参数: polygon_fc 面要素类 area_limit 给定面积值,小于它的面会被合并 给定两个参数即可,这回没有注释. #polygon_fc 面要素类 #area_limit 给定面积值,小于它的面会被合并 polygon_fc="C:\Users\Administrator\Desktop\yang\New Folder\Export_Output_4.shp" area_limit=4000 fieldList=arcpy.ListFields(polygon_fc) f

方法一: 1.代码: <div style="width:200px;height:200px;border:solid blue;position:relative;"> <div style="width:100px;height:100px;margin: auto; position: absolute; top: 0; left: 0; bottom: 0; right: 0; background: red;"></div&

url: nmap是所有安全爱好者应该熟练掌握的扫描工具,本篇介绍其在扫描大网络空间时的用法. 为什么要扫描大网络空间呢? 有这样的情形: 内网渗透   攻击者单点突破,进入内网后,需进一步扩大成果,可以先扫描整个私有网络空间,发现哪些主机是有利用价值的,例如10.1.1.1/8, 172.16.1.1/12, 192.168.1.1/16 全网扫描 扫描一个巨大的网络空间,我们最关心的是效率问题,即时间成本. 在足够迅速的前提下,宁可牺牲掉一些准确性. 扫描的基本思路是高并发地ping:  

原文 实现原理是设置margin自动适应,然后设置定位的上下左右都为0. 就如四边均衡受力从而实现盒子的居中: 代码: .parent { width:800px; height:500px; border:2px solid #000; display:table-cell; vertical-align:middle; text-align: center; } .child { width:200px; height:200px; display:inline-block; backgro

不多说,直接上代码. Hadoop 自身提供了几种机制来解决相关的问题,包括HAR,SequeueFile和CombineFileInputFormat. Hadoop 自身提供的几种小文件合并机制 Hadoop HAR 将众多小文件打包成一个大文件进行存储,并且打包后原来的文件仍然可以通过Map-reduce进行操作,打包后的文件由索引和存储两大部分组成         缺点:一旦创建就不能修改,也不支持追加操作,还不支持文档压缩,当有新文件进来以后,需要重新打包.     SequeuesF

1.背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M), 然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们选择一种适合的方案来解决本项目的小文件问题 2.介绍 本地 D:\data目录下有 2012-09-17 至 2012-09-23 一共7天的

Hive的后端存储是HDFS,它对大文件的处理是非常高效的,如果合理配置文件系统的块大小,NameNode可以支持很大的数据量.但是在数据仓库中,越是上层的表其汇总程度就越高,数据量也就越小.而且这些表通常会按日期进行分区,随着时间的推移,HDFS的文件数目就会逐渐增加.   小文件带来的问题   关于这个问题的阐述可以读一读Cloudera的这篇文章.简单来说,HDFS的文件元信息,包括位置.大小.分块信息等,都是保存在NameNode的内存中的.每个对象大约占用150个字节,因此一千万个文件

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228

小文件合并是针对文件上传到HDFS之前 这些文件夹里面都是小文件 参考代码 package com.gong.hadoop2; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import or

SequeceFile是Hadoop API提供的一种二进制文件支持.这种二进制文件直接将<key, value>对序列化到文件中.可以使用这种文件对小文件合并,即将文件名作为key,文件内容作为value序列化到大文件中.这种文件格式有以下好处: 1). 支持压缩,且可定制为基于Record或Block压缩(Block级压缩性能较优)2). 本地化任务支持:因为文件可以被切分,因此MapReduce任务时数据的本地化情况应该是非常好的.3). 难度低:因为是Hadoop框架提供的API,业务

项目背景 在实际项目中,输入数据往往是由许多小文件组成,这里的小文件是指小于HDFS系统Block大小的文件(默认128M),早期的版本所定义的小文件是64M,这里的hadoop-2.2.0所定义的小文件是128M.然而每一个存储在HDFS中的文件.目录和块都映射为一个对象,存储在NameNode服务器内存中,通常占用150个字节. 如果有1千万个文件,就需要消耗大约3G的内存空间.如果是10亿个文件呢,简直不可想象.所以在项目开始前, 我们要先了解一下 hadoop 处理小文件的各种方案,然后

当Hive的输入由非常多个小文件组成时.假设不涉及文件合并的话.那么每一个小文件都会启动一个map task. 假设文件过小.以至于map任务启动和初始化的时间大于逻辑处理的时间,会造成资源浪费.甚至发生OutOfMemoryError错误. 因此,当我们启动一个任务时,假设发现输入数据量小但任务数量多时.须要注意在Map前端进行输入小文件合并操作. 同理.向一个表写数据时,注意观察reduce数量.注意输出文件大小. 1. Map输入小文件合并 #每一个Map处理的最大输入文件大小(256MB

1.1 需求 无论hdfs还是mapreduce,对于小文件都有损效率,实践中,又难免面临处理大量小文件的场景,此时,就需要有相应解决方案 1.2 分析 小文件的优化无非以下几种方式: 1.  在数据采集的时候,就将小文件或小批数据合成大文件再上传HDFS: 2.  在业务处理之前,在HDFS上使用mapreduce程序对小文件进行合并. 自定义inputformat,将hdfs上面已经存在的多个小文件合并成一个sequenceFile, sequenceFile也是一种文件格式:里面装的内容就

set hive.execution.engine=mr; --在 map-reduce 作业结束时合并小文件.如启用,将创建 map-only 作业以合并目标表/分区中的文件. set hive.merge.mapredfiles=true; set hive.merge.rcfile.block.level=true; --合并后所需的文件大小.应大于 hive.merge.smallfiles.avgsize.(8G) ; --当作业的平均输出文件大小小于此属性的值时,Hive 将启动额外

文件数目过多,会给HDFS带来压力,并且会影响处理效率,可以通过合并Map和Reduce的结果文件来消除这样的影响: set hive.merge.mapfiles = true ##在 map only 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.mapredfiles = false ## true 时在 MapReduce 的任务结束时合并小文件 set hive.merge.size.per.task = 256*1000*1000 ##合并文件的大小 set mapred.m

#1114 : 小Hi小Ho的惊天大作战:扫雷·一 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 故事背景:密室.监视器与充满危机的广场 “我们还是循序渐进,先来考虑这样一个简单化问题:”小Hi思索片刻,道:“在一个大小为2*N的广场,其中第一行里的某一些格子里可能会有至多一个地雷,而第二行的格子里全都为数字,表示第一行中距离与这个格子不超过2的格子里总共有多少个地雷,即第二行的第i个格子里的数字表示第一行的第i-1个, 第i个, 第i+1个,三个格子(如果i=1

在Excel里如何将多个工作簿合并到一个工作簿中 当你必须将多个工作簿合并到一个工作簿时,你遇到过麻烦吗?最让人心烦的就是需要合并的工作簿里有很多张工作表.有人能推荐方法解决这个问题吗? 利用VBA 将多个工作簿合并到一个工作簿中复杂,高级用户使用 Excel 的专业用户可以使用VBA 将多个工作簿合并到一个主要的工作簿中.你可以按照如下步骤操作: 1. 将需要合并的所有工作簿都 放置在同一个目录下.如图: 2. 打开一个工作簿,其他工作簿将被合并到这个工作簿中. 3. 点击开发工具 >> V

如果想要将多个.txt文件合并到一个.txt文件中,可以先将所有.txt文件放到一个文件夹中,然后使用.bat文件完成任务. 例如,在一个文件夹下有1.txt, 2.txt, 3.txt三个文件,想把这三个文件里的内容合并到一个txt 文件中. 只需在此文件夹中新建一个bat文件,输入以下代码,双击运行,便会得到一个名为all.txt的文件包含之前所有.txt文件的内容. @echo off copy nul all.tx for %%a in (*.txt) do type %%a >>al

本科的毕业设计<Laguerre小波在数值积分与微分方程数值解中的应用>是通过Laguerre小波函数来近似表达某个需要求积分或解微分方程的函数,将原函数很难求得函数用小波函数表达出来,这样在求解数值积分时就容易了.但用Laguerre小波逼近的函数有一定的误差性,这里的误差取决于小波函数的两个变量.在编写程序时由于未能根据用户的需要调节小波函数的两个变量,这就造成了此程序的局限性和误差不够好.另外对于错误的输入没有正确的提示,这也会造成用户的时间的浪费.从软件工程的角度来说这个程序并没有良好

把当前文件夹的xlsx或xls文件合并到一个excel文件中的不同sheet中步骤如下: 把需要合并的文件放到同一个文件夹 在该文件夹中新建一个excel文件 打开新建的excel问价,把鼠标放到sheet那,右键鼠标,选择"查看代码" 在代码框输入下面的代码 Private Sub copy_csvfile_to_excel() Dim mPath$, mFile$, AK As Workbook Application.ScreenUpdating = False mPath =