757B Bash's Big Day

本文提供了一道CodeForces B级题目“求最大数量互质数”的解决方案。该问题要求找出一组整数中,能形成的最大子集,使得任意两个数的最大公约数不为1。采用暴力打表的方法实现,通过统计每个数出现次数并计算最大值。

题目链接:

http://codeforces.com/contest/757/problem/B

题解:

大致题意:
给你n个数,问这些数中互相gcd的值不为的1的有多少(要取最大值)
很好的一个思维题,自己是用暴力打表的方法来做的。

代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define met(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
const int maxn = 1e5;
#define inf 0x3f3f3f3f
int visited[maxn];

int main()
{
    int n;
    while(cin>>n)
    {
        met(visited,0);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            int num;
            cin>>num;
            visited[num]++;
        }
        int ans=1;
        for(int i=2;i<maxn;i++)
        {
            int temp=0;
            for(int j=i;j<=maxn;j+=i)
                temp+=visited[j];
            ans=max(ans,temp);
        }
        cout<<ans<<endl;
    }
}
<think>嗯,用户的问题是关于为什么在HDFS中已经存在bigdata.db数据库,但使用Python遍历时仍然出现问题或提示。我需要结合之前的对话和用户提供的引用来分析。 首先,用户之前的问题是关于Hadoop/Hive环境下,明明HDFS中存在数据库目录,但操作时出现错误。之前的回答指出错误可能涉及元数据与实际存储的不一致,特别是MySQL元数据库和HDFS存储之间的关系。现在用户的新问题可能涉及Python程序在访问Hive表数据时遇到问题,即使HDFS中存在相应的数据文件。 用户提供的引用中提到了使用Hive的msck repair命令修复分区信息,以及元数据创建失败的情况。这说明用户可能遇到了分区元数据未更新或权限问题。现在用户的问题可能是在Python中使用某些工具(比如PySpark或HDFS API)遍历Hive仓库中的bigdata.db时出现错误。 接下来,我需要考虑几个可能的原因: 1. **元数据不一致**:Hive的元数据存储在MySQL中,如果元数据中没有相应的表或分区信息,即使HDFS有数据文件,Hive也不会识别这些数据。例如,用户可能手动上传了数据到HDFS,但没有更新元数据,导致查询不到数据。此时需要使用MSCK REPAIR TABLE来修复分区信息,如引用[1]所示。 2. **路径权限问题**:HDFS中的bigdata.db目录或其子目录的权限可能不允许Python程序访问。例如,用户可能以Hadoop用户执行HDFS命令,但Python程序运行时使用的用户没有足够的权限访问这些目录。 3. **路径解析错误**:Python代码中使用的路径可能与实际HDFS路径不一致。例如,代码中可能硬编码了错误的路径,或者没有正确引用Hive的warehouse目录。 4. **文件格式或结构问题**:HDFS中的数据文件可能不符合Hive表的定义,比如文件格式(如Parquet、ORC、文本文件)不匹配,或者数据的分区目录结构不正确(比如分区字段的值不符合预期)。 5. **Python库的配置问题**:使用的Python库(如PyHDFS、PyArrow或PySpark)可能配置错误,比如没有正确设置Hadoop配置,导致无法正确访问HDFS。 结合用户提供的错误信息,例如之前的元数据错误“无法创建数据库路径文件”,这可能涉及权限问题,如引用[2]中的错误。用户可能在使用Python程序时,尝试写入或读取HDFS路径,但由于权限不足或路径不存在导致失败。 现在需要为用户提供排查步骤,包括检查元数据、路径权限、路径正确性、文件格式和Python配置等方面。同时,用户可能需要了解如何正确使用MSCK命令修复分区,以及如何确保Python程序有足够的权限访问HDFS路径。 此外,用户可能混淆了Hive的元数据存储和实际HDFS存储,需要明确两者的关系:Hive通过元数据知道哪些数据文件属于哪个表,而手动上传到HDFS的数据如果不通过Hive命令(如LOAD DATA或ALTER TABLE ADD PARTITION)添加,元数据不会自动更新,导致查询不到数据。Python程序如果直接读取HDFS路径,绕过了Hive元数据,需要确保路径和文件格式正确;如果通过Hive查询,则需要元数据正确。 最后,用户可能需要具体的代码示例来演示如何正确访问Hive表数据,或者如何遍历HDFS目录,并处理可能出现的权限或路径问题。</think>#### 一、问题本质定位 该问题表现为**HDFS物理存储与Hive元数据/程序访问逻辑的不一致**,核心矛盾点在于: 1. HDFS目录结构符合预期(`/user/hive/warehouse/bigdata.db`存在) 2. Python程序无法正确遍历或读取数据 3. 潜在元数据未同步或访问权限问题 --- #### 二、关键排查步骤 ##### 1. **验证Hive元数据与HDFS的映射** ```sql -- 查看表存储路径是否匹配 hive> DESCRIBE FORMATTED bigdata.table_name; ``` - 检查`Location`字段值是否指向`hdfs://.../bigdata.db/table_name` - 若路径不一致,说明元数据与物理存储分离[^1] ##### 2. **Python遍历HDFS的权限验证** ```python from hdfs import InsecureClient client = InsecureClient('http://namenode:50070', user='hadoop') try: entries = client.list('/user/hive/warehouse/bigdata.db', status=True) for entry in entries: print(f"{entry['path']} 权限: {entry['permission']}") except Exception as e: print(f"访问失败: {str(e)}") ``` - 输出示例: ``` /user/hive/warehouse/bigdata.db/table1 权限: 755 /user/hive/warehouse/bigdata.db/table2 权限: 700 <-- 异常权限 ``` ##### 3. **分区表特殊处理** 若涉及分区表,需验证分区元数据: ```sql -- 查看分区注册情况 hive> SHOW PARTITIONS bigdata.partitioned_table; ``` - 手动添加的HDFS分区目录(如`day=20240401`)需执行: ```sql hive> MSCK REPAIR TABLE bigdata.partitioned_table; -- 同步分区元数据[^1] ``` --- #### 三、典型错误场景分析 | 错误类型 | 特征表现 | 解决方案 | |-------------------------|-----------------------------|------------------------------| | **HDFS权限不足** | `Permission denied`错误 | `hdfs dfs -chmod -R 755 /user/hive/warehouse/bigdata.db` | | **元数据未同步** | 文件存在但查询返回空 | 执行`MSCK REPAIR TABLE` | | **文件格式不匹配** | `Cannot validate serde`错误 | 确认Hive表定义与文件格式一致 | | **Python库版本冲突** | `Snappy编解码器加载失败` | 安装`python-snappy`并配置`LD_LIBRARY_PATH` | --- #### 四、PySpark读取验证模板 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Hive Validation") \ .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs:///user/hive/warehouse") \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() # 方式1:通过Hive元数据访问 df_hive = spark.sql("SELECT * FROM bigdata.table_name LIMIT 10") print("通过Hive元数据读取记录数:", df_hive.count()) # 方式2:直接读取HDFS路径 hdfs_path = "hdfs:///user/hive/warehouse/bigdata.db/table_name" df_direct = spark.read.format("parquet").load(hdfs_path) # 根据实际格式调整 print("直接读取HDFS记录数:", df_direct.count()) # 对比结果差异 if df_hive.count() != df_direct.count(): print("警告:元数据与物理存储数据量不一致!") ``` --- #### 五、HDFS文件系统检查 ```bash # 检查目录归属 hdfs dfs -ls -R /user/hive/warehouse/bigdata.db | grep '^d' # 验证文件完整性(示例) hdfs dfs -cat /user/hive/warehouse/bigdata.db/table1/part-00000 | head -n 5 # 检查空间配额 hdfs dfs -count -q /user/hive/warehouse/bigdata.db ``` 输出示例: ``` 0 -1 0 /user/hive/warehouse/bigdata.db ``` - 第二列`-1`表示无配额限制 --- #### 六、Hive元数据深度验证 ```sql -- 查看数据库属性 hive> DESC DATABASE EXTENDED bigdata; -- 检查表锁状态(防止元数据锁定) hive> SHOW LOCKS bigdata.table_name; ``` - 若存在异常锁,执行`UNLOCK TABLE bigdata.table_name;` --- #### 七、架构关系图 ``` +-------------------+ +-------------------+ +-------------------+ | Hive Metastore | | HDFS Namenode | | Python程序 | | (MySQL元数据) | | (物理文件存储) | | (spark/hdfs lib) | +--------^----------+ +--------^----------+ +--------^----------+ | | | | 提供表结构定义 | 存储实际数据文件 | 通过两种方式访问 | (库/表/分区信息) | (bigdata.db目录树) | 1. Hive SQL(依赖元数据) +--------+---------+ +--------+---------+ | 2. 直接读HDFS路径 | MSCK REPAIR操作 |<--------| HDFS put操作 |<-----------------+ +------------------+ +------------------+ ``` ---
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