉

话说这个系列鸽了好久,之前在准备语言考试,就没管博客了,现在暑假咱们继续上路! 每当我们进行一次插入之后,整棵AVL树的平衡性就有可能发生改变,为了控制整棵树的高度,我们需要通过一系列变换(重平衡)来保证它仍满足AVL的平衡条件.我们把需要重新平衡的节点叫做 ⍺,由于任意节点最多有两个儿子,因此高度不平衡时,⍺的两颗子树高度差2.考虑一下产生不平衡会有几种情况,稍加思索就会明白——四种情况的插入: ⍺->left->left ⍺->left->right ⍺->right-&

AVL(Adelson-Velskii and Landis)树是带有平衡条件的二叉查找树.这个平衡条件必须要容易保持,而且它保证树的深度须是o(logN).最简单的想法是要求左右子树具有相同的高度,这种想法并不要求树的深度要浅. 另一种平衡条件是要求每个节点都必须要有相同高度的左子树和右子树.通常空子树的高度定义为-1,只有具有(2^k)-1个节点的理想平衡树满足这个条件.因此,虽然这种平衡条件保证了树的深度小,但是它太严格而难以使用,需要放宽条件. 一棵AVL树是 其每个节点的左子树和右子树

二分搜索树又名有序二叉查找树,它有一个特点是左子树的节点值要小于父节点值,右子树的节点值要大于父节点值.基于这样的特点,我们在查找某个节点的时候,可以采取二分查找的思想快速找到这个节点,时间复杂度期望值是为O(log n),但是它有最坏的的情况下. 例如,输入数组[9,7,5,3,1],如果要满足二分搜索树的规则插入一个个节点,这样的二叉树会退化成一条线性表,待会查找元素的时候时间复杂度已达O(N). 所以针对这种情况,我们引申出了平衡二分搜索树,它每个节点的左右子树高度差不会超过1,它能在O(

一.计算平台架构 平台架构 集群规模 集群特点 二.支撑的搜索业务 搜索业务 处理流程 三.YARN计算平台 iStream计算模型 Schedule改进 AppHistoryServer改进 HStats资源用量统计 四.未来发展 原文地址:http://www.infoq.com/cn/presentations/alibaba-search-offline-system-based-on-hadoop

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地

 下面内容主要说明在Windows虚拟机上面,怎么搭建一个Hadoop伪分布式,并如何运行wordcount程序和网页查看HDFS文件系统. 1 相关软件下载和安装 APACH官网提供hadoop版本是32bit的.如果要在64bit Linux环境运行,需要重新编译hadoop,网盘提供的是64bit hadoop. 本文采用Hadoop 2.0.0-cdh4.2.1.下载 http://pan.baidu.com/s/1gdsC1TT 操作系统ubuntu 64-bit,下载 http://

///AVL树模板 typedef struct Node ///树的节点 { int val,data; int h; ///以当前结点为根结点的数的高度 int bf; ///平衡因子(左子树高度与右子树高度之差) Node *left,*right; }Node; class AvlTree ///alv树,树中太多函数,用类来实现容易一些 { private: Node *root; ///树的根节点 public: void Init() ///初始化树 { root=NULL; }

/****************************************************************** 题目: Double Queue(poj 3481) 链接: http://poj.org/problem?id=3481 算法: avl树(入门) *******************************************************************/ #include<cstdio> #include<cstring&

内容概要: CentSO_64bit集群搭建, hadoop2.2(64位)编译,安装,配置以及测试步骤 新版亮点: 基于yarn计算框架和高可用性DFS的第一个稳定版本. 注1:官网只提供32位release版本, 若机器为64位,需要手动编译. 注2:目前网上传的2.2版本的安装步骤几乎都有问题,没有一个版本是完全正确的.若不懂新框架内部机制,不要照抄网传的版本. 0. 编译前的准备 虚拟机vmware准备,64bit CentOS准备 节点ip cluster1 172.16.102. 2

3300: [USACO2011 Feb]Best Parenthesis Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 89  Solved: 42[Submit][Status] Description Recently, the cows have been competing with strings of balanced parentheses and comparing them with each other to see who

待完善 Hadoop2.6.0部署与应用 一.    环境准备 硬件:3台虚拟机 内存:至少512MB 硬盘:至少20G 操作系统:rhel6.4  64位 最小化安装 主机名 IP(局域网) 描述 Master 192.168.111.5 hdfs主节点,yarn主节点 slaves1 192.168.111.6 hdfs数据节点,yarn计算节点 slaves2 192.168.111.7 hdfs数据节点,yarn计算节点 (1)     安装openssh 在每台虚拟机上安装openss

大数据情结 还记得上次跳槽期间,与很多猎头都有聊过,其中有一个猎头告诉我,整个IT跳槽都比较频繁,但是相对来说,做大数据的比较"懒"一些,不太愿意动.后来在一篇文中中也证实了这一观点,分析说大数据领域从业者普遍认为这是一个有前景,有潜力的方向,大多数希望有所积累,所以跳槽意愿不是很强烈. 14年的时候开始接触Hadoop,在Windows下搭了好几次环境,单机版.伪分布式和分布式都搭建过.那时候需要在Windows下装个虚拟机,在虚拟机中再装个Ubuntu,之后在Ubuntu上开始装j

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所

在使用二叉搜索树的时候会出现 一个问题,就是树的一条分支会有很多层,而其他的分支却只有几层,就像下面这样: 如果数据量够大,那么我们在某条边上进行增删改查的操作时,就会消耗大量的时间.我们花费精力去构造一个可以提高效率的结构,反而事与愿违.这不是我们想要的.所以,我们需要另外一种树来解决这样的问题,那就是自平衡二叉搜索树--Adelson-Velskii-Landi(AVL).什么意思呢?就是说这种树的任何一个节点左右两侧子树的高度之差最多为1.也就是说这种树会在添加或删除节点时尽量试着成为一棵

一.辅助排序 需求:先有一个订单数据文件,包含了订单id.商品id.商品价格,要求将订单id正序,商品价格倒序,且生成结果文件个数为订单id的数量,每个结果文件中只要一条该订单最贵商品的数据. 思路:1.封装订单类OrderBean,实现WritableComparable接口: 2.自定义Mapper类,确定输入输出数据类型,写业务逻辑: 3.自定义分区,根据不同的订单id返回不同的分区值: 4.自定义Reducer类: 5.辅助排序类OrderGroupingComparator继承Writ

单元格的相对性应用 //收支计算平衡 RC[-1]当前行的前一列;R[1]C下一行的同一列  R[-2]C[2]当前行的前2行,当前列的后2列 this.FpSpread1.Sheets[0].ReferenceStyle = FarPoint.Web.Spread.Model.ReferenceStyle.R1C1; this.FpSpread1.Sheets[0].Cells[0, 7].Formula = "RC[-1]-RC[-2]"; for (int i = 1; i &l

1.  概述 数据层:结构化数据+非结构化数据+日志信息(大部分为结构化) 传输层:flume(采集日志--->存储性框架(如HDFS.kafka.Hive.Hbase))+sqoop(关系型数据性数据库里数据--->hadoop)+kafka(将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析) 存储层:HDFS+Hbase(非关系型数据库)+kafka(节点上默认存储1G数据) 资源调度层:Yarn 计算层:MapReduce+ Hive(计算+存储型框架:sql--