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hadoop - Flink 在 YARN : Amazon S3 wrongly used instead of HDFS 上

我关注了FlinkonYARN'ssetupdocumentation.但是,当我使用./bin/yarn-session.sh-n2-jm1024-tm2048运行时,在向Kerberos进行身份验证时,出现以下错误:2016-06-1617:46:47,760WARNorg.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader-Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable2016-06-1617:46:48,518INFOorg.a

apache-spark - Spark : is using wrong network interface

我在docker容器中使用hadoop集群(我正在使用覆盖网络)我在同一个主机上有2个容器(master和slave2)另一个在不同的主机(slave1)容器可以访问仅由它们使用的本地网络10.0.0.0master和slave2容器还可以访问与主机172.18.0.0共享的另一个网络Slave1可以访问与其主机共享的不同网络172.18.0.0两台主机中的网络172.18.0.0是独立的。所以恢复每个容器都有两个ip地址master:10.0.0.2和172.18.0.2salve2:10.0.0.3和172.18.0.3药膏3;10.0.0.4和172.18.0.2树容器必须通过1

Hadoop "Style"-- 分块与数千 (k, v) 对

我正在处理许多大文件,这些文件包含对应于nasa的MODIS网格的数据矩阵——网格将地球表面分割成一个21,600x43,200像素的阵列。这个特定的数据集为每个像素提供一个整数值。我有大约200个文件,每个月一个文件,需要为每个像素创建一个时间序列。我的问题是,对于采用这些文件之一的maptask——我是否应该将网格切割成block,比如24,000像素,并将它们作为值(以位置和时间段作为键)发出,或者简单地为每个像素发出一个键值对,在规范的字数统计示例中将像素视为一个字?分块会很好地工作,它只是在我的程序中引入了一个任意的“block大小”变量。我的感觉是,这会在IO上节省不少时间

sql - 错误 :Invalid table alias or column reference while using map in Hive

我正在执行以下配置单元查询:createorreplaceviewtest.hospasselectp.hosp_id,p.hosp_name,max(casewhen`p.my_map[1].id`isNULLthen1else0end)ashos_main_idfromarch.hospitalgroupbyp.hosp_id,p.hosp_name,p.my_map[1].id;Error:Invalidtablealiasorcolumnreference'p.my_map[1].id'.有map名称my_map>,那为什么我仍然收到错误消息:Error:Invalidtabl

《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识:1.什么是MIL?多示例学习(MIL)是一种机器学习的方法,它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例,而是一个包含多个实例的集合(称为包)。每个包有一个标签,但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则,或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法,以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度(span)的命名实体

《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识:1.什么是MIL?多示例学习(MIL)是一种机器学习的方法,它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例,而是一个包含多个实例的集合(称为包)。每个包有一个标签,但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则,或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法,以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度(span)的命名实体

java - Hadoop MapReduce : Read a file and use it as input to filter other files

我想编写一个hadoop应用程序,它将一个文件和一个包含多个文件的输入文件夹作为输入。单个文件包含需要从文件夹中的其他文件中选择和提取其记录的key。我怎样才能做到这一点?顺便说一句,我有一个正在运行的hadoopmapreduce应用程序,它将文件夹路径作为输入,进行处理并将结果写到不同的文件夹中。我对如何使用文件获取需要从特定目录中的其他文件中选择和提取的key感到困惑。包含key的文件是一个大文件,因此不能直接放入主存中。我该怎么做?谢谢! 最佳答案 如果键的数量太多而无法放入内存,则考虑将键集加载到布隆过滤器(大小合适以产生

hadoop - pig : Container is running beyond physical memory limits in cdh 5 using oozie

我正在尝试运行一个简单的pig脚本,该脚本在gruntshell中运行f9但不使用oozie,出现如下错误:容器[pid=2617,containerID=container_1438923434512_12103_01_000002]正在超出物理内存限制运行。当前使用情况:已使用1.0GB的1GB物理内存;使用了2.9GB的2.1GB虚拟内存。杀死容器。container_1438923434512_12103_01_000002..的进程树转储..实际上我正在通过oozie调用一个shell脚本,实习生调用pig脚本并得到这样的错误。我怎样才能让它在oozie中可用

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Git应用——代码提交规范 feat ,fix ,style

当前使用feat增加新功能fix修复问题/BUGstyle代码风格相关无影响运行结果的perf优化/性能提升refactor重构revert撤销修改test测试相关docs文档/注释chore依赖更新/脚手架配置修改等workflow工作流改进ci持续集成types类型定义文件更改wip开发中别处看到feat:提交新功能fix:修复了bugdocs:只修改了文档style:调整代码格式,未修改代码逻辑(比如修改空格、格式化、缺少分号等)refactor:代码重构,既没修复bug也没有添加新功能perf:性能优化,提高性能的代码更改test:添加或修改代码测试chore:对构建流程或辅助工具和依