HowManyMapsAndReduces

最新推荐文章于 2021-03-11 22:07:45 发布
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本文详细介绍了Apache Hadoop中如何确定Map和Reduce任务的数量，这对于优化大数据处理流程至关重要。通过理解这些概念，用户可以更好地配置Hadoop作业，提高处理效率。
http://wiki.apache.org/hadoop/HowManyMapsAndReduces
Hadoop常见问题及解决办法
大数据框架Hadoop学习
05-15 850
1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out Answer： 程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。 修改办法： 修改2个文件。 /etc/security/limits.conf vi /etc...
Hadoop性能调优(二)--Map and Reduce tasks 数量
npucloud的专栏
05-18 8220
Map and Reduce tasks 数量对性能的影响
How Many Maps And Reduces
Mac Track
09-04 829
读了这篇文章相信就能解释为什么将dfs.block.size设置的太大也是不好的原因了！ new-mr-api 的切割大小的影响参数 　　– mapred.max.split.size 切割出的split最大size 默认:Long.MAX_VALUE 　　– mapred.min.split.size 切割出的split最小size 默认:1 • new-mr-api的切割大小算
Hadoop官方文档翻译——MapReduce Tutorial
weixin_30387663的博客
11-28 278
MapReduce Tutorial（个人指导） Purpose（目的） Prerequisites（必备条件） Overview（综述） Inputs and Outputs（输入输出） MapReduce - User Interfaces（用户接口） Payload（有效负载） Mapper Reducer Partitioner Counter J...
学习Hadoop过程中遇到的困难
王洋的专栏
05-15 3585
hadoop学习过程中难免遇到麻烦，仅保存部分常见错误的消息，以供参考
hadoop常见错误及解决办法！
Benjamin
03-11 3206
1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out Answer： 程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。 修改办法： 修改2个文件。 /etc/security/limits.conf vi /etc/security/limits.conf 加上： soft nofile 102400 hard nofile 40960
hadoop常见错误及解决办法整理
weixin_30407099的博客
05-29 3899
1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out Answer：程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。修改办法：修改2个文件。 /etc/security/limits.confvi /etc/...
Hadoop添加节点的方法
weixin_34378045的博客
12-11 147
自己实际添加节点过程： 先在slave上配置好环境，包括ssh，jdk，相关config，lib，bin等的拷贝； 将新的datanode的host加到集群namenode及其他datanode中去； 将新的datanode的ip加到master的conf/slaves中； 重启cluster,在cluster中看到新的datanode节点； 运行bi...
Hadoop错误总结
Make progress step by step everyday.....
02-02 2143
P1:  vWARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable     问题：源代码编译问题，可能是32为，你的机器是64位，需要重新编译      p2:  2015-01-
Hadoop -MapReduce遇见的小问题记录
do_what_you_can_do的博客
09-21 1007
1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out  Answer： 程序里面需要打开多个文件，进行分析，系统一般默认数量是1024，（用ulimit -a可以看到）对于正常使用是够了，但是对于程序来讲，就太少了。 修改办法： 修改2个文件。        /etc/security/limits.
Hadoop参数性能调优(二)--Map and Reduce tasks 数量
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05-18 1万+
Map and Reduce tasks 数量对性能的影响
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
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本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
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