<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[jackydai987的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; jackydai987]]></copyright><item><title><![CDATA[java 新进程(ProcessBuilder) 远程(Ganymed SSH-2)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/38059325</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/38059325</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Wed, 23 Jul 2014 10:14:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们在日常开发中，有时候会遇到触发一个linux命令，比如清理临时文件，或者触发一个shell命令。那么这个时候就需要通过java去调用shell命令。 这里我们使用java自带的ProcessBuilder 来完成任务。ProcessBuilder类是用于创建操作系统进程.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[线性哈希-line hash]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6673063</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6673063</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Tue, 09 Aug 2011 16:43:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[线性哈希
 
线性哈希是一种动态扩展哈希表的方法。
线性哈希的数学原理:
假定key = 5 、 9 、13
key % 4 = 1
现在我们对8求余
5 % 8 = 5
9 % 8=1
13 % 8 = 5
由上面的规律可以得出
(任意key) % n =]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hadoop下的程序测试及调试信息]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6446270</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6446270</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Wed, 25 May 2011 23:51:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />今天不是什么新的内容，主要介绍下0.20版本下hadoop的调试、计数器、调试信息输出等内容。<br />相信很多人学习hadoop都是从hadoop权威指南开始的，但权威指南使用的hadoop版本是0.19版本的，而有部分人（其中包括我）使用的0.20版本的。相信大家都知道0.20版本相对于0.19版本有了重大的改变。提供了一系列新的API。具体哪些我这里就不具体说了。其中一个跟测试、调试密切相关的就是在0.20版本出现了Context  object（上下文对象）.所以本篇日志就记录一下我在]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MapReduce下的数据传递]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6441241</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6441241</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Tue, 24 May 2011 00:59:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[好久没写点文章了，上一篇文章都是4月的了。实在不应该。实习是解决了，但随后的事那简直多了去了。实验报告、课程设计、比赛、论文、软考、考试。我嘞个去，杂那么多哟～～ 忙是忙，但还是不要忘里学习。今天来讨论上次做TF-IDF时遇到的问题。MapReduce下的数据传递。我们写MapReduce程序时，有时需要将一定的值（这里是少量 的）从cilent传到map或者reduce.又或者从map传到reduce。我们先来讨论比较简单的第一种。解决办法，在main()函数中通过xml文件设定需要传送的值。然后在map]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[运用hadoop计算TF-IDF]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6303459</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6303459</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Tue, 05 Apr 2011 21:25:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[这几天一直在忙着找暑假实习，实在没精力来写新的文章。刚好这几天放假，我把前几天做了的另一个例子拿出来跟大家分享一下。这个例子是使用hadoop来实现TF-IDF。TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。具体的信息就麻烦大家自己百度一下了。因为要实现的细节比较多，所以我直接将代码放上来。大家可以参看代码里面的注释，我写的比较详细。我采用了两个MapReduce任务顺序执行来实现TF-IDF功能。public ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人民大学云计算编程的网上评估平台--解题报告 1004-1007]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6279102</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6279102</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sat, 26 Mar 2011 00:17:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[1004： 题目Single Table Join描述输入文件是一个包含有子女-父母表的文件。请编写一个程序，输入为此输入文件，输出是包含在子女-父母表中的孙子女-祖父母关系表。输入输入是包含有子女-父母表的一个文件输出输出是包含有孙子女-祖父母关系的一个文件，孙子女-祖父母关系是从子女-父母表中得出的。样例输入child parentTom LucyTom JackJone LucyJone JackLucy MaryLucy BenJack AliceJack JesseTerry AliceTerry]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人民大学云计算编程的网上评估平台--解题报告   1001-1003]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6279010</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6279010</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Fri, 25 Mar 2011 23:29:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />这几天忙着找实习，所以日志耽搁了，现在来补起~~。<br />相信很多人都知道  PKU Online Judge，现在中国人民大学也提供了一个类似的平台，但与北京在线评判系统不一样的是，中国人民大学的这个系统是专门评判mapreduce编程题的。<br />我把链接发出来，大家可以去试着做看看: http://cloudcomputing.ruc.edu.cn/index.jsp<br />大家在做题前，先看看“常见问题”根据系统要求的格式来写程序。不然不能正常运行。（我就是直接运行错了3次。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop的MapReduce中多文件输出]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6244725</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6244725</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sat, 12 Mar 2011 21:09:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />这两天在网上看了个MapReduce的多文件输出的帖子： http://blog.youkuaiyun.com/inkfish。写的不错。<br />我试着完成了一下。也是分为三个文件：我这三个文件，跟原作者的稍有不同。其中有些类是我原来写的，我直接拷贝过来的，所以有点不同。<br />My_LineRead.java <br />public class My_LineRead<K, V> extends RecordWriter<K, V>{
		private static final String]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop自定义读取文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6244710</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6244710</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sat, 12 Mar 2011 21:02:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天从网上看到点数据，很适合用MapReduce来分析一下。一条记录的格式如下：[**] [1:538:15] NETBIOS SMB IPC$ unicode share access [**][Classification: Generic Protocol Command Decode] [Priority: 3] 09/04-17:53:56.363811 168.150.177.165:1051 -> 168.150.177.166:139TCP TTL:128 TOS:0x0 ID:4000 I]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[正则表达式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6239803</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6239803</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Fri, 11 Mar 2011 13:02:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[  转自：http://hi.baidu.com/nemolfairy/blog/item/989c82155e377c05c93d6d55.html//匹配单个字符c   Pattern   pattern   =   Pattern.compile("c");      Matcher   m   =   pattern.matcher("abcdef");    //匹配制表符   pattern   =   Pattern.compile("/t");      m   =   pattern.ma]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop读取本地文件运算写再写入本地]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6230269</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6230269</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Mon, 07 Mar 2011 22:26:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[前几天给大家写了个hadoop文件系统的操作类，今天来实际应用一下：从本地文件系统读入一个文件，运算后将结果再写回本地。闲话少说，直接上代码：public class mywordcount {
	public static  class wordcountMapper extends
		Mapper{
		private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
		private Text word = new Text();
		]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HDFS添加和删除节点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6228542</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6228542</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Mon, 07 Mar 2011 11:45:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[From  http://developer.yahoo.com/hadoop/tutorial/module2.htmlRebalancing Blocks如何添加新节点到集群：New nodes can be added to a cluster in a straightforward manner. On the new node, the same Hadoop version and configuration (conf/hadoop-site.xml ) as on the rest of ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自定义OutPutFormat]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6227740</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6227740</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sun, 06 Mar 2011 22:12:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[昨天学习了自定义InputFormat,今天又去看了看TextOutFormat.java的源码。一样比较简单。现在我们来实现自定义的OutPutFormat先上代码：public class MyOutputFormat extends FileOutputFormat{
//可以看到这里继承了FileOutputFormat，这个类一样可以自己改写。
	protected static class MyRecordWriter
	extends RecordWriter {
//这里实现了自己的]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MapReduce流程分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6227365</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6227365</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sun, 06 Mar 2011 18:13:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />MapReduce流程分析<br />接触Hadoop已经1年了，一直没时间好好学习下。这几天打算好好研究下Hadoop.本来是想打算改写下TextInputFormat。看了源码后，反而更迷糊了。所以干脆连MapReduce的整个流程写下来。也当为这几天的学习作个总结。<br />先来一个我们常写的main函数。<br />Configuration conf = new Configuration();<br />              String[] otherArgs = new ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hadoop Java接口 文件操作类]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6227299</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6227299</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sun, 06 Mar 2011 17:25:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[前几天看到篇文章，是用java的API操作HDFS的文件系统。那篇文章是单独介绍，为了以后方便使用，我写成了一个类方便使用。文件操作类：比较简单，大家也可以自己完善。import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.BlockLocation;]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[hadoop主节点（NameNode）备份策略以及恢复方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6226729</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6226729</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sun, 06 Mar 2011 12:01:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />本文转帖来自：http://jiajun.javaeye.com/blog/809125<br /> <br />一、dits和fsimage<br /><br />    首先要提到两个文件edits和fsimage，下面来说说他们是做什么的。<br />集群中的名称节点（NameNode）会把文件系统的变化以追加保存到日志文件edits中。当名称节点（NameNode）启动时，会从镜像文件 fsimage 中读取HDFS的状态，并且把edits文件中记录的操作应用到fsimage，也就是合并]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[cleanup的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6226230</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6226230</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sat, 05 Mar 2011 22:48:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天在论坛上看见一个函数cleanup。查了下API。发现Mapper和Reducer都实现了这个函数。描述：cleanup
protected void cleanup(Mapper.Context context)
                throws IOException,
                       InterruptedExceptionCalled once at the end of the task. 
Throws: 
IOException 
In]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自定义InputFormat]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6226108</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6226108</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sat, 05 Mar 2011 21:51:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[这几天准备好好看看MapReduce编程。要编程就肯定要涉及到输入、输出的问题。今天就先来谈谈自定义的InputFormat我们先来看看系统默认的TextInputFormat.java public class TextInputFormat extends FileInputFormat {

  @Override
  public RecordReader 
    createRecordReader(InputSplit split,
                       Ta]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[利用JavaAPI访问HDFS的文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6225330</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6225330</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Sat, 05 Mar 2011 13:30:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br />1、重读配置文件core-site.xml<br />要利用Java客户端来存取HDFS上的文件，不得不说的是配置文件hadoop-0.20.2/conf/core-site.xml了，最初我就是在这里吃了大亏，所以我死活连不上HDFS，文件无法创建、读取。<br /><?xml version="1.0"?><br /><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><br /><configuration><br /><!]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hadoop常见问题及解决办法(转)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6223027</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/jackydai987/article/details/6223027</guid><author>jackydai987</author><pubDate>Fri, 04 Mar 2011 13:07:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[<br /><br />1：Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out <br />Answer：<br />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。<br />修改办法：<br />修改2个文件。<br />        /etc/security/limits.conf<br />vi /etc/security/li]]></description><category></category></item></channel></rss>