文章目录前言一、HDFS概述1.1 HDFS产出背景及定义1.2 HDFS优缺点1.2.1 优点1.3 HDFS组成架构1.4 HDFS文件块大小二、 HDFS的Shell操作2.1 基本语法2.2 命令大全2.3 常用命令实操2.3.1 准备工作2.3.2 上传2.3.3 下载2.3.4 HDFS直接操作三、HDFS客户端操作3.1 HDFS客户端环境准备3.2 HDFS的API操作3.2.1
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2023-09-22 12:49:12
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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在Hadoop中，数据被分成多个块，这些块被称为HDFS块（Hadoop分布式文件系统块）。HDFS块是Hadoop中的最小数据单元，它用于实现数据的分布式存储和处理。
Hadoop的数据分割是通过InputFormat和RecordReader来实现的。InputFormat用于将输入数据划分为数据块，而RecordReader则将
原创
2023-08-17 10:16:02
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1，Hadoop的解释广义上的：以hadoop软件为主的生态圈，包括什么：spark，sqoop，hive，Mahout等等狭义上的：就是hadoop就代表apache的hadoop，包括hdfs，mapreduce，yarn，这仨2，apache项目说到hadoop不能不提apache基金会，经常会有非常多的开源项目，包括我们的hadoop，spark，hive，flink等等。在这里提一句 h
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2023-07-24 10:07:34
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了解对比Hadoop不同版本的特性，可以用图表的形式呈现。Apache Hadoop的四大分支构成了三个系列的Hadoop版本：0.20.X系列 主要有两个特征：Append与Security0.21.0/0.22.X系列 整个Hadoop项目被分割成三个独立的模块： 1.Common模块 2.HDFS模块 3.Mapreduce模块0.23.X系列 包含基础库Com
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2023-09-15 09:12:11
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一.什么是HadoopHadoop 是一个适合大数据的分布式存储和计算平台。 Hadoop的广义和狭义区分： 狭义的Hadoop:指的是一个框架，Hadoop是由三部分组成：HDFS：分布式文件系统--》存储；MapReduce:分布式离线计算框架--》计算；Yarn:资源调度框架。
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2023-05-29 10:37:42
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# 如何实现 Hadoop PUT 自动分割
在大数据处理领域，Hadoop 是一款非常流行的框架。通常情况下，数据会被上传到 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中。为了有效存储数据，我们有时需要对数据进行自动分割并上传。本文将详细讲解如何用代码实现 “Hadoop PUT 自动分割”，并为刚入行的小白提供相关的示例和说明。
## 整体流程
首先，下面是实现“自动分割”的整个流程表格：
一、使用的分词包——庖丁分词器介绍1.1、简介：庖丁系统是个完全基于lucene的中文分词系统，它就是重新建了一个analyzer，叫做PaodingAnalyzer，这个analyer的核心任务就是生成一个可以切词TokenStream。1.2、优点：这里之所以使用庖丁主要考虑到庖丁的分词效率比其他的分词器要高，1.3、缺点：其分词有一个缺点：例如下面一段文字:“发展社区老年活动场所和服务设施”
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2024-01-08 13:49:09
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# MySQL 表水平分割指南
在数据库设计中，尤其是在处理大型数据时，表的分割是一种常见且有效的策略。水平分割（也称为分片）可以帮助我们降低查询延迟，提高性能。在本文中，我们将带领一位新手开发者了解如何实现MySQL的表水平分割。
## 1. 流程概述
在进行水平分割的过程中，我们将采用如下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
表分割和表分区：个人认为理论上使用表分割在性能上应该和建立表分区查不多，但是，
原创
2023-04-11 08:50:50
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Keras 实现 FCN 语义分割并训练自己的数据之 多分类一. 数据标注二. 标签图像数据处理三. 网络输出层处理四. 预测类别判断五. 预测标记六. 代码下载 一. 数据标注在 语义分割之 数据标注 中已经讲过了二分类与多分类的图像如何标注, 不清楚的话可以倒回去看一下二. 标签图像数据处理二分类时标记的类别只有背景和目标, 目标像素值是 1, 所以处理很简单, 转换成 float 类型就可
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2024-08-21 18:41:55
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# MySQL表分割导出教程
在进行数据管理和分析时，有时需要将一个大型的MySQL表分割导出成多个小文件以便于处理。尤其是在数据量较大或者需要分发给多个用户时，这一步骤显得尤为重要。本文将为您详细介绍MySQL表分割导出的流程，并提供具体的代码示例。
## 流程步骤
以下是表分割导出的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
# Hive表数据分割的实现指南
## 1. 引言
随着大数据技术的发展，Hive作为一种数据仓库工具，越来越多地被用于处理和存储大规模的数据。本文将向您介绍如何在Hive中实现表数据分割（Partitioning）。分割是指将表的数据根据某个关键字段分布到多个物理存储位置，以提高查询效率。我们将通过一个流程表格了解具体步骤。
## 2. Hive表数据分割的流程
| 步骤
原创
2024-08-14 08:28:57
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# 如何使用Python分割Excel表
## 1. 概述
在日常工作中，我们经常会遇到需要对Excel表进行分割的情况，比如将一个大表拆分成多个小表。在Python中，我们可以使用`pandas`库来实现这个功能。本文将介绍如何使用Python对Excel表进行分割，以及每个步骤需要做什么。
## 2. 分割Excel表的流程
首先，让我们看一下分割Excel表的整个流程：
| 步骤
原创
2024-04-19 06:33:54
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简介shuffle机制中的分组排序（Group）是一个建立在Reducer阶段的处理过程。参看下图的第15步骤。通过这一步骤，我们可以修改Reducer判定key的逻辑，按照我们的业务逻辑去定义那些key应该属于同一类型的分组，从而决定那些数据走向同一个reducer。需要注意的是，现实开发中经常使用的分组其实就是分区功能，本节讲述的是Reducer阶段根据key分组的过程。默认情况下MapR
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2023-11-08 18:22:48
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hadoop的map/reduce中支持对key进行分区，从而让map出来的数据均匀分布在reduce上，当然，有时候由于机器间配置问题，可能不需要数据均匀，这时候也能派上用场。框架自带了一个默认的分区类，HashPartitioner，先看看这个类，就知道怎么自定义key分区了。public class HashPartitioner<K, V> extends Partitione
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2015-08-22 09:51:00
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1.首选使用labelme进行数据集制作，制作完成后，会获取到图片和.json的文件，如下:2.转换数据集为coco或者voc数据集其实官方已经提供了，转换一个实例的代码，但是没有批量的转换代码，于是网上很多批量转换代码，其实呢，官方作者已经完成了转换代码，大家可以去官网看看：labelme官网，从官网获取两个文件：labelme2coco.py和labelme2voc.py，使用方法，作者有教程
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2024-06-26 15:44:51
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解析PartitionMap的结果，会通过partition分发到Reducer上，Reducer做完Reduce操作后，通过OutputFormat，进行输出，下面我们就来分析参与这个过程的类。Mapper的结果，可能送到Combiner做合并，Combiner在系统中并没有自己的基类，而是用Reducer作为Combiner的基类，他们对外的功能是一样的，只是使用的位置和使用时的上下文不太一样
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2023-07-13 16:55:59
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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,即HDFS)。Hadoop文件系统使用分布式文件系统设计开发。它是运行在普通硬件。不像其他的分布式系统，HDFS是高度容错以及使用低成本的硬件设计。HDFS拥有超大型的数据量，并提供更轻松地访问。为了存储这些庞大的数据，这些文件都存储在多台机器。这些文件都存储以冗余的方式来拯救系统免受可能的
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2023-07-12 03:39:54
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创建数据库表语法CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name
[(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
[COMMENT table_comment]
[PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)]
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2024-03-05 05:52:15
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一、分割视频进入ffmpeg的目录：
（1）执行从0分钟开始，剪切5分钟：
./ffmpeg -ss 00:00:00 -i /111/Movies/a2009.mp4 -t 00:05:00 a2009-1.mp4 -c copy
各参数解释：
-ss 00:00:00 【从0分钟开始】
-i /111/Movies/a2009.mp4 【原始视频】
-t 00:0
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2023-12-24 10:26:33
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