MPS:
主生产计划的对象是产成品或关键零部件。主生产计划的目的是降低库存（包括在制品）成本和提高计划的稳定性。在下列情况下，主生产计划是必须的：
为了确保物料不出现短缺，输入了不同的缓冲时间和安全库存，这不可避免导致了高库存水平。因此尤其对于高价值的物料会出现高仓储成本。
这些物料
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2024-10-25 17:51:37
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作者：王朋波，仿真秀科普作者平台与架构的定义汽车平台，简单来说，就是指汽车设计中可以采用的所有技术的总成。包括各种形式的悬架、车身、内饰、电器零件，也包括车辆可以采用的工艺方法。平台通常表现为相同或相似的系统，子系统及零部件，也就是说，平台由一些共用件组成。利用同一个平台，通过针对市场的个性化设计，可拓展出多个车型产品。图1展示了著名的大众MQB平台，其踵点到前轮芯的距离固定，但轴距和轮距可变；动
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2023-09-14 16:35:30
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“持久性存储器”通常是指驻留在存储器总线上的高性能、字节可寻址、非易失性存储器设备。MRAM（磁性只读存储器）和FRAM（铁电RAM）都声称具有相似的性能优势：低电压操作、长寿命和非常高的速度。他们以不同的方式实现这些目标，尽管在每种情况下，性能突破背后都有创新的材料技术。首创的MRAM将数据位存储为存储单元中电阻的变化，这是通过将某些特殊材料暴露在磁场中而产生的。FRAM与MRAM有很大不同：它
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2023-10-22 07:51:56
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## MPP（多处理器编程）与 MR（MapReduce）架构的区别
随着大数据时代的到来，理解不同的数据处理框架和架构变得越来越重要。本文将深入讨论 MPP 和 MapReduce 的区别，以及如何实现这两种架构。我们将经过几个步骤进行比较，并为您提供必要的代码示例。
### 整体流程
我们将通过以下步骤来理解 MPP 和 MapReduce 架构的区别：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-18 05:03:14
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HDFS 2 architectureYARN architecture
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2023-07-10 13:32:29
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资源粒度MR是基于进程，MR的每一个task都是一个进程，当task完成时，进程也会结束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，进程也是存在的所以，spark比MR快的原因也在这，MR启动就需要申请资源，用完就销毁，但是spark把进程拿到以后，这个进程会一直存在，即使没有job在跑，所以后边的job可以直接
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2023-06-11 15:22:56
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OpenMp介绍penMP用于共享式内存并行系统的多处理器程序设计的一套指导性编译处理方案 。OpenMP支持的编程语言包括 C 、 C++ 和 Fortran，简单的说，就是一种API，来编写多线程应用程序。OpenMP使得程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身，而非其具体实现细节。对基于数据分集的多线程程序设计，它是一个很好的选择。但是，作为高层抽象，OpenMP并不适合需要复杂的线程间同步
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2023-09-05 10:14:55
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文章目录VMP2.X版本特点VMP2.13加壳VMP2.13代码分析进入VM虚拟机保存堆栈保存eflags和edx保存ecx和edi保存ebx保存eax保存ebx ebp和esiVM解码循环解密指令流key解密操作码取加密过的handler解密handler解密操作数执行handler功能VMP2.13流程总结 VMP2.X版本特点2.X版本的VMP相对于1.0版本来说有下面的变化自我膨胀，增加
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2024-01-17 07:47:33
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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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mpp设计： mpp是Rockchip SoC的跨平台媒体处理器的中间件库。mpp的主要目标是在多媒体（主要是视频和图像）处理器上提供高性能，高灵活性和扩展性。 mpp设计的主要目标是链接不同的Rockchip硬件内核驱动和不同的用户应用。 Rockchip有两套硬件内核驱动程序 第一套是vcodec_service/vpu_service/mpp_service，是一种高性能五状态帧基础硬件内核
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2024-04-20 15:57:44
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（by AMT ERP研究小组）
MRP基本构成
（1）主生产计划(Master Production Schedule, 简称MPS)
主生产计划是确定每一具体的最终产品在每一具体时间段内生产数量的计划。这里的最终产品是指对于企业来说最终完成、要出厂的完成品，它要具体到产品的品种、型号。这里的具体时间段，通常是以周为单位，在有些情况下，也可以是日、旬、月。主生产计划详细规定生产什么、什么时段
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2024-04-02 00:00:45
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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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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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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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-- 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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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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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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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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接着（一）
UNIXProcess调用系统bash程序，以org.apache.hadoop.mapred.Child为Mainclass来执行。
Child会根据Task的类型执行MapTas
原创
2013-04-28 18:10:44
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