首先需要在该网站进行注册哈，步骤不麻烦，大家自行注册就好。下图为数据页面示意图，红框圈起的为目标数据。 点击该条数据，进入详情页面，有数据的总览、引用、说明等。再点击“Subset/Get Data”进行数据下载。进行下载时会出现如下界面，其中的信息大家根据自己需要的进行修改即可（下载类型有两个选项，具体的不是很清楚，其中一个是原始文件，另一个是子集文件，输出的格式好像有区别
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2024-05-06 13:01:27
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Hadoop的一般性MapReduce计算有几个步骤，哪个步骤最花费时间？（1）input 分片，在集群中拷贝文件到相应节点（2）map tasks map worker调用map函数，并将map函数结果缓存到内存中，定期写入到磁盘（3）reduce tasks &n
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2024-02-17 12:32:08
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在这篇博文中，我将详细介绍如何解决“hadoop启动mapreduce”的问题，包括从环境准备到性能优化的各个步骤。无论你是刚接触Hadoop的初学者还是在这一领域有一定经验的工程师，相信你都能在这里找到有用的信息。
### 环境准备
首先，在启动Hadoop之前，我们需要确保安装了所有必需的依赖项。下面是一些基本的环境要求和安装步骤。
| 组件 | 版本
关于you-get： you-get是一款很强的下载的工具，是一个开源的python项目，支持的网站非常多，而且使用方法极其简单。 想要使用you-get就得先安装好python一：python的安装1：打开百度—搜索python 他的官网是www.python.org 别搞错了 2：进入 3：然后点击download（下载） 4：出现页面 5：点击windows，进入下一个页面 6：在该页面找到
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2023-08-03 19:35:38
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MapReduce运行流程一个完整的MapReduce程序在分布式运行时有三类实例进程：1) MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调
2) MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程
3) ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程当一个作业提交后(mr程序启动)，大概流程如下：1) 一个mr程序启动的时候，会先启动一个进程Application
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2024-02-25 07:44:18
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Mapreduce-实验、实践实验：实验（一）数值概要—中位数与标准差实验（二）：MapReduce计数器实验实验（三）：MapReduce布隆过滤器的舆情过滤实验（四）StackOverflow数据集的分层操作实验（五）： Reduce端连接代码详情实践：（实践一）数值概要中combiner的作用（实践二）大数据平台的使用步骤（实践三）MapReduce 布隆过滤器（实践四）MapReduce
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2024-04-07 19:32:00
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简介这一篇我讲给大家分享如何自定义输入和输出，可能听起来比较抽象，我们用实际应用中的一个例子来说明。自定义输入问题我们现在有这样的数据文件， 每个文件的数据格式是这样的 那么我们除了用conbiner以外，还有什么效率更高的，所谓更高端的方式来将这些小文件进行合并吗。 下面我们就通过自定义输入，重写FileinputFormat中的方法来完成这个目标。自定义输入目录结构： MapperClassp
当运行GNU链接器gld(ld)时若使用了"-M"选项，或者使用nm命令，则会在标准输出设备(通常是屏幕)上打印出链接映像(link map)信息，即是指由链接程序产生的目标程序内存地址映像信息。其中列出了程序段装入到内存中的位置信息。具体来讲有如下信息：目标文件及符号信息映射到内存中的位置。公共符号如何放置。链接中包含的所有文件成员及其引用的符号。通常我们会把发送到标准输出设备的链接映像信息重定
Hadoop2.x-基础(MapReduce)MapReduce简介MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架MapReduce核心功能是将用户编写的业务代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并运行再一个Hadoop集群上优缺点优点：MapReduce易于编程：只需要简单实现一些接口，就可以完成一个分布式程序，如果你要编写一
一、MapReduce概述1、基本概念Hadoop核心组件之一：分布式计算的方案MapReduce，是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，其中Map(映射)和Reduce(归约)。MapReduce既是一个编程模型，也是一个计算组件，处理的过程分为两个阶段，Map阶段：负责把任务分解为多个小任务，Reduce负责把多个小任务的处理结果进行汇总。其中Map阶段主要输入是一对Key-Value，
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2023-08-30 15:39:16
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JAVA经典入门资料：
学习Java的第一步是安装好JDK，写一个Hello World， 其实JDK的学习没有那么简单，关于JDK有两个问题是很容易一直困扰Java程序员的地方：一个是CLASSPATH的问题，其实从原理上来说，是要搞清楚JRE的ClassLoader是如何加载Class的；另一个问题是package和import问题，如何来寻找类的
# 使用 Java 实现文件下载的步骤
在现代网络编程中，实现文件下载是开发者常见的任务之一。本文将对新手开发者进行指导，讲解如何使用 Java 进行 HTTP GET 请求来下载文件。下面，我们将会为其提供一个简洁明了的流程框架，以及逐步的代码实现和相关说明。
## 流程概述
以下是实现文件下载的基本步骤：
| 步骤 | 操作
MapReduce程序运行过程 1. 作业运行过程：首先向JobTracker请求一个新的作业ID；然后检查输出说明（如输出目录已存在）、输出划分（如输入路径不存在）；JobTracker配置好所有需要的资源，然后把作业放入到一个内部的队列中，并对其进行初始化，初始化包括创建一个代表该正在运行的作业对象（封装任务和记录信息），以便跟踪任务的状态和进程；作业调度器获取分片信息，每个分片创建一个ma
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2024-04-23 11:32:17
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Hadoop-MapReduce工作流程（重要）：上面的流程是整个 MapReduce 最全工作流程，但是 Shuffle 过程只是从第 7 步开始到第16 步结束，具体 Shuffle 过程详解，如下：（1）MapTask 收集我们的 map()方法输出的 kv 对，放到内存缓冲区中（2）从内存缓冲区不断溢出本地磁盘文件，可能会溢出多个文件（3）多个溢出文件会被合并成大的溢出文件（4）在溢出过程
Mapper 任务执行过程讲解第一阶段： 是把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片， 切成切片规划。 默认情况下， Split size=Block size。 每一个切片有一个MapTask处理。第二阶段：是对切片中的数据按照一定的规则解析成<key, value>。默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。 key是每一行的起始位置（单位是字节）， value是本行的文本内容
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2023-10-16 12:59:18
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在运行Hive Sql时，有时候Hive本身的优化机制，是不启动MapReduce任务，可以快速实现查询，但是有时候也会因为这种机制，造成查询时间过长，这时我们可以添加一个参数，强制使Hive转MapReduce任务执行。set hive.fetch.task.conversion = none;在执行Sql前，先执行即可。...
原创
2023-10-13 10:11:23
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作者 ** chenxuan** 问题 go get下载太慢了 发现是因为官网被墙了 解决方法 go env -w GO111MODULE="on" go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct 修改代理就OK了 ...
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2021-11-03 10:19:00
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# 使用 Axios 下载图片
Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 客户端，可以用于发送 HTTP 请求。它可以用于浏览器和 Node.js 环境，并且提供了丰富的特性，如请求和响应的拦截器、自动转换 JSON 数据等。
在本文中，我们将使用 Axios 的 `get` 方法来下载图片，并提供一些代码示例来帮助理解。
## 准备工作
首先，我们需要确保已经安装了 Node
原创
2023-07-14 18:14:04
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# 如何实现“axios get 文件下载”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[发起axios get请求] --> B[服务器响应];
B --> C[下载文件];
```
## 状态图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 未知状态
未知状态 --> 下载成功
未知状态 --> 下载失败
原创
2024-05-15 04:53:38
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注： 该集成方式，对Elasticsearch无版本限制，但是需要自行封装请求，解析结果等。<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
&
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2024-10-24 20:05:35
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