MapReduce处理流程一 我试图着搞明白MapReduce的处理流程--或者叫运行流程。 1、先从单机的角度 粗粒度的看 数据处理程序 读入数据，进而进行数据处理，处理完成后写数据。整体上看很简单，就三步：从源头读入数据、处理数据、写数据到目的地。 2、更细化的图 从1中的图我们大体能明白总体的流程，这是最简
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2023-07-13 17:05:58
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这是一本2013年出版的书，当时是大数据的预测；在5年后的中国，已经变成了大数据的事实。
书的作者为英国人维克托.迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-SchÖnberger)和美国人肯尼思.库克耶(Kenneth Cukier)。 这本书的主要内容，体现于其完整的书名：《大数据时代–生活、工作与思维的大变革》(BIG DATA – A Revolution That Will T
原创
2021-08-27 08:33:58
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一、CoordinatorLayout原理CoordinatorLayout.Behavior接口中定义了嵌套滑动的相关方法具体如下。这些方法和NestedScrollingParent中定义的方法差不多。public static abstract class Behavior<V extends View> {
// 这里还有事件分发的回调
// ......
// 这
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2024-09-06 09:29:56
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# Java如何边遍历集合边插入数据
在开发过程中，有时候我们需要在遍历集合的过程中动态插入数据。然而在Java中直接在遍历过程中修改集合可能会导致ConcurrentModificationException异常。这是因为在使用迭代器遍历集合时，如果在遍历过程中修改了集合的结构（如添加或删除元素），会导致迭代器校验失败。
为了解决这个问题，我们可以使用Java提供的ListIterator来
原创
2024-06-22 05:38:42
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边数据 边数据（side data）是作业所需的额外的只读数据，以辅助处理主数据集。所面临的挑战在于如何使所有map或reduce任务（这些任务散布在集群内部）都能够方便而高效地使用边数据。 利用Job来配置作业 Configuration类的各种setter方法能够方便地配置作业的任一键值对。如果
原创
2022-06-10 20:05:03
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一、MySQL读写分离原理读写分离就是只在主服务器上写，只在从服务器上读主数据库处理事务性査询，而从数据库处理 select査询数据库复制被用来把事务性査询导致的变更同步到集群中的从数据库读写分离的注意项主从复制必须有权限设置 1.主服务器要开一个主从复制的权限账户（第一个账号） 2.变形虫（代理服务器）把写的操作给master，读的操作给slave，轮询读取，先读取slave1，再读slave2
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2024-01-29 00:37:02
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原理及步骤数据处理PyTorch中对于数据集的处理有三个非常重要的类：Dataset、Dataloader、Sampler，它们均是 torch.utils.data 包下的模块（类）。它们的关系可以这样理解：Dataset是数据集的类，主要用于定义数据集Sampler是采样器的类，用于定义从数据集中选出数据的规则，比如是随机取数据还是按照顺序取等等Dataloader是数据的
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2023-11-24 23:05:15
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一、如何判断链表中有无环解法：设置了两个指针p和q，他们分别以速度为1和2前进（公式应该是p和q分别以速度为v1和v2且|v2-v1|为1），如果到某一次循环发现他们相等，即都指向同一结点（空节点除外，以后讨论的节点都不包含空节点），则说明这个单向链表中存在循环。否则就是没有循环。二、最大子序列问题：给定一整数序列A1， A2，... An （可能有负数），求A1~An的一个子序列Ai~Aj，使得
原创
2015-06-30 23:07:14
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1| 作者：冯伟源，腾讯云数据库架构师，腾讯云Redis从零到一的技术运营负责人，第九届中国数据库技术大会分享嘉宾，拥有八年数据库的运营开发与海量运维经验，曾让QQ与Qzone数据库业务达到一人万台服务器的运营成熟度。1简述我们知道，Del命令能删除数据，除此之外，数据在Redis中，还会以哪种方式被删除呢？在Redis内存满一定会返回OOM错误？Key到达过期时间就立即删除？删除大Key会影响性
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2024-08-19 12:16:39
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边与边、边与面相交会得到公共部分Common Part，公共部分可能是点，也可能是重叠的边。在过滤相交的边与边、边与面时都有一定的优化空间，即使用BVH
原创
2023-11-15 12:30:52
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使用目的传统的方式去数据的处理对于大量数据是非常低效的，因此，使用一种称为MapReduce的算法谷歌解决了这个问题。这个算法将任务分成小份，并将它们分配到多台计算机，并且从这些机器收集结果并综合，形成了结果数据集。传统：Hadoop：Hadoop的架构在其核心，Hadoop主要有两个层次，即：加工/计算层(MapReduce)，以及存储层(Hadoop分布式文件系统)。MapReduceMapR
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2023-09-20 10:52:37
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大数据之Hadoop入门 一、Hadoop特点：volume(大量) velocity(高速) variable(多样) value(低价值密度)二、Hadoop优势： 1.高可靠性--hadoop底层维护多个数据版本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据丢失。 2.高扩展性--在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。 3.高效性--在MapReduc
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2023-07-10 22:11:13
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文章目录一、概述二、架构1）数据导入（RDBMS->Haoop）2）数据导出（Haoop->RDBMS）三、安装1）下载2）配置环境变量3）配置sqoop代理用户4）安装JDBC5）修改`conf/sqoop.properties`6）存储库初始化7）启动sqoop服务端8）启动sqoop客户端9）设置客户端的各种属性四、简单使用1）常用命令2）数据从MYSQL导入到HDFS（Imp
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2023-07-20 17:35:33
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Hadoop NameNode 高可用官方网站namenode可以手动进行切换也可以使用zookeeper进行自动的切换，下面只有第二种方法。配置zookeeper基本环境配置此时存在多台namenode，这些namenode之间需要进行免密配置。修改配置文件1. hdfs-site.xml<configuration>
<property>
<
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2023-08-23 20:35:25
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HDFS 的基本架构Hadoop 中的分布式文件系统 HDFS 为大数据平台提供了统一的存储，它主要由三部分构成，分别是 NameNode、DataNode 和 SecondaryNameNode。如果是 HA 架构，那么还有 StandbyNameNode 和 JournalNode。NameNode（名字节点，或者元数据节点）是 HDFS 的管理节点，专门用来存储元数据信息，所谓元数据指的是除
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2023-09-01 09:21:33
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文章目录一、概述二、Hudi 架构三、Hudi的表格式1）Copy on Write（写时复制）2）Merge On Read（读时合并）3）COW vs MOR四、元数据表（Metadata Table）五、索引（Indexing）六、查询类型（Query Type）1）Snapshot Queries(快照查询)2）Incremental Queries(增量查询)3）Read Optimi
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2023-07-25 00:07:53
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初始状态fsck健康检查参数说明：Status：代表这次hdfs上block检测的结果
Total size ： hdfs集群存储大小，不包括复本大小。如：4568974435B/1024/1024/1024 = 4.26GB
Total dirs：代表检测的目录下总共有多少个目录
Total blocks (validated) : 总共的块数量，不包括复本。212 * 21551766B /
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2023-08-07 11:08:30
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最近看了Sipdroid和ZXing两个开源代码,对于如何在Andrpid平台上实现边采集边上传的功能有了新的见解,同时也决定重新弄一下以前做的广州亚运排传的项目.
先给大家说下软件的功能吧.
拿出android手机然后采集实时的图片数据,并对这些采集的图片数据进行H264编码,然后根据协议上传到公司的服务器上。
那么现在大家分析下，如果要实现这些功能,有哪些技术瓶颈:
1.Camera参
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2024-01-27 20:33:11
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在上班的时候，最害怕的就是漏接重要电话了，尤其是笔者作为一名报社编辑，对此更是体会深刻——漏接电话可能会损失一条重要的新闻线索。但有时候光顾着在电脑上写稿，而错过手机的情况简直不要太多。还好，在EMUI 10.1的多屏协同中，可以直接用PC接听手机视频通话。简单说，多屏协同就像是一个看不见的“大网”，将手机、PC与平板等不同设备协同交互，既提升了手机音视频通话的质量，又进一步拓展了工作使用场景。在
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2024-01-18 16:04:40
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本篇介绍SL2的数据绑定功能，在Silverlight2中数据绑定有3中模式： * 单向模式（OneWay）：源数据更新时目标数据也随之更新。 * 双向模式（TwoWay）：源数据或目标数据更新时，彼此相互更新。 * 一次模式（OneTime）：只将源数据显示到目标，不用于更新。 单向模式为SL2默认的绑定模式，首先演示
原创
2009-08-05 17:05:00
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