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数据清洗：过滤脏数据，解析字段结构化，数据加上一些默认值，给数据添加某些字段，把数据分类，给数据脱敏，给数据加密，修改数据的存储结构... 可以用什么技术？ mr hive（udf） spark core 如何选择 ？ mr 好处稳定性高，如果数据量非常的大，考虑用mr做清洗 hive 的udf 就是mr的maptask，也不会运行reduceta

序列化（Serialization） 是指把结构化对象转化为字节流。 反序列化（Deserialization） 是序列化的逆过程。把字节流转为结构化对象。 作用: 用于实现网络的传输 和 数据的磁盘存储工作   一、需求：     a   1   a   9   b   3   a   7   b   8   b   10   

一、MR执行流程和原理图   1.1、执行流程和原理图     mapTask的并行机制 mapTask在运行的时候，开启多个map由谁来决定？ 默认情况：mapTask 的数量和读取 HDFS 中的数据块 block 的数量相等 block块：HDFS 中文件各个小数据块（默认 128m ）（物理划分） FileSplit： 在MapReduce 读取每

安装docker [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jZSrMR1a-1607762393595)(C:\Users\mr.chen\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\1605364846284.png)] [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(im

VerilogHDL程序设计与仿真作业8： ——实现74LVC161的计数器功能 文章目录 VerilogHDL程序设计与仿真作业8：——实现74LVC161的计数器功能 一、实验目的二、实现74LVC161的计数器功能1、设计思路2、实现代码3、测试代码4、仿真 一、实验目的 实现74LVC161的计数器功能 二

张江之所以成为今日张江，不仅是时势造英雄，更是英雄造历史。每一位创业者都是一位超级英雄，他们砥砺前行，为心中坚守的初心，也为身后同伴的信任…… 一代代奋斗在张江的创业者凭借着对创新的坚守、对创业的热忱、对梦想的坚持，让张江成为世界瞩目的创新高地。 “你好张江”推出品牌

下载文件是个mp3，但是怎么也打不开，放winhex也看不出来啥，就想着分离一下试试，结果出来两张图片。 一开始我以为这不是flag，就先去做二维码了，扫描二维码，出来一串字符，是python反编译，跑出来是Mr.hong。另一张图片上的就是本题答案，又被出题人师傅戏耍了一番，难过！！

力扣 42 接雨水 分析，可以看成从最高次依次往下，一层一层的看，利用循环直接就能解出来 代码实现 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a1[40000],sum=0,n; bool b1[40000]; int mr() { int mx=a1[0]; for(int i=1;i<n;i++) { if(mx<a1[i])mx

题目链接 思路：先求出每个道具的最小造价，再跑完全背包即可。 我们不停的用 当前已得最小造价的道具来更新当前道具可以合成的道具，类似于dij求最短路那样。就能获得每个道具的最小花费了。 #pragma GCC optimize(2) #pragma GCC optimize(3) #include <bits/stdc++.h> using na

VR，AR和MR这三个词目前在互联网上非常红，但它们究竟是什么意义？它们之间的异同点是什么？它们之间的关系是怎样的？在互联网上已经有N个版本，众说纷纭，加上一些公司不断抛出新概念，大家已经被弄得相当糊涂了，今天就来捋一捋他们之间的脉络。 一、首先看看这三个概念的定义和要素 1、VR，Virtu

页面浏览量统计功能实现： 　　统计页面量功能： 思路：统计页面浏览功能就是统计访问记录的总条数，因为还没学习SQL方式进行统计，使用MapReduce变成的方式，我要做的就是把一行记录做成一个固定的key，然后value复制为1，在Reduce阶段解析累脚操作 用到了GetPageId Mapper类： static class LogM

用户流量： 　　　　把对应的电话号码的上行下行流量进行统计，最后显示出手机号  上行流量   下行流量   总流量    Mapper类： static class PhoneMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text>{ protected void map(LongWritable key, Text value, Mapper

题目连接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/8688/E CSDN食用链接：https://blog.csdn.net/qq_43906000/article/details/109407374 As we all know, in the ACM ICPC held in 2017, the organizer of Xinjiang University presented a box of walnuts to each coach. Our coach i

本篇文章仅用于技术交流学习和研究的目的，严禁使用文章中的技术用于非法目的和破坏，否则造成一切后果与发表本文章的作者无关 靶机下载之后使用仅主机模式加载到本地VMware Workstation工作站，需要发现目标靶机的IP地址，可以使用nmap，netdiscover，或者arp之类的工具 arp-scan 例如:sudo

问题 在写MR代码输出query对应embedding向量时，出现了每个part中最后一个query对应的embedding维度输出不全的问题，但是part中其他embedding维度都是全的，在本地测试也没有问题。 原因分析 以上说明预测embedding的代码本身是没有问题的，MR框架本身也没有问题。 问题原因在于，用户进程

map数量 计算向数据移动，map计算框架移动到Block map和Block不是一一对应，map与逻辑片（split）一一对应。原因：单个块可能过大，map处理时间长。所以block逻辑分块，多来几个map reduce数量 按理说reduce应该和key数量一样，但是可能存在不同key对应的数据量不一样，有的太累有的太闲

现在网上有很多介绍如何在CSDN上快速获得积分的，但是在经过切身实践后我可以很确定地告诉各位，那些大部分都是错误的，照着他们说的做之后，压根就没有一个积分到账，一个都没有的！！！ 具体如何获得积分，在CSDN上还是有很多的博客上的介绍是确实有效的，比如下面的那个博客链接上讲的就挺新

赚了！参加CSDN 618直播的同学跑过来告诉我，红姐，我获得红包了还抽中了一件T恤，今年的618过的真开心。 除了红包与各种抽奖之外，分享直播间链接到朋友圈还可以获得图书一本，由于活动太火爆，我们筛选了前50名分享用户，非常感谢大家的积极配合！ 获奖用户微信昵称 其҈實҈々҈妳҈不҈

1，如果预聚合不影响最终结果，可以使用conbine，提前对数据聚合，减少数据量。 2，使用2次mr的方式。第一次mr，在map输出是给key加上一个前缀，则可以把相同的key分配到不同的reduce聚合，可以实现同一个key数据量大的问题；第二次mr对把第一次mr输出的数据的key去掉前缀，在聚合。 3，增加reduce个数，

7、Python中使用正则表达式 7.1 正则表达式语法（regular expression） 处理字符串时，常会用到查找符合某些复杂规则的字符串的需求。正则表达式就是用于描述这些规则的工具。正则表达式就是用于记录文本规则的代码。 7.1.1 行定位符 用来描述字符串的边界。^表示行的开始；$表示行

大数据中hive与传统并行数据库mysql的区别 由于hive采用了类似sql的查询语言HQL（Hive Query Language）,所以对于初学者而言很容易把这二者搞混，但是事实上除了类似的查询语言外，二者并没有其他相同点。 #区别 二者的区别可以从数据量大小展开来讲 查询语言 为了便于熟悉SQL的j

大学英语综合教程一 Unit 1 课文内容英译中 中英翻译     大家好，我叫亓官劼（qí guān jié ），在CSDN中记录学习的点滴历程，时光荏苒，未来可期，加油~博客地址为：亓官劼的博客 本文原创为亓官劼，请大家支持原创，部分平台一直在盗取博主的文章！！！ 博主目前仅在CSDN中写博客，唯一博客更新

一、调优的目的充分的利用机器的性能，更快的完成mr程序的计算任务。甚至是在有限的机器条件下，能够支持运行足够多的mr程序。二、调优的总体概述从mr程序的内部运行机制，我们可以了解到一个mr程序由mapper和reducer两个阶段组成，其中mapper阶段包括数据的读取、map处理以及写出操作(排

JSON数据和Java对象的相互转换 JSON解析器： 常见的解析器：Jsonlib，Gson，Fastjson，Jackson JSON转为Java对象 导入jackson的相关jar包 创建Jackson核心对象 ObjectMapper 调用ObjectMapper的readValue()方法进行转换 @Test public void test() throws IOException { //初始化

在Hadoop1.x中MapReduce是Master/Slave结构，在集群中的表现形式为：1个JobTracker带多个TaskTracker；JobTracker：负责资源管理和作业调度；TaskTracker：定期向JobTracker汇报本节点的健康状况、资源使用情况以及任务的执行情况；接收来自JobTracker的命令（启动/杀死任务等）并执行接收到的命令;