Pipes配置

本文详细介绍了如何在已配置好的Hadoop环境下,利用C++语言编写WordCount程序,并通过Makefile进行编译。包括下载源代码、安装依赖库、上传程序至HDFS以及执行流程等步骤。

引文地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2011-12/48509.htm

1.安装配置好Hadoop
常用命令:
Hadoop dfs -ls path
Hadoop dfs -rmr file
Hadoop dfs -mkdir path
Hadoop dfs -cat file
2.找个wordcount程序,命名为wordcount.cpp
可以是:http://wiki.apache.org/Hadoop/C++WordCount


也可以是 Hadoop 安装路径下的:/usr/local/hadoop-0.20.2/src/examples/pipes/impl/wordcount-simple.cc
3.写Makefile
Hadoop _INSTALL=/usr/local/hadoop-0.20.2
PLATFORM=Linux-i386-32

CC = g++
CPPFLAGS = -m32 -I$(Hadoop_INSTALL)/c++/$(PLATFORM)/include

wordcount: wordcount.cpp
$(CC) $(CPPFLAGS) $< -Wall -L$(Hadoop_INSTALL)/c++/$(PLATFORM)/lib -lhadooppipes -lhadooputils -lpthread -g -O2 -o $@
###
cat /proc/cpuinfo 查看cpu是intel的还是amd的,对应修改PLATFORM。

注意:编译生成可执行文件时需要做以下两步:

    1.安装openssl开发包,引文引用的静态库hadooppipes中使用了openssl技术

       sudo apt-get install openssl-dev

    2.makefile文件中需要添加 -lcrypto


4.执行:
上传wordcount.cpp文件作为输入文件:Hadoop fs -put wordcount.cpp input.txt
上传可执行文件: Hadoop fs -put wordcount bin/wordcount
运行代码:
Hadoop pipes \
-D Hadoop.pipes.java.recordreader=true \
-D Hadoop.pipes.java.recordwriter=true \
-input input.txt \
-output output \
-program bin/wordcount
查看结果:
Hadoop dfs -cat output/*

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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