转自:http://blog.csdn.net/g_salamander/article/details/9163455 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 以下是最近几个月在调试 MIPI DSI / CSI 的一些经验总结,因为协议有专门的文档,所以这里就记录一些常用知识点: 一.D-PHY 1.传输模式 LP(Low-Power) 模式:用于传输控制信号,最高速率 10 MHz HS(High-Speed)模式:用于高速传输数据,速率范围 [80 Mbps, 1Gbps]

MapReduce工作机制--Word Count实例(一) MapReduce的思想是分布式计算,也就是分而治之,并行计算提高速度. 编程思想 首先,要将数据抽象为键值对的形式,map函数输入键值对,处理后,产生新的键值对作为中间结果输出.接着,MapReduce框架自动将中间结果按键做聚合处理,发给reduce函数处理.最后,reduce函数以键和对应的值的集合作为输入,处理后,产生另一系列键值对作为最终输出.后面会结合实例介绍整个过程. 运行环境 先不考虑采用YARN的情况,那个时候Map

Word Count作业 一.个人Gitee地址:https://gitee.com/Changyu-Guo 二.项目简介 该项目主要是模拟Linux上面的wc命令,基本要求如下: 命令格式: wc.exe [para] <filename> [para] <filename> ... -o <filename> 功能: wc.exe -c file.c:返回文件file.c的字符数 wc.exe -w file.c:返回文件file.c的单词总数 wc.exe -l

Word Count 一.个人Gitee地址:https://gitee.com/godcoder979/(该项目完整代码在这里) 二.项目简介: 该项目是一个统计文件字符.单词.行数等数目的应用程序,通过输入命令来执行你想要的操作.所用语言:java 命令格式: wc.exe [para] <filename> [para] <filename> ... -o <filename> 功能: -a:统计文件中的代码行.空行.注释行: -c:统计文件中的字符数,不包括换行

word count package com.spark.app import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by Administrator on 2016/7/24 0024. */ object WordCount { def main(args: Array[String]) { /** * 第1步:创建Spark的配置对象SparkConf,设置Spark程序运行时的配置信息 * 例如 setAppNa

还是那句话,看别人写的的总是觉得心累,代码一贴,一打包,扔到Hadoop上跑一遍就完事了????写个测试样例程序(MapReduce中的Hello World)还要这么麻烦!!!?,还本地打Jar包,传到Linux上,最后再用jar命令运行jar包敲一遍in和out参数,我去,我是受不了了,我很捉急,. 我就想知道MapReduce的工作原理,而知道原理后,我就想在本地用Java程序跑一遍整个MapReduce的计算过程,这个很难吗? 搜遍全网,没发现几个是自己想要的(也有可能漏掉了),都是可以

1. 团队介绍 团队成员:席梦寒,胡琦 2. 项目计划 我们选第一.二个功能点进行编程. 具体计划: (1).首先爬取网站内容及网页长度: (2).对爬取的文件内容进行word count操作: 3. 环境配置 编程语言:python.C语言 python主要用于爬去网页内容,C语言主要用于Wordcount操作 4.代码规范: C语言的代码规范: 一.命名规约 1.[强制]所有编程相关命名均不能以下划线或美元符号开始,也不能以下划线或美元符号结束.反例: _name / __name / $O

Wc命令(word count) 1)作用:用于计算字数: 2)-c或--bytes或--chars只显示Bytes数: 3)-l和—line显示行号: 4)-w或words只显示字数: 5)--help在线帮助: 6)--version显示版本信息: 7) 示例:wc words.说明:行数 单词数  bytes数  文件名

1.项目地址 https://github.com/namoyuwen/word-count 2.项目相关要求 2.1 项目描述 Word Count    1. 实现一个简单而完整的软件工具(源程序特征统计程序).    2. 进行单元测试.回归测试.效能测试,在实现上述程序的过程中使用相关的工具.   3. 进行个人软件过程(PSP)的实践,逐步记录自己在每个软件工程环节花费的时间. 2.2 WC 项目要求 wc.exe 是一个常见的工具,它能统计文本文件的字符数.单词数和行数.这个项目要求

个人项目作业 1.Github地址 https://github.com/CLSgGhost/SE_work 2.项目相关需求 wc.exe 是一个常见的工具,它能统计文本文件的字符数.单词数和行数.这个项目要求写一个命令行程序,模仿已有wc.exe 的功能,并加以扩充,给出某程序设计语言源文件的字符数.单词数和行数. 实现一个统计程序,它能正确统计程序文件中的字符数.单词数.行数,以及还具备其他扩展功能,并能够快速地处理多个文件.具体功能要求:程序处理用户需求的模式为: wc.exe [par

--https://github.com/slimandslam/pig-hive-wordcount/blob/master/wordcount.hql DROP TABLE myinput; DROP TABLE wordcount; CREATE TABLE myinput (line STRING); -- Load the text from the local (Linux) filesystem. This should be changed to HDFS -- for any

1.打开eclipse之后,建立wordcount项目 package wordcount; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.had

0. 说明 Hive 通过 explode()函数 和 split()函数 实现 WordConut 1. Hive 实现 Word Count 方式一 1.1 思路 将每一行文本变为 Array 数组的一个元素 再通过 collection items terminated by ' ' 完成转换单行文本 最后通过表生成函数 explode 分裂 array 数组中的元素变成多行 1.2 实现 1. 创建表 wc create table wc(line array<string>) row

Mac下hadoop运行word count的坑 Word count体现了Map Reduce的经典思想,是分布式计算中中的hello world.然而博主很幸运地遇到了Mac下特有的问题Mkdirs failed to create,特此记录 一.代码 WCMapper.java package wordcount; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.a

0. 说明 MapReduce 实现 Word Count 示意图 && Word Count 代码编写 1. MapReduce 实现 Word Count 示意图 1. Map:预处理阶段,将原始数据映射成每个 K-V,发送给 reduce 2. Shuffle:混洗(分类),将相同的 Key发送给同一个 reduce 3. Reduce:聚合阶段,把相同的 Key 进行聚合然后进行输出 2. Word Count 代码编写 [2.1 WCMapper.java] package ha

今天更下word count程序的设计思路及实现方法. 我的程序贴在coding里,这里就先不贴出来了, 我的coding地址:https://coding.net/u/holy_angel/p/words-count/git 想去看看的直接点地址跳转. Word count这个东西让我想起了上个学期学习的编译方法,额,或许是睡了一个学期的编译方法,感觉并不会做,然后就开始撸代码了~ 整个设计花了大概5个小时. 没有啥设计,听着音乐,喝着咖啡,想到哪写到哪~ 首先是文件名的自己键入和文件的写入读

软件工程第三个程序:“WC项目” —— 文件信息统计(Word Count ) 命令行程序 格式:wc.exe [parameter][filename] 在[parameter]中,用户通过输入参数与程序交互,需实现的功能如下: 1.基本功能 支持 -c 统计文件字符数支持 -w 统计文件单词数支持 -l 统计文件总行数 2.拓展功能 支持 -a 返回高级选项(代码行 空行 注释行)支持 -s 递归处理符合条件的文件 3.高级功能 支持 -x 程序以图形界面与用户交互 [filename] 是

0. 说明 在 Spark Shell 实现 Word Count RDD (Resilient Distributed dataset), 弹性分布式数据集. 示意图 1. 实现 1.1 分步实现 # step 加载文档 val rdd1 = sc.textFile("file:///home/centos/wc1.txt") # step 压扁 val rdd2 = rdd1.flatMap(line=>{line.split(" ")}) # step

一个Word Count程序,由c++完成,有行数.词数.能完成路径下文件的遍历. 遍历文件部分的代码如下: void FindeFile(wchar_t *pFilePath) { CFileFind finder; CString Finddir; Finddir.Format(pFilePath); BOOL ret = finder.FindFile(Finddir); while (ret) { ret = finder.FindNextFile(); CString strPath

http://paloalto.patch.com/groups/maria-murnanes-blog/p/bp--want-to-write-a-book-use-word-count-to-stay-on-track Writing a book doesn't happen overnight-- giving yourself a daily goal of how many words to write can keep you on track! People often tell

在AWS里用Elastic Map Reduce 开一个Cluster 然后登陆master node并编译下面程序: import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import o