在上一节分析了TaskTracker和JobTracker之间通过周期的心跳消息获取任务分配结果的过程.中间留了一个问题,就是任务到底是怎么分配的.任务的分配自然是由JobTracker做出来的,具体来说,存在一个抽象类:TaskScheduler,主要负责分配任务,继承该类的有几个类: CapacityTaskScheduler.FairScheduler.JobQueueTaskScheduler(LimitTasksPerJobTaskScheduler又继承于该类). 从名字大致可以看出

驱动开发读书笔记. 0.05 linux 2.6 platform device register 平台设备注册 2/2 共2篇 下面这段摘自 linux源码里面的文档 : 内核版本2.6.22Documentation/driver-model/platform.txt找到一篇译文:http://blog.csdn.net/yili_xie/article/details/5193609 Device Enumeration 82 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 83 As a rule

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

125-盗梦空间 内存限制:64MB 时间限制:3000ms 特判: No 通过数:8 提交数:10 难度:2 题目描述: <盗梦空间>是一部精彩的影片,在这部电影里,Cobb等人可以进入梦境之中,梦境里的时间会比现实中的时间过得快得多,这里假设现实中的3分钟,在梦里就是1小时. 然而,Cobb他们利用强效镇静剂,可以从第一层梦境进入第二层梦境,甚至进入三层,四层梦境,每层梦境都会产生同样的时间加速效果.那么现在给你Cobb在各层梦境中经历的时间,你能算出现实世界过了多长时间吗? 比如,Cob

ABAP 740从2013年发布至今已经过去很长的时间了,下面这张图来自SAP社区博客: ABAP News for Release 7.40 – What is ABAP 7.40? 图中的ABAP 8.0, 即现在的SAP Cloud for Customer和Business By Design后台使用的ABAP版本NGAP - Next Generation ABAP Platform,里面存在不少只在8.0版本可用的关键字和语言特性. 因为C4C和BYD的ABAP后台,客户和partn

Hadoop企业开发场景案例 1 案例需求 ​ (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数.服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程. ​ (2)需求分析: ​ 1G/128m = 8个MapTask:1个ReduceTask:1个mrAppMaster ​ 平均每个节点运行10个/3台 ≈ 3个任务(4 3 3) 2 HDFS参数调优 ​ (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENODE_OPTS = "-Dhadoop.security.logge

一.下载安装包 解压安装包并创建data,name,tmp文件夹 二.修改配置文件 1.core-site.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Licensed under the Apache License, Ver

MapReduce原理 要知道怎么对MapReduce作业进行调优前提条件是需要对Map-Reduce的过程了然于胸. Map-Reduce运行原理图: Map Side 1.从磁盘读取数据并分片 默认每个block对应一个分片,一个map task 2.进行map处理 运行自定义的map业务过程 3.输出数据到缓冲区中 map输出的数据并不是直接写入磁盘的,而是会先存储在一个预定义的buffer中 4.分区.排序分组的过程 对map输出的数据进行分区,按照key进行排序和分组 5.归约(可选)

输入源数据例子: Source1-0001 Source2-0002 Source1-0003 Source2-0004 Source1-0005 Source2-0006 Source3-0007 Source3-0008 描写叙述: Source1开头的数据属于集合A. Source2开头的数据属于集合B: Source3开头的数据即属于集合A,也属于集合B. 输出要求: 完整保留集合A数据(包括Source1.Source3开头数据) 完整保留集合B数据(包括Source2.Source3

目录 目录 1.前言 1.1.什么是 Hadoop? 1.1.1.什么是 YARN? 1.2.什么是 Zookeeper? 1.3.什么是 Hbase? 1.4.什么是 Hive 1.5.什么是 Spark? 2.环境准备 2.1.网络配置 2.2.更改 HOSTNAME 2.3.配置 SSH 免密码登录登录 2.4.关闭防火墙 2.7.安装 NTP 3. 下载应用程序及配置环境变量 3.1.创建安装目录 3.2.下载本文中用到的程序 3.3.设置环境变量 4. 安装 Oracle JDK 1.

hive的启动: 1.启动hadoop2.开启 metastore 在开启 hiveserver2服务nohup hive --service metastore >> log.out 2>&1 &nohup hive --service hiveserver2 >> log.out 2>&1 &查看进程是否起起来:tandemac:bin tanzhengqiang$ jps -ml | grep Hive 数据结构 1.视频表 字段

Tags: Hadoop Centos7.5安装分布式Hadoop2.6.0+Hbase+Hive(CDH5.14.2离线安装tar包) Centos7.5安装分布式Hadoop2.6.0+Hbase+Hive(CDH5.14.2离线安装tar包) 主机环境 软件环境 主机规划 主机安装前准备 安装jdk1.8 安装zookeeper 安装hadoop 配置HDFS 配置YARN 集群初始化 启动HDFS 启动YARN 整个集群启动顺序 启动 停止 Hbase安装 Hive安装 主机环境 基本配

Hadoop详解(05) – MapReduce MapReduce概述 定义 MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户 "基于Hadoop的数据分析应用" 开发的核心框架. MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并行运行在一个Hadoop集群上. 优点 1)易于编程 它简单的实现一些接口,就可以完成一个分布式程序,这个分布式程序可以分布到大量廉价的PC机器上运行.也就是说写一个分布式程序,跟写一个简单的串行程

@(js) reduce函数,是ECMAScript5规范中出现的数组方法.在平时的工作中,相信大家使用的场景并不多,一般而言,可以通过reduce方法实现的逻辑都可以通过forEach方法来变相的实现,虽然不清楚浏览器的js引擎是如何在C++层面实现这两个方法,但是可以肯定的是reduce方法肯定也存在数组的遍历,在具体实现细节上是否针对数组项的操作和存储做了什么优化,则不得而知. [TOC] 数组的reduce方法的应用 reduce方法有两个参数,第一个参数是一个callback,用于针对

在上一节我们分析了TaskTracker如何对JobTracker分配过来的任务进行初始化,并创建各类JVM启动所需的信息,最终创建JVM的整个过程,本节我们继续来看,JVM启动后,执行的是Child类中的Main方法,这个方法是如何执行的. 1,从命令参数中解析相应参数,获取JVMID.建立RPC连接.启动日志线程等初始化操作: 父进程(即TaskTracker)在启动子进程时,会加入一些参数,如本机的IP.端口.TaskAttemptID等等,通过解析可以得到JVMID. String ho

Array.prototype.reduce() 概述 reduce()方法是数组的一个实例方法(共有方法),可以被数组的实例对象调用.reduce() 方法接收一个函数作为累加器(accumulator),数组中的每个值(从左到右)开始缩减,最终为一个值. 语法 arr.reduce(callback[, initialValue]) {} 参数 回调函数中可以传递四个参数. previousValue:上一次调用回调函数返回的值,或者是提供的初始值(initialValue) current

spring3.2.8 + quartz2.2.0报错: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean has interface org.quartz.CronTrigger as super class 因为,我把quartz从1.8.4升级到2.2.0,导致这个错,查了好久,才找到答案,原来是我的“配置调度”的地方错了,还是1.8.4版本

MapReduce作业可以细分为map task和reduce task,而MRAppMaster又将map task和reduce task分为四种状态: 1.pending:刚启动但尚未向resourcemanager发送资源请求: 2.scheduled:已经向resourceManager发送资源请求,但尚未分配到资源: 3.assigned:已经分配到了资源且正在运行: 4.completed:已经运行完成. map task的生命周期为:scheduled -> assigned -

From:http://www.itnose.net/detail/6065872.html # 需要软件 Hadoop-2.2.0(目前Apache官网最新的Stable版本) Hbase-0.96.2(这里就用这个版本,跟Hadoop-2.2.0是配套的,不用覆盖jar包什么的) Hive-0.13.1(目前是最新版本) Zookeepr-3.4.6(这里推荐使用 3.4.5) Jdk1.7.0_60(这里推荐使用1.7.0_45) Mysql-5.5.31 # 集群结构图 NN : Nam

1,前言2,摘要3,如何使用本文4,Google簡介5,搜索入門6,初階搜索 6.1,搜索結果要求包含兩個及兩個以上關鍵字 6.2,搜索結果要求不包含某些特定資訊 6.3,搜索結果至少包含多個關鍵字中的任意一個7,雜項語法 7.1,通配符問題 7.2,關鍵字的字母大小寫 7.3,搜索整個短語或者句子 7.4,搜索引擎忽略的字元以及強制搜索8,進階搜索 8.1,對搜索的網站進行限制 8.2,查詢某一類文件 8.3,搜索的關鍵字包含在URL鏈結中 8.4,搜索的關鍵字包含在網頁標題中 8.5,搜索的