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- 目录 1、Properties子类 2、Collection接口加强 3、数据流基本操作 4、MapReduce操作(重要) 5、总结 1、Properties子类 Properties是专门存储属性信息操作的类,其为Hashtable的子类,Hashtable能保存各种类型数据,但Properties类只能进行字符串数... 目录 1、Properties子类 2、Collection接口加强 3、数据流基本操作 4、MapReduce操作(重要) 5、总结 1、Properties子类 Properties是专门存储属性信息操作的类,其为Hashtable的子类,Hashtable能保存各种类型数据,但Properties类只能进行字符串数...
- 大家好,我是 梦想家Alex 。之前实际上我也写了不少关于大数据技术组件的文章,例如: &nb... 大家好,我是 梦想家Alex 。之前实际上我也写了不少关于大数据技术组件的文章,例如: &nb...
- 本文已收录github:https://github.com/BigDataScholar/TheKingOfBigData,里面有大数据高频考点,Java一线大厂面试题资源,上百本免费电子书籍,作... 本文已收录github:https://github.com/BigDataScholar/TheKingOfBigData,里面有大数据高频考点,Java一线大厂面试题资源,上百本免费电子书籍,作...
- 简单回顾一下矩阵乘法: 矩阵乘法要求左矩阵的列数与右矩阵的行数相等,m×n的矩阵A,与n×p的矩阵B相乘,结果为m×p的矩阵C。详细内容可以查看:矩阵乘法。 为了方便描述,先进行假设: 矩阵A的行数为m,列数为n,aij为矩阵A第i行j列的元素。矩阵B的行数为n,列数为p,bij为矩阵B第i行j列的元素。 分析 因为分布... 简单回顾一下矩阵乘法: 矩阵乘法要求左矩阵的列数与右矩阵的行数相等,m×n的矩阵A,与n×p的矩阵B相乘,结果为m×p的矩阵C。详细内容可以查看:矩阵乘法。 为了方便描述,先进行假设: 矩阵A的行数为m,列数为n,aij为矩阵A第i行j列的元素。矩阵B的行数为n,列数为p,bij为矩阵B第i行j列的元素。 分析 因为分布...
- 在HDFS系列完结之后,小伙伴们期待的MapReduce系列已经在向大家挥手了。本篇博客,小菌将为大家带来M... 在HDFS系列完结之后,小伙伴们期待的MapReduce系列已经在向大家挥手了。本篇博客,小菌将为大家带来M...
- 在上一个阶段——HDFS,小菌出过一期HDFS的经典面试题,不知道小伙伴们掌握的怎么样吖(详情见–>《... 在上一个阶段——HDFS,小菌出过一期HDFS的经典面试题,不知道小伙伴们掌握的怎么样吖(详情见–>《...
- 一.延时队列 定时队列 -它们要在规定的时间之后才能传递 1.修改调用类即可 @RestController@RequestMapping("/test")public class TestControllor { private static final Logger logger = LoggerFactory.getL... 一.延时队列 定时队列 -它们要在规定的时间之后才能传递 1.修改调用类即可 @RestController@RequestMapping("/test")public class TestControllor { private static final Logger logger = LoggerFactory.getL...
- mapreduce任务调度 理解map和reduce的数据流的数据结构 项目地址:https://github.com/mouday/MapReduceDemo 参考 使用Intellij Idea打包java为可执行jar包Idea打包Jar文件idea创建普通java工程,添加jar包,打包jar包 mapreduce任务调度 理解map和reduce的数据流的数据结构 项目地址:https://github.com/mouday/MapReduceDemo 参考 使用Intellij Idea打包java为可执行jar包Idea打包Jar文件idea创建普通java工程,添加jar包,打包jar包
- MapReduce编程模型: Map:映射过程Reduce:合并过程 import operator from functools import reduce # 需要处理的数据 lst = [ "Tom", "Jack", "Mimi", "Jiji", "GoodMan" ] # map过程:对每个数据进行处理,映射为字符串长度 lst = map(len... MapReduce编程模型: Map:映射过程Reduce:合并过程 import operator from functools import reduce # 需要处理的数据 lst = [ "Tom", "Jack", "Mimi", "Jiji", "GoodMan" ] # map过程:对每个数据进行处理,映射为字符串长度 lst = map(len...
- MapReduce原理 MapperTask -> Shuffle(分区排序分组) -> ReducerTask 1 MapReduce执行步骤 Map处理任务 读取文件每一行,解析成<key、value>,调用map函数处理逻辑对key、value处理,行成新的key、value数据分区 Reduce处理任务 拷贝map任务输出到... MapReduce原理 MapperTask -> Shuffle(分区排序分组) -> ReducerTask 1 MapReduce执行步骤 Map处理任务 读取文件每一行,解析成<key、value>,调用map函数处理逻辑对key、value处理,行成新的key、value数据分区 Reduce处理任务 拷贝map任务输出到...
- 批处理命令与变量 1:for命令及变量 基本格式: FOR /参数 %variable IN (set) DO command [command_parameters] %variable:指定一个单一字母可替换的参数,如:%i ,而指定一个变量则用:%%i ,而调用变量时用:%i% ,变量是区分大小写的(%i 不等于 %I)。 批处理每次能处理的变量从%0—%9共1... 批处理命令与变量 1:for命令及变量 基本格式: FOR /参数 %variable IN (set) DO command [command_parameters] %variable:指定一个单一字母可替换的参数,如:%i ,而指定一个变量则用:%%i ,而调用变量时用:%i% ,变量是区分大小写的(%i 不等于 %I)。 批处理每次能处理的变量从%0—%9共1...
- 大量ping ip ip.txt 192.168.1.1 192.168.1.2 192.168.1.3 192.168.1.4 192.168.1.5 192.168.1.6 123456 @echo off for /f %%i in (ip.txt) do (ping %%i) pause > nul 123 获取系统的位数 @echo off i... 大量ping ip ip.txt 192.168.1.1 192.168.1.2 192.168.1.3 192.168.1.4 192.168.1.5 192.168.1.6 123456 @echo off for /f %%i in (ip.txt) do (ping %%i) pause > nul 123 获取系统的位数 @echo off i...
- @Author : By Runsen @Date : 2020/6/20 作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。 在一月到四月都没怎么写博客,因为决定写书,结果出书方说大学生就是一个菜鸟,看我确实还是一个菜鸟,就更新到博客... @Author : By Runsen @Date : 2020/6/20 作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。 在一月到四月都没怎么写博客,因为决定写书,结果出书方说大学生就是一个菜鸟,看我确实还是一个菜鸟,就更新到博客...
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