函数定义
hive计算inner join报内存溢出：Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space处理方式：set mapred.child.java.opts=-Xmx1024m;再进行inner join计算
在做查询数据库操作时，报了以上错误，还有out of memery heap hacp ,原因是mysql的max_allowed_packet设置过小引起的，我一开始设置的是1M，后来改为了20Mmysql根据配置文件会限制server接受的数据包大小。有时候大的插入和更新会被max_allowed_packet 参数限制掉，导致失败。查看目前配置 show VARIABLES like '%m
https://my.oschina.net/jackieyeah/blog/735424
Hadoop2.6.0，hbase1.0.1.1使用hive2.1.1版本，该版本能较好地支持hbase，从hive往hbase插入数据不会报错
File-->Settings-->keymap 即可以设置。
大数据计算BUG处理：程序修改前资源情况：Driver : 1台Worker : 2台程序提交申请内存资源 ： 1G内存内存分配情况 ： 1. 20%用于程序运行2. 20%用于Shuffle3. 60%用于RDD缓存单条TweetBean大小 ： 3k1. 内存溢出原因：因为程序会把所有的TweetBean查询出来并且合并(union)，该操作在内存中进行。则某个campaign数据量
1. JDK ：/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.7.0_79.jdk/Contents/Home2. Maven : /Users/Paul/maven3.3.3/
Prime_DSC_MentionCalcSpark系统简介实现功能 : 根据条件(siteId, startTime, endTime, campaignId, folder)从HBase数据源中读取文本数据作为输入,把提交的关键词作为条件,输出在文本中关键词提及的次数存在问题 : 对于大数据量的计算时间较长.解决思路 : 把HBase结果反射成TweetBean修改成TweetBea
http://blog.csdn.net/u010022051/article/details/48240173
iconv -f gb18030 -t utf8 1.txt -o 2.txt
1. Spark提交任务./spark-submit --class "com.prime.dsc.mention.main.WordCountForSpark" --master spark://DEV-HADOOP-01:7077 /data/server/spark-1.5.0-bin-hadoop2.6/sparkJar/PRIME_DSC_Mention-1.0.0-SNAPSHOT.j
package arithmetic; /** * Java实现KMP算法 * * 思想：每当一趟匹配过程中出现字符比较不等，不需要回溯i指针， * 而是利用已经得到的“部分匹配”的结果将模式向右“滑动”尽可能远 * 的一段距离后，继续进行比较。 * * 时间复杂度O(n+m) * * @author xqh * */ publ
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