流量汇总案例需求1：统计手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量（序列化）统计每一个手机号耗费的总上行流量、下行流量、总流量数据准备原始数据格式：
时间戳、电话号码、基站的物理地址、访问网址的ip、网站域名、数据包、接包数、上行/传流量、下行/载流量、响应码
输出数据格式:
1356·0436666 1116 954 2070 手机号码 上行流量 下行流量 总流量分析基本思路Map
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2023-09-22 07:05:58
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实验拓扑图： dns解析基本流程DNS是公网上提供的一种域名解析的服务，主要负责把用户的域名转换成 IP地址。DNS服务器是本身就是一个包含了诸多主机名和 IP地址对应关系的数据库1. 问题讨论： 企业内部有必要有自己 DNS 服务器吗？1）如果企业环境是一个域架构，必须需要DNS服务器，因为域架构的运行，必须需要DNS的支持。
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2017-04-14 15:47:30
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文章目录1、什么是死锁2、产生死锁的原因3、死锁演示4、验证是否是死锁1、什么是死锁两个或两个以上进程在执行过程中，因为争夺资源而造成一种互相等待的现象，如果没有外力干涉，它们无法再执行下去。2、产生死锁的原因系统资源不足进程运行推进顺序不合适资源分配不当
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2023-02-13 11:35:13
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一、构建环境 1.1.新建cloud-provider-hystrix-payment8001 创建Maven模块 设置模块名为：cloud-provider-hystrix-payment8001 1.2.在pom.xml中引入依赖 这里直接复制即可 <dependencies> <!--hyst
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2023-01-08 00:04:09
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登录业务流程：在登录页面输入用户名和密码，调用后台接口进行验证，通过验证之后，根据后台响应的状态跳转到项目主页登录业务的相关技术点：1.http是无状态的2.通过cookie在客户端记录状态，通过session在服务端记录状态（用户用账号和密码登录成功以后，后端php，java等，就会返回给一个 sessionId的值，存在数据库redis里面， 然后再通过一些 set-cookie响应头 发送给
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2024-07-11 14:33:52
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案例：准备10个人姓名，然后为这10个人随机生成生日【都是90后】1、统计出那些人是夏季【6月-8月】出生的。2、最大的比最小的大多少天3、谁的生日最早，谁的生日最晚备注：春季【3-5】夏季【6-8】秋季【9-11】冬季【12-2】 演示：from datetime import date, timedeltafrom random import randint d
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2018-04-24 13:23:34
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案例：有10个学生，姓名自行添加。有三门考试语文，数学和英语，随机为这10个学生生成分数【50-100】，需求：打印一张成绩排名表。数据存储格式如下：import random# 初始化学生的基本信息dic_student_info = {95001: "王一", 95002: "胡二", 95003: "张三", 95004: &quo
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2018-04-28 14:52:41
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案例01: 2008年8月8日20:08:08 往后88,888,888秒是哪天？星期几？日期->时间戳（浮点数）->可以做数学运算 演示：import time# 构造日期的元组，元组必须是9位标准的tuple01 = (2008, 8, 8, 20, 8, 8, 0, 0, 0)# 把指定的日期转换为时间戳chinese_time = time.mktime(tuple0
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2018-05-15 15:04:01
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“死锁”指的是： 多个线程各自占有一些共享资源，并
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2022-07-02 00:03:33
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实验目的 1.理解ADRMS的功能 2.了解ADRMS服务器部署需求 3.了解ADRMS客户端要求 4.熟练部署ADRMS  
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2013-08-20 17:14:20
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案例01：输入一个数字，转换成中文数字。比如：1234567890 -> 壹贰叁肆伍陆柒捌玖零方法01：number = input("请输入一个数字：")for i in range(len(number)): if "0" in number[i]: &n
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2018-04-27 16:22:14
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练习笔记，供自己复习使用
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2022-03-25 15:52:13
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文章目录工具安装工具下载安装方式环境依赖连接LDAP服务创建组织创建用于存放组的organizationalUnitObject Classes：organizationalUnit创建用于存放用户的organizationalRoleObject Classes：organizationalRole创建用户组Object Classes:groupOfNames添加组成员属性member创建用
1、MapReduce理论简介 1.1 MapReduce编程模型MapReduce采用"分而治之"的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，得到最终结果。简单地说，MapReduce就是"任务的分解与结果的汇总"。在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTrac
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2023-09-13 23:01:31
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有一份源数据文件，描述的是某餐饮公司各个分店在2019年和2020年的营业数据，源数据如下，请根据需求，编写MapReduce代码。劲松店,600,350,2019年
劲松店,800,250,2020年
王府井店,1900,600,2020年
王府井店,2000,900,2019年
回龙观店,6700,1800,2020年
西单店,3000,1000,2019年
西单店,5000,10
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2023-08-18 19:37:26
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目录 MapReduce理论简介 MapReduce编程模型 MapReduce处理过程 运行WordCount程序 准备工作 运行例子 查看结果 WordCount源码分析 特别数据类型介绍 旧的WordCount分析 新的WordCount分析 WordCount处理过程 MapReduce新旧改变 hadoop MapReduce实例详解 1、MapRedu
如果您的Hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常
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2023-09-13 23:50:49
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@寒小阳 总体流程Map阶段代码排序阶段Reduce阶段本地模拟测试代码Hadoop集群运行案例 这是一个非常经典的例子，几乎在任何的hadoop教材上都会看到它，即使如此，它依旧是最经典最有代表性的案例，学习大数据处理，可以从先理解清楚它入手。总体流程咱们来看看对特别大的文件统计，整个过程是如何分拆的。 大家想想词频统计的过程，如果是单机完成，我们需要做的事情是维护一个计数器字典，对每次出现
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2023-07-24 13:46:47
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一、项目背景与数据情况
1.1 项目来源 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖，如图1所示。图1 项目来源网站-技术学习论坛 本次实践的目的就在于通过对该技术论坛的apache common日志进行分析，计算该论坛的一些关键指标，供运营者进行决策时参考。PS：开发该系统的目的是为了获取一些业务相关的指标
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2023-09-10 08:01:37
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一、介绍当网页被加载时，浏览器会创建页面的文档对象模型（Document Object Model）,DOM标准规定HTML文档中的每个成员都是一个节点(node)，HTML DOM树如下图二、查找节点1、直接查找document.getElementById #根据ID获取唯一一个标签document.getElementsByClassName #根据class属性获取
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2021-04-27 20:12:50
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