1.Partitioner 组件通过让 Map 对 Key 进行分区,从而将不同分区的 Key 交由不同的 Reduce 处理.Partition属于map端 2.分区的总数与任务的reduce任务数相同 partitioner定义:        partitioner的作用是将mapper 输出的key/value拆分为分片(shard),每个reducer对应一个分片.        默认情况下,partitioner先计算key的散列值(hash值).然后通过reducer个数执行取模运

运行环境:CentOS release 5.8 (Final) #include<stdio.h> #include<iostream> using namespace std; int main() { unsigned ; ; //Style left: // u = u - 11; // n = u; //Style right: n = u - ; cout<<"n=="<<n<<endl; ; } 运行结果: Sty

graph BT float==>double; id1[char, short]==>int; int-->unsigned unsigned-->long long-->double 注:加粗箭头表示:这些类型无论跟什么类型的数字进行运算都会转换成箭头指向的类型.

在项目开发过程中,经常会遇到HANA模型运行效率的问题: 以我们项目为例,HANA平台要求模型运行时间不能超过10秒,但是在大数量和计算逻辑复杂的情况下(例如:ERP中的BKPF和BSEG量表的年数据总量超过20亿条),HANA模型的运行时间基本上都在1分钟以上.在不关联其它表,单单是几个板块的BKPF和BSEG表UNION ALL,运行时间都超过1分钟.鉴于这种情况,项目组对HANA模型是否存在优化空间,进行了分析和探讨,也请教了HANA平台的专家对HANA的优化给出可行性建议. 最终的分析结

在做Normalize的时候,报错"Cannot find T1 image (e.g. *.dcm in T1 Directory), Please Check again!",但是Pipeline的时候不会报错. 背景:之前使用Gretna做批处理,进行到一半的时候报错,说"Something went bad... the pipeline has FAILED",当时查了一下,发现是第84个被试出了问题,于是以为是第84个被试的数据有问题,就把第84个被试从

转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fdfa7e601010rkx.html 今天探讨引起CFD计算过程中发散的一些原因.cfd计算是将描述物理问题的偏微分方程转化为代数方程组求解,从而得到离散空间上指定点上的值,而其他位置的值通过插值来完成.这本质是将非线性方程线性化并求解的过程,我是这样理解的,对于物理问题真解随时间的变化是一条曲线,而求解过程中不断的求解曲线的斜率,并实现时间的上的步进(可以理解为1阶导数).如果在指定的时间步长内斜率变化很小,这种步进

背景 今天在跑定时任务的过程中,发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常,出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象,计算时间戳的代码大致如下. package com.lingyejun.authenticator; public class IntegerTest { public static void main(String[] args) { long endTime = System.currentTimeMillis(); long startTime = endTime - 30

总结: 1.计算某列值(数值or字符串)重复的次数 select 列1,count( 列1 or *) count1  from table1 group by 列1 输出的表为:第一列是保留唯一值的列1,第二列是count1列的统计表. 问:那怎么把其他列信息也都显示出来呢?可以参考:http://www.myexception.cn/oracle-develop/1767413.html  我这里自己做一个总结,进入下一步.2.一张表中增加一列计算某列值重复的次数列,并且把表中其他列也显示出

作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4046399.html 使用分治算法,首先选择随机选择轴值pivot,并使的序列中比pivot小的数在pivot左边,比pivot大的数在pivot右边,即快速排序算法中的partition的过程,可以参考:快速排序算法 Quick sort. 进行partition过程后,我们随机选择的轴值为序列的第j个,且其左边有a个数,右边有b个数. 如果j=k,那么说明该轴值就是第k小个数. 如果j

本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop.Storm以及Spark. 当前的高性能PC机.中型机等机器在处理海量数据时,其计算能力.内存容量等指标都远远无法达到要求.在大数据时代,工程师采用廉价的PC机组成分布式集群,以集群协作的方式完成海量数据的处理,从而解决单台机器在计算与存储上的瓶颈.Hadoop.Storm以及Spark是常用的分布式计算组件,其中Hadoop是对非实时数据做批量处理的组件:Storm和Spark是针对实时数据做流式处理的组件. 1．Hadoo

Spark中Task,Partition,RDD.节点数.Executor数.core数目的关系和Application,Driver,Job,Task,Stage理解 from:https://blog.csdn.net/u013013024/article/details/72876427   有部分图和语句摘抄别的博客,有些理解是自己的 梳理一下Spark中关于并发度涉及的几个概念File,Block,Split,Task,Partition,RDD以及节点数.Executor数.core

SQL Server -- 已成功与服务器建立连接,但是在登录过程中发生错误 最近在VS2013上连接远程数据库时,突然连接不上,在跑MSTest下跑的时候,QTAgent32 crash.换成IIS下运行的时候,IIS crash.之前的连接是没问题的,后网上找了资料,根据牛人所说的方案解决了. 1. Exception message 已成功与服务器建立连接,但是在登录过程中发生错误. (provider: SSL Provider, error: 0 - 接收到的消息异常,或格式不正确.)

从输入 URL 到浏览器接收的过程中发生了什么事情? 原文:http://www.codeceo.com/article/url-cpu-broswer.html 从触屏到 CPU  首先是「输入 URL」,大部分人的第一反应会是键盘,不过为了与时俱进,这里将介绍触摸屏设备的交互. 触摸屏一种传感器,目前大多是基于电容(Capacitive)来实现的,以前都是直接覆盖在显示屏上的,不过最近出现了 3 种嵌入到显示屏中的技术,第一种是 iPhone 5 的 In-cell,它能减小了 0.5 毫米

苹果官方发布的十大常见被拒原因 1.崩溃次数和Bug数量.苹果要求开发者在将应用提交给App Store之前彻查自己的应用,以尽量避免Bug的存在. 2.链或错误的链接.应用中所有的链接必须是真实且有效的. 3.占位符内容.有占位符内容的应用将无法审核通过. 4.提交的信息不完整.苹果要求开发者提供所有必须在iTunes Connect的应用审查信息区(App Review Information Section)中提交审查时所需要用到的所有完整信息.这是应用审核未通过最常见的原因,占到了14%

Reduce task启动后第一个阶段是shuffle,即向map端fetch数据.每次fetch都可能因为connect超时,read超时,checksum错误等原因而失败.Reduce task为每个map设置了一个计数器,用以记录fetch该map输出时失败的次数.当失败次数达到一定阈值时,会通知JobTracker fetch该map输出操作失败次数太多了,并打印如下log: Failed to fetch map-output from attempt_201105261254_102

最近经常听到这个名词,以前也听到过,不过接触更多的是“线程安全问题”,而且本人也一直理解的是两个名字的含义是一样的.今天仔细总结一下这个名词相关的概念. 引用博文:可重入函数和不可重入函数 (http://www.cppblog.com/franksunny/archive/2007/08/03/29269.html) 主要用于多任务环境中, 一个可重入的函数简单来说就是可以被中断的函数,也就是说,可以在这个函数执行的任何时刻中断它,转入OS调度下去执行另外一段代码,而返回控制时不会出现什么错误

为Oracle安装安全补丁,首先在官网上下载相应版本的补丁. 根据官方文档的说明安装,但是在安装的过程中会出项各种各样的错误,这里仅仅把我遇到的记录下来,给大家提供参考. 首先按照官方文档安装. 在这里注意的是,这的步骤写的太简练了,对于我这样的菜鸟第一次理解还是困难的. 下面把我的理解说一下: 首先是设置ORACLE_HOME 之后关闭Oracle的所有服务,和链接Oracle的所有app(这个很重要) 其次在命令行中进入下载的补丁文件夹(以administartor进入) 之后是运行补丁安装

在一级bootloader执行进入USB启动方式之后,设备进行枚举.枚举过程中会通过PC端发送命令对连接的USB设备进行枚举.当枚举成功之后,在PC端可以看到设备的盘符. 当设备能够被PC正确识别之后.接下来就能够通过烧写工具完毕设备的扫描假设成功找到设备,则能够通过USB数据传输到SRAM中,这时候的数据主要包含2k infor文件.一级bootloader在成功的解析2kinfor 之后.PC端会将DFU文件传输到初始化好的DRAM中.而且PC指针跳转到DFU地址处运行,运行过程中会跳转到U

       问题:在服务器(操作系统为Windows server 2012)上安装SQL Server 2012的过程中,安装停留在下图所示的界面上,显示”正在启用操作系统功能NetFx3”随后出现提示框,告知启用windows功能NetFx3时出错. 分析:NetFx3指的是.NET Framework 3.5,SQL Server 2012数据库系统的运行需要依靠.NET Framework 3.5,但是Windows Server2012默认情况下是并没有安装.NET Framewor

ACM做题过程中的一些小技巧. 1.一般用C语言节约空间,要用C++库函数或STL时才用C++; cout.cin和printf.scanf最好不要混用. 2.有时候int型不够用,可以用long long或__int64型(两个下划线__). 值类型表示值介于 -2^63 ( -9,223,372,036,854,775,808) 到2^63-1(+9,223,372,036,854,775,807 )之间的整数. printf("%I64d",a); printf("%l

最近开发的一个模块需要根据机房各节点的负载情况(如网卡IO.load average等指标)做任务调度,刚开始对Linux机器load average这项指标不是很清楚,经过调研,终于搞清楚了其计算方法和影响因素,作为笔记,记录于此. 1. load average         当在shell终端键入top命令时,默认情况下,在输出内容的第一行会有load average这项指标值,如下所示: top - 19:10:32 up 626 days, 4:58, 1 user, load av