关于hadoop一些自定义输出 code>OutputFormat</code> describes the output-specification for a * Map-Reduce job. 首先继承outputFormat<key,value>这个抽象类 Map-Reduce job的输出规范 实现他的方法: RecordWriter<KeyBaseDimension, BaseStatsValueWritable> getRecordWriter 在方

hadoop中map和reduce的数量设置,有以下几种方式来设置 一.mapred-default.xml 这个文件包含主要的你的站点定制的Hadoop.尽管文件名以mapred开头,通过它可以控制用户maps和 reduces的默认的设置. 下面是一些有用变量: 名字 含义 dfs.block.size 分布式文件系统中每个数据块的大小 (bytes) io.sort.factor 合并排序时每层输入的文件数 io.sort.mb 排序输入的reduce时缓存大小 io.file.buffe

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re

多图上传设置key: dialogs文件下面,image文件下面的image.html,链接webuploader.js,不链接webuploader.min.js webuploader.js里面 查找server (多出存在) 在这部分注释代码 * @fileOverview Transport * @todo 支持chunked传输,优势: * 可以将大文件分成小块,挨个传输,可以提高大文件成功率,当失败的时候,也只需要重传那小部分, * 而不需要重头再传一次.另外断点续传也需要用chun

1.ssh-keygen -t rsa  一路回车,当然可以设置key密码 2.cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys 3.chmod 600 /root/.ssh/authorized_keys 4.chmod 700 /root/.ssh/ 5.编辑/etc/ssh/sshd_config,关闭密码认证,开启key认证 6.重启sshd服务 7.使用客户端验证key登录

1.redis命令客户端 [root@localhost bin]# ./redis-cli 127.0.0.1:6379> #是否运行着 127.0.0.1:6379> ping PONG Redis五种数据类型:String.Hash.List.Set.SortedSet Redis中所有的数据都是字符串.命令不区分大小写,key是区分大小写的.Redis是单线程的.Redis中不适合保存内容大的数据. String:key-value(做缓存) set key值 value值 127.0

最近很着迷于ES6的函数,让代码变得更优雅.ES6里的reduce函数,平时用的不是特别多,真正用起来发现还是挺好用的. 想要实现的效果为: 原数组: let rawArr = [{id:'123'},{id:'456'},{id:'789'},{id:'123'}]; 根据id去重后的结果为 let rawArr = [{id:'123'},{id:'456'},{id:'789'}]; reduce函数介绍 在说如何去重之前,先来介绍一下reduce函数: array.reduce(call

充分利用hadoop的map输出自动排序功能,能够有效提高计算效率.Hadoop streaming框架默认情况下会以'/t’作为分隔符,将每行第一个'/t’之前的部分作为key,其余内容作为value,如果没有'/t’分隔符,则整行作为key:这个key/tvalue对又作为该map对应的reduce的输入.实际上,通过设置参数,可以根据需要将约定满足要求的数据分布到同一个reducer,又可以通过设置map执行参数将数据内容进行一定的排序,从而提高在reducer中的计算效率. hadoop

最近写MapReduce程序,出现了这么一个问题,程序代码如下: package demo; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.hadoop.fs.FSDataOutputStream; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.

EXPIRE key seconds 为给定 key 设置生存时间,当 key 过期时(生存时间为 0 ),它会被自动删除. 操作key对生存时间的影响 生存时间可以通过使用 DEL 命令来删除整个 key 来移除,或者被 SET 和 GETSET 命令覆写(overwrite),这意味着,如果一个命令只是修改(alter)一个带生存时间的 key 的值而不是用一个新的 key 值来代替(replace)它的话,那么生存时间不会被改变.另一方面,如果使用 RENAME 对一个 key 进行改名,

对于一个已经存在的key,我们可以设置其过期时间,到了那个时间后,当你再去访问时,key就不存在了 有两种方式可以设置过期时间,一种是指定key从当前时间开始算起还能存活多久,时间单位有两个,一个是秒,一个是毫秒 第二种方式是指定key在某一个时间失效,这需要指定明确的年月日时分秒,如果你指定的这个时间已经早于当前时间,那么这个key会立即失效 现在,我们现在redis中添加两个key,分别为ex1 和 ex2 然后分别用两种不同的方式设置其过期时间 # coding=utf-8 ''' Cre

对于redis的存储key/value键值对,经过多次踩坑之后,我们总结了一套规则:这篇文章主要讲解定义key/value键值对时的定义规则和注意事项. 前面一篇文章讲了如何定义Redis的客户端和Dubbo集成存储器:当我们真正开始开发的时候,就会突然发现,有点不知道如何去定义Redis的Key和Value值格式,不要着急,马上我们就可以明白如何去定义和使用,下面我们开始讲解如何定义. Spring+Dubbo集成Redis的两种解决方案 1.redis value 值格式 在Java常规开发

1.redisclient.hgetall(keyVal)  : 返回哈希表 key 中,所有的域和值

问题描述: 需要生成一个对象, 这个对象为 {key: value}, 现在要让key是动态的 解决方案: function(key, value){ let keyValue = {}; keyValue[key] = value; return key; } 例如 var data = {}; ; i < this.chooseDate.length; i++){ data['SELECT_'+this.chooseDate[i].GOODSSPEC_ID] = this.chooseDat

1  ssh-keygen -t rsa 2  vim ~/.ssh/id_rsa.pub 3. 添加到git 服务器,这样同步代码就不需要输入密码

vi /etc/ssh/sshd_config 查找RSAAuthentication.StrictModes.PubkeyAuthentication.AuthorizedKeysFile把所在行修改为: RSAAuthentication yes StrictModes no PubkeyAuthentication yes AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys 重启SSH服务 systemctl restart sshd.service 然后用xs

摘要:mapreduce中执行reduce(KEYIN key, Iterable<VALUEIN> values, Context context),调用一次reduce方法,迭代value集合时,发现key的值也是在不断变化的,这是因为key的地址在内部会随着value的迭代而不断变化. 序:我们知道reduce方法每执行一次,里面我们会通过for循环迭代value的迭代器.如果key是bean的时候,for循环里面value值变化的同时我们的bean值也是会跟随着变化,调用reduce方

在使用redis时,有时回存在大量数据的时候,而且分类相同,ID相同 可以使用hset来设置,这样有一个大类和一个小分类和一个value组成 但是hset不能设置过期时间 过期时间只能在set上设置 // 向redis中添加缓存 jedisClient.set(REDIS_ITEM_KEY + ":" + itemId + ":" + ITEM_KEY, JsonUtils.objectToJson(item)); // 设置key的过期时间 jedisClient

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销

设置key凌晨过期的思路 设置key的值的时候,计算下当前时间到第二天凌晨的时间差,设置key的过期时间. 利用定时任务,每天凌晨将需要过期的key删除. 应用场景 按天为维度,限制用户对资源的访问次数. 按天为维度,生成递增序列号. 代码示例 /** * 按用户id和天为维度生成递增的单号 * * @return */ private String createNo(Integer userId) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); String

  reduce的数目到底和哪些因素有关 1.我们知道map的数量和文件数.文件大小.块大小.以及split大小有关,而reduce的数量跟哪些因素有关呢? 设置mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum的大小可以决定单个tasktracker一次性启动reduce的数目,但是不能决定总的reduce数目. conf.setNumReduceTasks(4);JobConf对象的这个方法可以用来设定总的reduce的数目,看下Job Counters的统计: