MR756-ASEMI车用整流二极管MR756
原创
2022-09-27 10:28:21
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编辑-ZMR756在BUTTON封装里采用的1个芯片，是一款汽车用整流二极管。MR756的浪涌电流Ifsm为400A，漏电流(Ir)为25uA，其工作时耐温度范围为-65~175摄氏度。MR756采用抗冲击硅芯片材质，里面有1颗芯片组成。MR756的电性参数是：正向电流(Io)为6A，反向耐压为600V，正向电压(VF)为1.25V，其中有2条引线。MR756参数描述型号：MR756封装：BUTT
原创
2022-09-16 17:05:38
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输入两个整数 n 和 m，输出一个 n 行 m 列的矩阵，将数字 1 到 n×m 按照回字蛇形填充至矩阵中。矩阵占 n 行，每行包含 m 个空格隔开的整数。输入共一行，包含两个整数 n 和 m。具体矩阵形式可参考样例。输出满足要求的矩阵。
原创
2022-10-15 06:29:10
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规定一个方向$dir$，满足条件就一直向一个方向搜，不满足则换方向。 偏移数组默认方向优先级为： 右 下 左 上 const int N=110; int dx[]={0,1,0,-1},dy[]={1,0,-1,0}; int a[N][N]; bool vis[N][N]; int n,m; i
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2021-01-19 11:18:00
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题目
We are stacking blocks to form a pyramid. Each block has a color which is a one letter string.
We are allowed to place any color block C on top of two adjacent blocks of colors A and B, if and only
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
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2018-08-16 11:37:00
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We are stacking blocks to form a pyramid. Each block has a color which is a one lett
原创
2022-08-03 21:05:20
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题目输入两个整数n和m，输出一个n行m列的矩阵，将数字 1 到 n*m 按照回字蛇形填充至矩阵中。具体矩阵形式可参考样例。输入格式：输入共一行，包含两个整数n和m。输出格式：输出满足要求的矩阵。矩阵占n行，每行包含m个空格隔开的整数。数据范围1≤n,m≤100输入样例：3 3输出样例：1 2 38 9 47 6 5思路分析：第一种模拟法，同Basic Level 1050 螺旋矩阵第二种模拟法，利用 left right top bottom 四个变量 来表示 这个
原创
2021-08-24 09:51:32
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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
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2023-11-13 12:42:49
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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
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2023-08-11 23:35:57
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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
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2023-12-19 19:51:26
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-- 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
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2023-07-12 09:30:10
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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）
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2023-09-12 03:47:08
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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
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2023-09-05 15:24:40
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三个案例wordcount案例需求分析设计代码温度统计案例需求分析设计代码涉及到的类NullWritableWritableComparable\接口WritableComparator类推荐好友案例需求分析设计代码 wordcount案例需求统计输入的文件中，每个单词出现了几次分析设计在map中将输入的每条数据切割成单词，将key为单词，value为1的计算结果输出默认的分组器会将相同key（
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2023-11-07 01:32:59
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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
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2024-05-30 13:39:12
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考虑$i$之后（不包括$i$）的所有面额，必然都整除$\prod_{t=1}^{i}a_{i}$，因此对于$i$以及$i$之前的金币所取的面额总和要与$m$关于$\prod_{t=1}^{i}a_{i}$同余，即其一定可以被表示为$k\prod_{t=1}^{i}a_{i}+m\ mod\ \pro
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2021-05-14 15:09:00
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We are stacking blocks to form a pyramid. Each block
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2022-08-12 07:06:27
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1 MR的原理MapeReduce（简称MR）的是大数据计算引擎，相对于Linux awk等工具而已，最大的优势是可以分布式执行，充分利用计算机的多核性能。 一个MR作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元，包括输入数据、MR程序和配置信息。作业又可以分成若干个任务（task）来执行，包括map任务和reduce任务。原始数据被MR按照HDFS的快大小（默认128M）分片（split），每一个
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2024-01-08 18:12:35
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