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啊Abu
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flink大数据
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- Hadoop-Mapreduce入门
Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。知识。Map负责“分”,把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。Redu
- MapReduce数据处理过程2万字保姆级教程
大模型大数据攻城狮
mapreduce大数据yarncdhhadoop大数据面试shuffle
目录1.MapReduce的核心思想:分而治之的艺术2.HadoopMapReduce的架构:从宏观到微观3.WordCount实例:从代码到执行的完整旅程4.源码剖析:Job.submit的魔法5.Map任务的执行:从分片到键值对6.Shuffle阶段:MapReduce的幕后英雄7.Reduce任务的执行:从数据聚合到最终输出8.Combiner的魔法:提前聚合的性能利器9.Partition
- Hadoop入门案例WordCount
码喵喵
hadoopmapreduce大数据
wordcount可以说是hadoop的入门案例,也是基础案例主要体现思想就是mapreduce核心思想原始文件为hadoop.txt,内容如下:hello,javahello,java,linux,hadoophadoop,java,linuxhello,java,linuxlinux,c,javac,php,java在整个文件中单词所出现的次数Hadoop思维:Mapreduce-----》M
- MapReduce01:基本原理和wordCount代码实现
冬至喵喵
大数据mapreduce
本篇文章中,笔者记录了自己对于MapReduce的肤浅理解,参考资料主要包括《大数据Hadoop3.X分布式处理实战》和网络视频课程。下文介绍了MapReduce的基本概念、运行逻辑以及在wordCount代码示例。一、MapReduce概述1.概述google为解决其搜索引擎中的大规模网页数据的并行化处理问题,设计了MapReduce,在发明MapReduce之后首先用其重新改写了搜索引擎中we
- Hadoop WordCount 程序实现与执行指南
HadoopWordCount程序实现与执行指南下面是使用Python实现的HadoopWordCount程序,包含完整的Mapper和Reducer部分。这个程序可以在PyCharm中本地测试,也可以部署到远程Hadoop集群上运行。mapper.pyimportsys#从标准输入读取数据forlineinsys.stdin:#移除行首行尾的空白字符line=line.strip()#将行分割为
- MapReduce 程序详解
Hadoop的第一课总是MapReduce,但是往往我们每次都是使用自带的例子跑一遍MapReduce程序,今天总与自己写了一个完整的程序。技术有限,多多指教。1.导Jar包,将Hadoop的Jar导入到你的工程2.开始写自己的主类,分为3个类。第一个类WordcountMapperpackagecn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;importjava.io.IOExcepti
- Spark入门指南:大数据处理的第一个Hello World程序
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Spark入门指南:大数据处理的第一个HelloWorld程序关键词:Spark、大数据处理、RDD、WordCount、PySpark、分布式计算、HelloWorld程序摘要:本文以经典的WordCount程序为切入点,系统讲解ApacheSpark的核心概念、开发流程与实战技巧。通过从环境搭建到代码实现的全流程解析,帮助大数据初学者快速掌握Spark的基础操作,理解分布式计算的核心逻辑。文章
- 【Linux】初见“wc命令”,“grep命令”,“zip命令”,“tar命令”
陌上花开,静待绽放!
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文章目录1.wc命令1.1wc命令总结2.grep命令2.1grep命令总结3.gzip、bzip2命令3.1gunzip、bunzip2命令4.tar命令4.1zip命令1.wc命令统计文件内容:统计文件中的单词数量(wordcount)等信息。wc命令格式:wc[选项]…目标文件常用命令选项:●-l:统计行数●-w:统计单词个数●-c:统计字节数注:不带任何选项的wc命令,默认同时使用-lwc
- 实战Spark从入门到精通(二):Spark急速上手,给小白的3分钟入门指南
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实战Spark从入门到精通spark大数据分布式
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- spark自定义分区器实现
盈欢
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前言:为什么我们要进行自定义分区当spark进行数据处理key-value类型数据时,会遇到数据由于key值的分布不均倾斜的情况,为了使得资源的合理布置我们会进行重分区,根据spark内部提供的分区器HashPartitioner&RangePartitioner,我们也可以实现自定义不bb了:testcase:用如下数据做wordcount实现自定义分区hadoop,sparkhivehives
- spark自定义分区器
月笼纱lhz
spark大数据分析sparkbigdata
/***!!!!!*模仿自带分区器,自定义分区器*自定义,哪个分区放什么数据*/objectTest{defmain(args:Array[String]):Unit={valsparkConf=newSparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("wordCount")valsc:SparkContext=newSparkContext(sparkCo
- Spark自定义分区器
QYHuiiQ
大数据之Sparkspark大数据分布式
packagetest.wyh.wordcountimportorg.apache.spark.{Partitioner,SparkConf,SparkContext}objectTestPartition{defmain(args:Array[String]):Unit={//建立Spark连接valsparkConf=newSparkConf().setMaster("local").setA
- 【人工智能】Hadoop和Spark使用教程
大雨淅淅
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目录一、Hadoop使用教程1.1安装Hadoop1.2启动Hadoop服务1.3使用HDFS1.4编写MapReduce程序二、Spark使用教程2.1安装Spark2.2启动Spark服务2.3使用SparkShell2.4编写Spark应用程序三、使用Hadoop和Spark进行WordCount3.1使用Hadoop进行WordCount3.1使用Spark进行WordCount四、使用H
- MapReduce打包运行
姬激薄
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1.编写MapReduce程序首先需要编写MapReduce程序,通常包含Mapper、Reducer和Driver类。例如,一个简单的WordCount程序:javaimportjava.io.IOException;importjava.util.StringTokenizer;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apach
- 浅议Flink中TaskManager的内存模型
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本文将初步探讨Flink作业中TaskManager(TM)的内存作用和使用情况,旨在了解TM的内存管理。一、TaskManager中线程/进程概念TaskManager是一个JVM进程,每个slot上运行的SubTask均为一个线程。以下是一个简单的WordCount作业示例:publicclassWordCount{publicstaticvoidmain(String[]args)throw
- 【Spark】-- DAG 和宽窄依赖的核心
oo寻梦in记
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目录SparkDAG和宽窄依赖的核心一、什么是DAG?示例:WordCount程序的DAG二、宽依赖与窄依赖1.窄依赖2.宽依赖三、DAG与宽窄依赖的性能优化1.减少Shuffle操作2.合理划分Stage3.使用缓存机制四、实际案例分析:同行车判断五、总结SparkDAG和宽窄依赖的核心ApacheSpark是当前主流的大数据处理框架之一,其高效的内存计算和灵活的编程模型使其在大数据处理领域占据
- MapReduce 实现 WordCount
谁偷了我的炒空心菜
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在大数据处理领域,MapReduce是一种极为重要的编程模型,它可以将大规模的数据处理任务分解为多个并行的子任务,从而高效地处理海量数据。WordCount(词频统计)是MapReduce中最经典的示例之一,通过它能很好地理解MapReduce的工作原理。下面我们就来深入探讨如何使用MapReduce实现WordCount。一、MapReduce简介MapReduce由Google提出,后来被开源
- 安装Hadoop并运行WordCount程序
凹凸曼暴打小怪兽
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(一)asdfghjklx在虚拟机上安装java来,我们先给虚拟机上安装javaJDK。注意,后面我们会按照如下步骤来操作有:1.把javaJDK文件上传到服务器上。2.解压文件。3.配置环境变量。来,分别操作如下:1.上传文件到虚拟机。用FinalShell传输工具将JDK导入到opt目录下面的software文件夹下面(opt/software文件夹是我们自己创建的)\2.解压文件。把刚才创建
- wordCount程序设计思想
山河执手
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MapReduce经典案例wordCount的设计思想Mapper阶段1.我们将MapTask传给我们的文本内容先转换成一行字符串2.根据空格对这一行进行分割,从而形成多个单词3.通过for循环我们将得到一系列这样形式的中间结果4.输出的中间结果将保存在内存的缓冲区中,而缓冲区的中间结果会被定期写到磁盘上。Shuffle阶段Shuffle阶段会对Map阶段产生的中间结果进行排序和分区,得到的形式,
- Scala编写WordCount程序
「已注销」
大数据scala
首先对于给定的一个List数组vallist=List("roseisbeautiful","jennieisbeautiful","lisaisbeautiful","jisooisbeautiful")/***第一步,将list中的元素按照分隔符这里是空格拆分,然后展开*先map(_.split(""))将每一个元素按照空格拆分*然后flatten展开*flatmap即为上面两个步骤的整合*/
- wordcount程序
yyywoaini~
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###在IntelliJIDEA中编写和运行SparkWordCount程序要使用IntelliJIDEA编写并运行Spark的WordCount程序,需按照以下流程逐步完成环境配置、代码编写以及任务提交。---####1.**安装与配置IntelliJIDEA**确保已正确安装IntelliJIDEA,并启用Scala插件以支持Spark开发。-如果尚未安装,请参照官方文档或社区指南完成安装过程
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2401_84653595
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- 高性能MPI编程实验
看不见的罗辑
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文章目录一、实验目的二、实验要求三、华为云平台的功能特性和实践关键步骤四、高性能MPI编程开发关键过程五、WordCount算法的MPI实现关键点六、MPI编程与MapReduce的比较分析七、小结一、实验目的通过华为云上的计算资源开展实践,认识华为鲲鹏高性能计算开发技术体系,进一步学习掌握云平台的功能特性和实践步骤,熟悉大数据系统云上开发部署的方式方法。通过高性能MPI编程与大数据MapRedu
- hadoop客户端该如何配置
huanbia
hadoop笔记hadoop客户端
Hadoop集群主要是由三部分组成的:主节点、从节点和客户端,即master、slave和client。我们在搭建hadoop集群的时候通常只考虑了主节点和从节点的搭建,却忽略了客户端。当我们搭建完成后,我们在其中的一台机器上运行wordcount或者计算π时,实际上我们已经默认将一台主节点或者一台从节点当做客户端来使用了,但是,如果我想把客户端独立,该如何单独配置客户端呢?答案其实很简单,只要在
- 在 IDEA 中编写 spark wordcount 程序
火成哥哥
spark大数据hadoopscalasparklog4j
一、环境准备安装好jdk安装好idea安装好scala安装好windows编译后的hadoop环境变量都要配置好二、用maven将程序打成jar包上传到集群运行1、创建一个maven项目2、安装scala插件3、在项目中添加scala插件4、添加pom依赖1.2.171.7.222.1.12.11.82.7.2org.apache.sparkspark-core_2.11${spark.versi
- Scala集合操作与WordCount案例实战总结
哈哈~156
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集合计算简单函数1、说明(1)求和(2)求乘积(3)最大值(4)最小值(5)排序2、案例实操objectdemo29{defmain(args:Array[String]):Unit={valnumList:List[Int]=List(2,-8,-1,5,3,-9,4)//求和println("列表元素之和:"+numList.sum)//求乘积println("列表元素之积:"+numList
- Kafka+Spark-Streaming实现流式计算(WordCount)
凡心微光
kafkasparkscala大数据算法
Kafka+Spark-Streaming实现流式计算(WordCount)1.所需jar包下载spark-streaming-kafka-0-10_2.12-3.1.1.jar下载spark-token-provider-kafka-0-10_2.12-3.1.1.jar下载将/home/DYY/spark/kafka_2.12-3.0.0/libs/目录下的kafka-clients-3.0.
- Spark-Streaming核心编程
[太阳]88
spark
以下是今天所学的知识点与代码测试:Spark-StreamingDStream实操案例一:WordCount案例需求:使用netcat工具向9999端口不断的发送数据,通过SparkStreaming读取端口数据并统计不同单词出现的次数实验步骤:添加依赖org.apache.sparkspark-streaming_2.123.0.0编写代码valsparkConf=newSparkConf().
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比