Hadoop 分布式文件管理系统HDFS可以部署在廉价硬件之上,能够高容错. 可靠地存储海量数据(可以达到TB甚至PB级),它还可以和Yam中的MapReduce 编程模型很好地结合,为应用程序提供高吞吐量的数据访问,适用于大数据集应用程序. 1.定位 HDFS的定位是提供高容错.高扩展.高可靠的分布式存储服务, 并提供服务访问接口(如API接口.管理员接口). 为提高扩展性,HIDFS采用了master/slave架构来构建分布式存储集群, 这种架构很容易向集群中随意添或删除slave.HDF

摘要:Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,命令行方式和JavaAPI方式.本文介绍如何利用这两种方式对HDFS文件进行操作. 关键词:HDFS文件    命令行     Java API HDFS是一种分布式文件系统,为MapReduce这种框架下的海量数据分布式处理而设计. Hadoop之HDFS文件操作常有两种方式,一种是命令行方式,即Hadoop提供了一套与Linux文件命令类似的命令行工具:另一种是JavaAPI,即利用Hadoop的Java库,采用编程的方式操作HDFS的文件.

/* 这道题如果按照度为0的节点来判断的时候,将度为0的节点和其相连的节点(度数并减去1) 从图中去掉,如果度为0的节点的个数为0个但是图中的节点没有都去掉的 时候那么说明 出现了回路!用这种方法必须将重边去除掉! 所以推荐用dfs方式进行判断!这种方式还是比较直观的! */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace st

本篇的思想:对HDFS获取的数据进行两种不同的可视化图表处理方式.第一种JFreeChar可视化处理生成图片文件查看.第二种AJAX+JSON+ECharts实现可视化图表,并呈现于浏览器上.   对此,给出代码示例,通过网络爬虫技术,将上传到HDFS的新浪网新闻信息实现热词统计功能,通过图表的柱状图来显示出来. ------> 目录: 1.JFreeChart可视化处理(生成本地图片) [1]HDFS文件读取 [2]JDFreeChart库应用 2.AJAX+JSON+EChart生成可视化图

下图是两种MOS管的典型应用:其中第一种NMOS管为高电平导通,低电平截断,Drain端接后面电路的接地端:第二种为PMOS管典型开关电路,为高电平断开,低电平导通,Drain端接后面电路的VCC端. @beautifulzzzz 智能硬件.物联网,热爱技术,关注产品 博客:http://blog.beautifulzzzz.com sina:http://weibo.com/beautifulzzzz?is_all=1

1.static有什么用途?(请至少说明两种) 1)在函数体,一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变. 2) 在模块内(但在函数体外),一个被声明为静态的变量可以被模块内所用函数访问,但不能被模块外其它函数访问.它是一个本地的全局变量. 3) 在模块内,一个被声明为静态的函数只可被这一模块内的其它函数调用.那就是,这个函数被限制在声明它的模块的本地范围内使用 以上是c的内容,对于c++请看以下三个示例之后的部分!!! 1)示例: static的第一个作用是保持变量内容的持久.存

org.apache.commons.lang3.builder.EqualsBuilder的两种典型用法 public boolean equals(Object obj) { if (obj == null) { return false; } if (obj == this) { return true; } if (obj.getClass() != getClass()) { return false; } MyClass rhs = (MyClass) obj; return new

Hadoop基础-HDFS递归列出文件系统-FileStatus与listFiles两种方法 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. fs.listFiles方法,返回LocatedFileStatus的迭代器,自带递归.但是它是继承于FileStatus的,而且构建函数是FileStatus的文件版,即LocaledFileStatus只能列出文件.接下来我我们一起看看这两个方法的用法. 一.listStatus方法 /* @author :yinzhengjie B

在下最近刷了几道DAG图上dp的题目. 要提到的第一道是NOIP原题<最优贸易>.这是一个缩点后带点权的DAG上dp,它同时规定了起点和终点. 第二道是洛谷上的NOI导刊题目<最长路>,一个裸的DAG上dp,也同时规定了起点和终点. 对于这两道题目,我分别用了两种不同的方法来写. 第一道题目,我建立了一个反向图,从起点和终点分别用两张图来进行Floodfill,若某个点不能被两遍Floodfill遍历到,则这个点是无用点,应当剔除.这样是为了方便后面作DAG上dp时,使用拓扑序来进

ReentrantLock和synchronized两种锁定机制 >>应用synchronized同步锁 把代码块声明为 synchronized,使得该代码具有 原子性(atomicity)和 可见性(visibility).原子性意味着一个线程一次只能执行由一个指定监控对象(lock)保护的代码,从而防止多个线程在更新共享状态时相互冲突.可见性类似volatile关键字. >>应用ReentrantLock显示锁 ReentrantLock 类实现了 Lock ,它拥有与 sy

基于Web的MVC framework在J2EE的世界内已是空前繁荣.TTS网站上几乎每隔一两个星期就会有新的MVC框架发布.目前比较好的MVC,老牌的有Struts.Webwork.新兴的MVC框架有Spring MVC.Tapestry.JSF等.这些大多是著名团队的作品,另外还有一些边缘团队的作品,也相当出色,如Dinamica.VRaptor等.这些框架都提供了较好的层次分隔能力.在实现良好的MVC 分隔的基础上,通过提供一些现成的辅助类库,同时也促进了生产效率的提高. 如何选择一个好的

版权声明: 欢迎转载,但请保留文章原始出处 作者:GavinCT 出处:http://www.cnblogs.com/ct2011/p/4183553.html 说到使用AndroidStudio,除了新建的项目,我们都会面临的问题是原先Eclipse的代码该怎么导入到AndroidStudio中使用. 这方面相关的资料还比较少,自己摸索了一下,总结出这篇博客,希望能让开发者少走些弯路. OK,进入正题. Google为了让我们更加方便的使用AndroidStudio,提供了两种导入Eclips

原文出处: Alex Libman   译文出处:潘孙友   欢迎分享原创到伯乐头条 综述 这篇文章探讨并比较两种用于TCP服务器的高性能设计模式. 除了介绍现有的解决方案,还提出了一种更具伸缩性,只需要维护一份代码并且跨平台的解决方案(含代码示例),以及其在不同平台上的微调. 此文还比较了java.c#.c++对各自现有以及提到的解决方案的实现性能. .]. 阻塞型I/O意味着控制权只到调用操作结束了才会回到调用者手里. 结果调用者被阻塞了, 这段时间了做不了任何其它事情. 更郁闷的是,在等待

以下两种方法都可以,推荐用方法一! 方法一: 步骤一: yum -y install mysql-server 步骤二:service mysqld start 步骤三:mysql -u root -p Enter password: (默认是空密码,按enter) mysql > CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'hive'; mysql > GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'hive'@'%' WITH GRANT O

简介 在前面一篇文章里讨论过几种应用系统集成的方式,发现实际上面向消息队列的集成方案算是一个总体比较合理的选择.这里,我们先针对具体的一个消息队列Activemq的基本通信方式进行探讨.activemq是JMS消息通信规范的一个实现.总的来说,消息规范里面定义最常见的几种消息通信模式主要有发布-订阅.点对点这两种.另外,通过结合这些模式的具体应用,我们在处理某些应用场景的时候也衍生出来了一种请求应答的模式.下面,我们针对这几种方式一一讨论一下. 基础流程 在讨论具体方式的时候,我们先看看使用ac

概述 目前SAPUI5 SDK 提供了两种方式来开发一个SAPUI5 App.一种方式是传统的SAPUI5开发方式,一种是利用SAP Fiori Elements通过模板快速构建应用的方式. 本文简单介绍这两种方式如何实现,并进行对比,使读者更清楚这两种方式的优缺点以及适合的开发场景. SAPUI5 SDK的官方网站在这里.我采用的开发工具是SAP Web IDE. 简介 SAPUI5 freestyle 就是SAPUI5 提供的最普通的最基本的开发方式,之所以给它起名字叫freestyle,就

Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写

MVC+Spring.NET+NHibernate .NET SSH框架整合   在JAVA中,SSH框架可谓是无人不晓,就和.NET中的MVC框架一样普及.作为一个初学者,可以感受到.NET出了MVC框架以后太灵活了(相比之前的web Form),嗯,关于.NET中的MVC框架我就不多说了,推荐这位大神的<MVC知多少系列>http://www.cnblogs.com/sheng-jie/p/6291915.html.下面进入正题,.NET中也有SSH框架,他们分别指MVC+Spring.N

基于Web的MVC framework在J2EE的世界内已是空前繁荣. TTS网站上几乎每隔一两个星期就会有新的MVC框架发布.目前比较好的MVC,老牌的有Struts.Webwork.新兴的MVC框架有Spring MVC.Tapestry.JSF等.这些大多是著名团队的作品,另外还有一些边缘团队的作品,也相当出色,如Dinamica.VRaptor等.这些框架都提供了较好的层次分隔能力.在实现良好的MVC 分隔的基础上,通过提供一些现成的辅助类库,同时也促进了生产效率的提高. 如何选择一个好

在学习Spark过程中,资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种(我所知道的): 第一种: 通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交,官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的,提交命令示例如下:./spark-submit --class com.learn.spark.SimpleApp --master yarn --deploy-mode client --driver-memory 2g --executor-memory 2g --e

[原文地址:http://www.cppblog.com/pansunyou/archive/2011/01/26/io_design_patterns.html] 综述 这篇文章探讨并比较两种用于TCP服务器的高性能设计模式. 除了介绍现有的解决方案, 还提出了一种更具伸缩性,只需要维护一份代码并且跨平台的解决方案(含代码示例), 以及其在不同平台上的微调. 此文还比较了java,c#,c++对各自现有以及提到的解决方案的实现性能. 系统I/O 可分为阻塞型, 非阻塞同步型以及非阻塞异步型[1