以集运欧线指数期货为例，其合约乘数是每个点50元，最小波动一次是0.1个点，也就是5元。集运指数（欧线）期货合约是一种金融衍生品，以欧洲航线集装箱运价指数为基础资产。这种合约可以在交易所进行交易，其交易方式类似于股票期货的交易方式。在集运指数（欧线）期货合约的交易中，投资者可以赚取盈利或者产生亏损。具体来说，当市场运价上涨时，运价指数会随之上涨，期货合约的价格也会随之上涨，投资者可以通过卖出期货合约的方式获得赚取盈利的机会；相反，当市场运价下跌时，运价指数会随之下跌，期货合约的价格也会随之下跌，投资者可以通过买入期货合约的方式产生亏损。需要注意的是，集运指数（欧线）期货合约是一种高风险的投资品
如果我们在sqoop中使用6个mapper从Oracle导入数据，那么sqoop和source之间会建立多少个connection。是单个连接还是每个映射器有6个连接。 最佳答案 根据sqoopdocs:Likewise,donotincreasethedegreeofparallismhigherthanthatwhichyourdatabasecanreasonablysupport.Connecting100concurrentclientstoyourdatabasemayincreasetheloadonthedataba
我总是对为hive中的特定任务创建多少映射器和缩减器感到困惑。例如，如果block大小=128mb，并且有365个文件，每个文件映射到一年中的某个日期(每个文件大小=1mb)。有基于日期列的分区。在这种情况下，在加载数据期间将运行多少映射器和缩减器？ 最佳答案 映射器:映射器的数量取决于各种因素，例如数据在节点之间的分布方式、输入格式、执行引擎和配置参数。另见此处:https://cwiki.apache.org/confluence/display/TEZ/How+initial+task+parallelism+worksMR使
UI通用对话框多少会一点之查找和替换"查找"和"替换"对话框的样式通常如下图所示。创建查找对话框的函数是FindText()，用户可以在对话框中输入要搜索的字符串和相关搜索选项﹔创建替换对话框的函数是ReplaceText(),用户可以在对话框中输入要搜索的字符串和替换的字符串，以及控制查找和替换操作的选项。HWNDWINAPIFindText(_In_LPFINDREPLACElpfr);HwNDWINAPIReplaceText(_Inout_LPFINDREPLACElpfr);"查找"和"替换"对话框都是非模态对话框。如果函数执行成功，则返回值是对话框的窗口句柄，可以通过该句柄与父窗口
在yarn大数据集群中运行作业的上下文中，我多次听到AM限制一词。这里也提到了:https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-6428这是什么意思？ 最佳答案 这是一个保证你不会活锁你的集群的设置。Map-Reduce作业有一个AM，它会生成映射器和缩减器。如果您的队列只有AM任务，那么您将无法运行任何映射器或缩减器，这意味着您的任何AM都不会完成，您也无法做任何有意义的工作。您处于活锁场景中。CapacityScheduler和FairScheduler都有一种方法可以限制AM可以持有的任务
我的HDFS集群中将有2亿个文件，我们知道每个文件将在NameNode内存中占用150个字节，加上3个block，因此在NN中总共有600个字节。所以我将我的NN内存设置为250GB以很好地处理2亿个文件。我的问题是250GB这么大的内存，会不会对GC造成太大的压力？为NN创建250GB内存是否可行。Cansomeonejustsaysomething,whynobodyanswer?? 最佳答案 理想的名称节点内存大小约为数据元使用的总空间+操作系统+守护进程的大小以及处理相关数据的20-30%空间。您还应该考虑数据进入集群的速率
我在从PIG命令行执行Hadoop命令时遇到问题。命令和错误堆栈在下面我的导师怀疑这是因为HADDOP_HOME和PIG_CLASSPATH不正确。我使用的是HADOOP2.8.0版。所以，最初我有HADOOP_HOME作为HADOOP_HOME=/hadoop/2.8.0/然后我切换了以下设置:HADOOP_HOME=/hadoop/2.8.0/libexec/etc/hadoopPIG_CLASSPATH定义为$HADOOP_HOME我在pig中使用的命令:A=LOAD'/Users/anarinsky/Downloads/loaddata1.txt';B=MAPREDUCE'/U
配置Hadoop集群时，为集群设置映射器/缩减器数量的科学方法是什么？ 最佳答案 没有公式。这取决于你有多少核心和多少内存。mapper的个数+reducer的个数一般不要超过core的个数。请记住，该机器还运行着TaskTracker和DataNode守护进程。一般建议之一是映射器多于缩减器。如果我是你，我会使用合理数量的数据运行我的一项典型工作来尝试一下。 关于map-配置Hadoop集群时应该设置多少个mapper/reducer？，我们在StackOverflow上找到一个类似的
Hadoopwiki给出的计算reducer的理想数量是0.95或1.75*(nodes*mapred.tasktracker.tasks.maximum)但是什么时候选择0.95，什么时候选择1.75？决定这个乘数时考虑的因素是什么？ 最佳答案 假设您的集群中有100个可用的reduce插槽。负载因子为0.95时，所有95个reduce任务将同时启动，因为有足够的reduce槽可用于所有任务。这意味着没有任务会在队列中等待，直到其余任务之一完成。当reduce任务“小”时，我会推荐此选项，即完成相对较快，或者它们都需要相同的时间，
我需要进行一些繁重的机器学习计算。我在LAN上有少量闲置的机器。我需要多少台机器才能使用hadoop/mapreduce/mahout来分配我的计算，以便比在没有这些分布式框架的单台机器上运行要快得多？这是一个计算开销与yield的实际问题，因为我假设仅在2台机器之间分配总时间会比不分配和简单地在一台机器上运行更糟糕(只是因为分配计算所涉及的所有开销)。技术说明:一些繁重的计算非常可并行化。所有这些都是只要每台机器都有自己的原始数据副本。 最佳答案 “普通”Java程序和基于Hadoop、基于MapReduce的实现是截然不同的野兽
