jeecg_database.properties 以mysql为例: diver_name=com.mysql.jdbc.Driver url=jdbc:mysql://192.168.*.*:3306/car?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false username=root password=dp@ssord database_name=car jeecg_config.properties #code_generat

概述 本文主要基于Hadoop 1.0.0后推出的新Java API为例介绍MapReduce的Java编程模型.新旧API主要区别在于新API(org.apache.hadoop.mapreduce)将原来的旧API(org.apache.hadoop.mapred)中的接口转换为了抽象类. MapReduce编程主要将程序运行过程分为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段.其中Map阶段由若干Map task组成,主要由InputFormat, Mapper, Partitioner等类完成

1 eclipse中hadoop环境部署概览 eclipse 中部署hadoop包括两大部分:hdfs环境部署和mapreduce任务执行环境部署.一般hdfs环境部署比较简单,部署后就 可以在eclipse中像操作windows目录一样操作hdfs文件.而mapreduce任务执行环境的部署就比较复杂一点,不同版本对环境的要求度 高低不同就导致部署的复杂度大相径庭.例如hadoop1包括以前的版本部署就比较简单,可在windows和Linux执行部署运行,而hadoop2 及以上版本对环境要求

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前言 现今互联网科技发展日新月异,大数据.云计算.人工智能等技术已经成为前瞻性产品,海量数据和超高并发让传统的 Web2.0 网站有点力不从心,暴露了很多难以克服的问题.为此,Google.Amazon .Powerset 等各大平台纷纷推出 NoSQL 技术以应对市场的急速发展,近10年间NoSQL技术百花齐放,HBase.Redis.MongoDB.Cassandra 等技术纷纷涌现.本文主要向各位介绍 HBase 的发展历史,基础结构与原理,应用的场景,对常用的 JAVA API 操作进行

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做项目的时候遇到一个问题,在Mapper和Reducer方法中处理目标数据时,先要去检索和匹配一个已存在的标签库,再对所处理的字段打标签.因为标签库不是很大,没必要用HBase.我的实现方法是把标签库存储成HDFS上的文件,用分布式缓存存储,这样让每个slave都能读取到这个文件. main方法中的配置: //分布式缓存要存储的文件路径 String cachePath[] = { "hdfs://10.105.32.57:8020/user/ad-data/tag/tag-set.csv&qu

MapReduce实例&YARN框架 一个wordcount程序 统计一个相当大的数据文件中,每个单词出现的个数. 一.分析map和reduce的工作 map: 切分单词 遍历单词数据输出 reduce: 对从map中得到的数据的valuelist遍历累加,得到一个单词的总次数 二.代码 WordCountMapper(继承Mapper) 重写Mapper类的map方法. mapreduce框架每读一行数据就调用一次该方法,map的具体业务逻辑就写在这个方法体中. map和reduce的数据输入

上图首先描述了在TaskTracker端Task(MapTask.ReduceTask)的执行过程,MapTask(org.apache.hadoop.mapred)首先被TaskRunner调用,然后在MapTask内部首先进行一些初始化工作,然后调用run()方法,判断如果使用了新版API就调用RunNewMapper()开始执行Map操作. 1)runNewMapper()分析 1.首先创建一个Mapper对象 // make a mapper org.apache.hadoop.mapr

1.reduce side join 在reduce端进行表的连接,该方法的特点就是操作简单,缺点是map端shffule后传递给reduce端的数据量过大,极大的降低了性能 连接方法: (1)map端读入输入数据,以连接键为Key,待连接的内容为value,但是value需要添加特别的标识,表示的内容为表的表示,即若value来自于表1,则标识位设置为1,若来自表2,则设置为2,然后将map的内容输出到reduce (2)reduce端接收来自map端shuffle后的结果,即<key, va

MapReduce WordCount Combiner程序 注意使用Combiner之后的累加情况是不同的: pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http

Hadoop Word Count程序 pom.xml文件: <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0

Spring与Shiro整合 登陆操作 作者 : Stanley 罗昊 [转载请注明出处和署名,谢谢!] 编写登陆Controller方法  讲解: 首先,如果你登陆失败的时候,它会把你的异常信息丢到一个叫shirologinFailure这个值里面,这个值对应上我们的请求作用域中,它的key值就是shirologinFailure: 我们从中可以获取到异常的名称(异常错误信息)我们用string来接收异常信息exceptionClassName,然后我们就可以开始判断,如果exceptionC

前言 学完SpringBoot的项目,Github地址,欢迎start,一起学习! 第一天 一.技术选型 基于SpringBoot+VUE的前后端分离的仿照马蜂窝的项目. 后端选用的技术为: SpringBoot MySQL MyBatis-Plus Redis MongDB Elasticsearch 二.搭建项目 创建文件夹 本项目使用的搭建方式是多模块的搭建方式.我们首先需要在Idea的工作空间中新建一个文件夹,用于存放父目录. 在文件夹中创建一个父目录 这个是一个父目录,不写代码,主要的

与map端的模式类似,map端要重写Mapper方法,reduce端也要重写Reduce方法,这里有一个泛型,我们先看参数类型 分别对应输入keyin,valuein,keyout,valueout.. 这里前两个参数:keyin,valueint就是map端处理以后的键值对.map端的逻辑我们已经写完了,在那个阶段,我们设置了以手机号为key,一个bean对象为value的键值对.但是map端还有其他的处理逻辑,设置完键值对以后,map还要把相同key的数据放在一起,打上分区标志(如果有分区的

第一部分:HDFS相关问题 一.描述一下HDFS的数据写入流程 ​ 首先由客户端想NameNode服务发起写数据请求,NameNode接收到请求后会进行基本验证,验证内容包括对请求上传的路径进行合法验证其次还要对请求的用户进行权限验证.验证没有问题后,NameNode会响应客户端允许上传.接下来客户端会对文件按照blocksize大小进行切块,切完块后依次以块为单位进行上传.此时客户端会请求上传第一个块信息,服务端接收到上传请求后会依据HDFS默认的机架感知原理默认情况下返回三台存放数据块副本的

转载自 开源编程 一舟mybatsi xml编译报错,tomcat启动一直循环,导致内存溢出,启动失败 mapper.xml怎么知道有没有编译错误,哪个位置有错误 这应该是mybatis的一个bug,编译错误,没有报异常抛出来 package com.jrss.webservice.rest.app.index; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.executor.ErrorContext; import org.apach

Mapper的处理过程: 1.1. InputFormat 产生 InputSplit,并且调用RecordReader将这些逻辑单元(InputSplit)转化为map task的输入.其中InputSplit是map task处理的最小输入单元的逻辑表示. 1.2. 在客户端代码中调用Job类来设置参数,并执行在hadoop集群的上的MapReduce程序. 1.3. Mapper类在Job中被实例化,并且通过MapContext对象来传递参数设置.可以调用Job.getConfigurat

在hadoop的源码中,基类Mapper类和Reducer类中都是只包含四个方法:setup方法,cleanup方法,run方法,map方法.如下所示: 其方法的调用方式是在run方法中,如下所示: 可以看出,在run方法中调用了上面的三个方法:setup方法,map方法,cleanup方法.其中setup方法和cleanup方法默认是不做任何操作,且它们只被执行一次.但是setup方法一般会在map函数之前执行一些准备工作,如作业的一些配置信息等:cleanup方法则是在map方法运行完之后最

前面在讲InputFormat的时候,讲到了Mapper类是如何利用RecordReader来读取InputSplit中的K-V对的. 这一篇里,开始对Mapper.class的子类进行解读. 先回忆一下.Mapper有setup(),map(),cleanup()和run()四个方法.其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作,map()则一般承担主要的处理工作,cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等.run()方法提供了setup->map

Device Mapper(DM)是Linux 2.6全面引入的块设备新构架,通过DM可以灵活地管理系统中所有的真实或虚拟的块设备. DM以块设备的形式注册到Linux内核中,凡是挂载(或者说“映射”)于DM结构下的块设备,不管他们是如何组织,如何通讯,在Linux看来都是一个完整的DM块设备.因此DM让不同组织形式的块设备或者块设备集群在Linux内核面前有一个完整统一的DM表示. 一.辨析两个名词(DM与MD) 在Linux内核代码中(本文以2.6.32内核代码为参照),DM指的是整个Dev