今天看到有人问如何自动升级SEP客户端到MR2呢？简单介绍一下：
1，首先升级服务器，到fileconnect上用序列号登录，下载MR2 CD，然后用这个CD在服务器上执行升级安装，过程比较简单。
注意：如果同一个站点中有多个manager，则需要在升级前停止所有manager上的服务，待所有manager完成升级后再启动SEPM服务。如果有多个站点并且存在站点
原创
2008-06-10 23:30:10
1678阅读
2评论
今天看到有人问如何自动升级SEP客户端到MR2呢？简单介绍一下：
1，首先升级服务器，到fileconnect上用序列号登录，下载MR2 CD，然后用这个CD在服务器上执行升级安装，过程比较简单。
注意：如果同一个站点中有多个manager，则需要在升级前停止所有manager上的服务，待所有manager完成升级后再启动SEPM服务。如果有多个站点并且存在站点
原创
2009-06-02 16:28:35
685阅读
本文主要针对如何使用MR2实现内网电脑公网远程登录功能进行一个案例演示。其实这就是内网CT的一个案例，如果在坐的还有不知道内网CT是什么的请自行百度，在本文中不做过多的说明。首先放出官方文档说明，有兴趣的小伙伴可以自己看看https://github.com/txthinking/mr2/blob/master/README_ZH.md准备工作1、一台公网服务器（相信做为程序员的你肯定是有的）2、
原创
精选
2021-08-04 16:14:20
686阅读
点赞
Symantec Endpoint Protection将Symantec AntiVirus与高级威胁防御功能相结合，可以为笔记本、台式机和服务器提供无与伦比的恶意软件防护能力。 它在一个代理和管理控制台中无缝集成了基本安全技术，从而不仅提高了防护能力，而且还有助于降低总拥有成本。主要功能* 无缝集成一些基本技术，如防病毒、反间谍软件、防火墙、入侵防御和设备控制。* 只需要一个代理，通过一个管理
转载
精选
2008-08-11 10:26:26
1152阅读
转载：http://www.cnblogs.com/sharpxiajun/p/5205496.html 最近做了一个小的mapreduce程序，主要目的是计算环比值最高的前5名，本来打算使用spark计算，可是本人目前spark还只是简单看了下，因此就先改用mapreduce计算了，今天和大家分享
转载
2016-05-04 00:08:00
147阅读
2评论
2、MapTask流程源码解读1、从job提交流程的24步，开始mapTask的流程分析，进入submitJob --LocalJobRunner.java中的788行
Job job = new Job(JobID.downgrade(jobid), jobSubmitDir); //创建一个可以真正执行的Job
该Job: LocalJobRunner$Job , 且是一个线程 $表示
转载
2021-03-20 12:48:39
172阅读
2评论
# 如何实现“android JELLY_BEAN_MR2”
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Android应用程序中实现"android JELLY_BEAN_MR2"的操作。这个过程可能对于刚入行的你来说有些困难，但不用担心，我会一步步地指导你完成这个任务。
## 流程步骤
下面是操作实现"android JELLY_BEAN_MR2"的流程，我们将按照这个步骤来进
1.参数服务器 ROS参数服务器能保存数据类型包括：strings, integers, floats, booleans, l
原创
2022-08-17 13:51:49
33阅读
# Hiveserver2 MR执行Query失败
## 引言
在大数据领域中，Hive是一个非常重要的数据仓库工具，它可以让我们通过SQL语句来查询和分析大规模的结构化数据。Hiveserver2是Hive的一个服务，可以让我们通过客户端连接到Hive，执行各种查询操作。然而，有时候我们在使用Hiveserver2执行Query的过程中可能会遇到失败的情况，本文将讨论一些常见的失败原因和解决方
原创
2023-08-17 08:12:10
94阅读
1 具体核心流程图介绍 2 详情分析（1）HQL的执行形式1）$HIVE_HOME/bin/hive 进入客户端，然后执行 HQL；2）$HIVE_HOME/bin/hive -e “hql”；3）$HIVE_HOME/bin/hive -f hive.sql；4）先开启 hivesever2 服务端，然后通过 JDBC 方式连接远程提交 HQL。 可 以 知 道 我 们 执
大数据技术 —— MapReduce 简介 本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/ 1.概要很多计算在概念上很直观，但由于输入数据很大，为了能在合理的时间内完成，这些计算必须分布在数以百计数以千计的机器上。例如处理爬取得到的文档、网页请
转载
2018-08-16 11:37:00
187阅读
2评论
Hadoop可以处理多种不同类型的数据格式，从文本型数据到数据库中的数据都可以。
原创
2023-03-15 07:05:36
99阅读
1.Hive简述 1.1 Hive是什么 Hive是数据仓库.它是构建在Hadoop之上的,通过解析QL(Hive SQL),转换成MR任务(Tez,Spark......)去提交执行. RDBMS一般是写验证,而Hive是读验证,即数据进入不会验证数据是否符合要求,只在读取的时候检查,解析具体字段 1.2 Hive的优缺点 优点: 可以直接访问HDFS,或者其它的
hadoop：hadoop2.2 ，windows myeclipse环境；Eclipse调用hadoop运行MR程序其实就是普通的ja
原创
精选
2023-07-24 17:51:59
225阅读
MR数据流向示意图步骤 1输入文件从HDFS流向Mapper节点。在一般情况下，map所需要的数据就存在本节点，这就是数据本地化计算的优势，但是往往集群中数据分布不均衡(1000台节点，数据冗余度是10，每个文件并不能均匀分布在每个节点上)，而MR的计算槽位是均匀分布在节点上的(配置文件中指定的map和reduce数量)，所以势必有些计算节点需要通过数据传输从别的节点获取计算数据。步骤 2Mapp
首先Spark是借鉴了mapreduce并在其基础上发展起来的，继承了其分布式计算的优点并改进了mapreduce明显的缺陷，但是二者也有不少的差异具体如下：MR是基于进程，spark是基于线程Spark的多个task跑在同一个进程上，这个进程会伴随spark应用程序的整个生命周期，即使没有作业进行，进程也是存在的MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束所以，spark比M
转载
2023-08-11 23:35:57
208阅读
-- hive的库、表等数据操作实际是hdfs系统中的目录和文件，让开发者可以通过sql语句， 像操作关系数据库一样操作文件内容。一、hiveSQL转化为MR过程 一直好奇hiveSQL转化为MR过程，好奇hive是如何做到这些的，所以在网上找了几篇相关博客，根据自己理解重新画了一份执行过程图，做笔记。 二、h
转载
2023-07-12 09:30:10
143阅读
Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS）
转载
2023-09-12 03:47:08
43阅读
一，调优基础 ：1 ，连接暗示 ：需求 ： 让 join 发生在 map 端sql ：select /*+ mapjoin(customers) */ a.*,b.*
from customers a left outer join orders b
on a.id=b.cid;2 ，hive 执行计划hql 在执行的时候，是转化成了什么样的 mr 去执行的。3 ，查看执行计划 ： expla
转载
2023-09-05 15:24:40
78阅读
Fetch抓取 hive中的某些查询不必使用MR，例如select * from，在这种情况下，hive可以简单的读取表的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。 hive.fetch.task.conversion设置成mre，如下查询方式都不会执行MR程序 hive (default)> set hive.fetch.task.conversion=more; hive (defau
