go 跨平台GUI fyne的准备环境

最新推荐文章于 2025-04-23 23:20:40 发布
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文章标签： windows 开发语言 go
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版权
本文详细介绍了如何在Windows环境下安装Go编程语言和Fyne图形用户界面框架。首先，你需要下载并安装Go。接着，通过Go获取Fyne库。为了顺利编译，还需安装TDM-GCC，特别是x86_64-posix-seh版本，并将其路径添加到系统环境变量中。完成这些步骤后，你就具备了开发Fyne应用的基础环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 .安装go环境

2. 安装fyne框架

go get fyne.io/fyne/v2

 3. 安装TDM-DCC :配置gcc的运行环境，否则会提示编译无法通过

地址：

https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/files/mingw-w64/mingw-w64-release/

 选择合适版本，这里推荐

x86_64-posix-seh

解压后C:\Program Files (x86)\MinGW\mingw64，添加 环境变量！！path 环境变量中增加C:\Program Files (x86)\MinGW\mingw64。

添加到环境变量

 准备工作已经完成

hive-sql-map和reduce数量设置及决定因素
ruijungao的博客
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Hive map和reduce个数的设置
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hive优化的几种情况 目标就是每个map，reduce数据处理量要适当1.hive小文件很多,造成map个数很多，需要减少map个数 set mapred.max.split.size=100000000; set mapred.min.split.size.per.node=100000000; set mapred.min.split.size.per.rack=100000000; s...
hive中控制map和reduce数量的简单实现方法
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Hive实战系列调优之调整Map个数
qq_30003943的博客
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 Hive是如何将SQL转换成MapReduce的？又是如何运行在不同的的执行引擎如：Mr,Tez,Spark？我们在工作时哪些地方需要进行优化？带着这些问题我们将开展一期实战的性能优化。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、Hive中Map的个数是如何确定的？ 原理： 默认情况下Map的个数
Hive如何设置Map个数和Reduce个数
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根据输入文件估算Reduce的个数可能未必很准确，因为Reduce的输入是Map的输出，而Map的输出可能会比输入要小，所以最准确的数根据Map的输出估算Reduce的个数。比如有一个127M的文件，正常会用一个map去完成，但这个文件只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果map处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时。从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。...
Hive任务优化--控制hive任务中的map数和reduce数
michael_zhu_2004的专栏
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一、    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 2.    举例： a)    假设input目录下有1个文
Hive--控制map和reduce的个数(为什么&什么场景设置&如何设置)
qq_46893497的博客
02-19 5814
设置map和reduce的个数一、控制hive任务中的map数:如果超过128m就一定会被拆分吗？是不是map数越多越好？那么针对这种情况，如何合并小文件，减少map数？是不是保证每个map处理接近128m的文件块，就高枕无忧了？那么针对这种情况，如何适当增加map数？二、 控制hive任务的reduce数：什么情况下只有一个reduce？ 一、控制hive任务中的map数: 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大
HIVE中MAP和REDUCE数量
Miracle.Zhao的博客
04-30 2964
一、总览MR执行过程 一般的 MapReduce 程序会经过以下几个过程：输入（Input）、输入分片（Splitting）、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出（Final result）。 1、输入就不用说了，数据一般放在 HDFS 上面就可以了，而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系，在输入分片中说明。 2、输入分片：在进行 Map 阶段之前，MapReduce 框架会根据输入文件计算输入分片（split），每个输入分片会对应一个 Map 任务，输入分片往.
Hive中Map和Reduce阶段的分工
最新发布
2401_83088008的博客
04-23 554
在Hive查询执行过程中，Map和Reduce阶段有明确的分工，但实际情况要复杂一些。
hive设置map和reduce数
03-21
Hive中可以通过以下语句来设置Map和Reduce的数量： SET mapreduce.job.maps=; SET mapreduce.job.reduces=; 其中，为你想要设置的Map或Reduce数量。这两个参数分别控制Map和Reduce任务的数量，可以根据数据量和...
Hive设置map和reduce的个数
purisuit_knowledge的专栏
08-11 1167
一、控制hive任务中的map数: 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 举例： a) 假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块（6个128m的块和1个12m的块），从而产生7个map数。 b) 假设in...
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Hive 如何合理设置 Map 及 Reduce 数
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一、概述 1.通常情况下，作业会通过 input 的目录产生一个或者多个 map 任务。主要的决定因素有：input 的文件总个数，input 的文件大小，集群设置的文件块大小。 2.是不是 map 数越多越好？答案是否定的。如果一个任务有很多小文件（远远小于块大小128m），则每个小文件也会被当做一个块，用一个 map 任务来完成，而一个 map 任务启动和初始化的时间远远大于逻辑处理的时间，就会造成很大的资源浪费。而且，同时可执行的 map 数是受限的。 3.是不是保证每个 map 处理接近 12
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一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)； 2. 举例： a) 假设input目录下有1个文件a,大小...
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MapReduce大量小文件问题   1.默认情况下，TextInputformat对任务的切片机制是按文件规划切片，不管文件多小，都会是一个单独的切片，都会交给maptaskz这样，如果有大量小文件，就会产生大量的maptask，处理效率及其低下   2.优化方法： 最好的办法：在数据处理系统的最前端（预处理/采集），就将小文件合并成大文件，再上传到HDFS做后续分析   补救措施...
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u011250186的博客
04-22 2486
hive 中reduce个数设定
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