2020年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题分布式无线广播原题再现： 以广播的方式来进行无线网通信，必须解决发送互相冲突的问题。无线网的许多基础通信协议都使用了令牌的方法来解决这个问题，在同一个时间段内，只有唯一一个拿到令牌的通信节点才能发送信息，发送完毕后则会将令牌传递给其他节点。但我们考虑这样的一个无线网：每个通信节点都是低功率的发射器，并且在进行着空间上的低速连续运动(无法预知运动方向及其改变的规律)，所以对一个节点而言，只有和它距离在一定范围之内的节点才能收到它的信号，而且节点会(在未声明的情况下)相互接近或远离。每个节点需要不定期地、断续地发送信息，但会时刻保持收听信息。发送和收听
我想找出maptask的进度。如果有人可以帮助我，那就太好了!谢谢!! 最佳答案 我们可以通过两种方式监控作业中Map和Reduce的进度。首先是网络界面。http://pdhadoop1:50030其中pdhadoop1是您的名称节点机器。另一种方式是从作业驱动程序内部，可以输出到控制台(或其他地方)作业提交后，我们进入while循环并检查job.isComplete()。在循环中我们做System.out.println(String.format("ProgressofPageviewsETLJob%s:",job.getJo
我正在尝试分析哪些函数在TeraSortHadoop作业中消耗的时间最多。对于我的测试系统，我使用的是基本的单节点伪分布式设置。这意味着NameNode、DataNode、Tasktracker和JobtrackerJVM都在同一台机器上运行。我首先使用TeraGen生成约9GB的数据，然后在其上运行TeraSort。当JVM执行时，我使用VisualVM对它们的执行进行采样。我知道这不是目前最准确的分析器，但它是免费且易于使用的!我使用最新版本的Apachehadoop发行版，我的实验在基于IntelAtom的系统上运行。当我查看VisualVM中热点方法的自用时间(CPU)时，我发
我正在处理大小为400MB的数据，该脚本有5个不同的部分和5个存储命令，如果我一次只切换一个存储命令评论所有其他命令，pig脚本会非常有效。但如果所有5个存储命令都打开，作业浏览器(hue)会卡在任何特定阶段，然后它只会继续重新尝试作业而没有任何进展。没有错误，日志也没有错误和警告。我认识到的问题可能是由于环境问题造成的，因为该脚本也曾与-M属性一起正常工作，但另一次却失败了。 最佳答案 如果每个STORE数据都依赖于之前的STORE，那么你可以在每个STORE之后使用exec命令。这将确保您的STORE命令在下一组命令/STORE
2020年认证杯SPSSPRO杯数学建模D题让电脑桌面飞起来原题再现： 对于一些必须每天使用电脑工作的白领来说，电脑桌面有着非常特殊的意义，通常一些频繁使用或者比较重要的图标会一直保留在桌面上，但是随着时间的推移，桌面上的图标会越来越多，有的时候想找到一个马上要用的图标是非常困难的，就比如下图所示的桌面。各种各样的图标会让你眼花缭乱，甚至有的时候反复找好几遍都找不到你想要的图标。其实只要把图标进行有效的分类就可以解决这个问题，但是手工分类往往非常浪费时间，有的时候使用者也会陷入分类决定困难，不知该如何选择。 第一阶段问题：请你的团队建立合理的数学模型，设计一种快速、有效地桌面图标分类的算法
在Hadoop1.0.1中，如何使用API找到reduce任务中每个阶段的权重？更明确地说，我试图查看改组阶段、排序阶段和合并阶段占用了多少reduce任务。 最佳答案 我认为实现此目的的一种方法是监控任务所用的总时间以及Shuffle和Sort阶段所用的时间。您可以使用TaskStatus提供的以下方法类找到:getStartTime():获取任务的开始时间。getFinishTime():获取任务完成时间。如果之前未设置shuffleFinishTime和sortFinishTime，则将它们设置为finishTime。它负
我正在尝试使用ApacheAmbari在EC2上配置Hadoop集群。在注册阶段我得到这个错误:Commandstarttime2016-11-2320:25:12('Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/lib/python2.6/site-packages/ambari_agent/main.py",line312,inmain(heartbeat_stop_callback)File"/usr/lib/python2.6/site-packages/ambari_agent/main.py",line248,inmainstop_agen
我学习hadoopmapreduce有一段时间了，大家知道，hadoop使用hdfs把数据文件存储在硬盘上，我们运行mapreduce的时候，progran从hdfs中获取数据，但是在mapreduce的各个阶段，数据从哪里获取存储？我得到了一些答案hsfs运行mapreduce的本地硬盘 最佳答案 一般map和reduce任务生成的中间数据文件都存放在本地磁盘上运行MapReduce的目录(位置)中。该目录包含:map任务生成的输出文件用作reduce任务的输入。reduce任务生成的临时文件。临时数据位置由mapreduce.c
我已经像这样设置了一个Hadoop作业:publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Configurationconf=newConfiguration();Jobjob=Job.getInstance(conf,"Legion");job.setJarByClass(Legion.class);job.setMapperClass(CallQualityMap.class);job.setReducerClass(CallQualityReduce.class);//Explicitlyconfiguremapandreduce
我正在使用SparkSQL查询Hive中以ORC格式存储的数据。当我对提供给spark.sql(query)的查询运行解释命令时，我看到以下查询计划:==PhysicalPlan==*Project[col1,col2,col3]+-*Filter(....)+-HiveTableScan[col1,col2,col3,...col50]据我所知，从Hive查询所有50列，然后才在Spark中进行过滤，后记仅选择所需的实际列。是否可以将所需的列直接下推到Hive，以便它们不会一直加载到Spark？ 最佳答案 检查以下属性是否设置为默
