能容纳float,integer,character等数据和算法的链表要好，不要太复杂我想创建一个带有指向后续节点的空指针的结构。但问题是我不能使用带有结构的模板。回到c，我必须测试用户输入的每个字符，以测试它是否是整数、float或字符。然后我们可以进一步进行请提出一个高效的算法/代码 最佳答案 如果您想自己执行此操作，您基本上需要创建一个对数据和数据类型进行编码的数组或元素链表。您可以使用包含类型指示符和您要处理的各种类型的union的结构，并创建该结构的数组或链表:typedefstruct{inttype_indicator

我在C++中使用MessagePack，我正在尝试反序列化这个Python映射的等效项:{'metadata':{'date':'2014-06-25','user_id':501},'values':[3.0,4.0,5.0],'version':1}顶级对象是一个带有字符串键的映射，但值是完全不同的类型。我的代码提前知道对象的结构应该是什么；我应该能够声明一个整数，然后告诉我的反序列化代码，“version键的值是一个整数，因此将该整数的值放入该内存地址。”问题是我什至不确定如何达到我的C++代码可以将此结构视为映射的地步。我希望做类似的事情msgpack::unpackerunp

我认为HipHopforPHP是一个有趣的工具。它本质上是将PHP代码转换为C++代码。以这种方式进行交叉编译似乎是个好主意，但我想知道，它们如何克服两种类型系统之间的根本差异？我的一般问题的一个具体示例是异构数据结构。静态类型语言不允许您将任意类型放入数组或其他容器中，因为它们需要能够在另一端找出类型。如果我有这样的PHP数组:$mixedBag=array("cat",42,8.5,false);这如何用C++代码表示？一种选择是使用void指针(或高级版本，boost::any)，但是当你从数组中取回东西时你需要进行转换......而且我根本不相信类型推断器总能弄清楚在另一端转换

我使用hadoop1.1.1。当我处理XML文档时，我使用XmlInputFormat存在于MAHOUT中。很明显START_TAG和END_TAG应该被分配。这种过程适用于这些类型的数据(同质):............按照我说的，我赋值START_TAG=和END_TAG=.如果文档或数据是以下形式(异构*):文档1:...............和文件2:...............如何分配START_TAG和END_TAG？这种数据在hadoop中如何处理？非常感谢 最佳答案 全局本体可用于动态定义不同文档类型使用的开始和

我们的系统有一个由5台主机组成的集群(例如，数据节点或计算机从属……)。现在，我想为这些主机分配不同数量的reducer，因为1台主机很慢。.我们正在使用Hadoopyarn。资源管理器(在MapReduce1中称为Jobtracker)总是平均分配最多5个主机的reducer。无论如何，我可以限制特定主机的reducer数量吗？例如，我想要的是一个有40个reducer的作业，4台快的计算机有36个reducer(例如，每个主机有9个reducer)，慢的计算机只有4个reducer。 最佳答案 在一个hadoop集群中存在异构系

我正在寻找可以在分布式计算环境中管理大规模工作流的开源资源管理器。我对TORQUE、SLURM、LOADLEVELER进行了调查，SLURM在处理大型节点方面优于TORQUE，但在单个集群中。全部用于批处理系统。Condor用于网格环境，但提供粗粒度的分布式并行化。我觉得Ganglia和Nagios在高性能计算环境中表现不错。但我想知道Ganglia和Nagios是否可以用于Workflows？可以将我的调度算法嵌入到调度程序中，并通过HadoopMapReduce框架将其与资源管理器一起使用吗？有帮助的回复更受欢迎。谢谢。 最佳答案

我有这样的配置:Hadoop:v2.7.1(yarn)一个输入文件:大小=100GB。3个从属:每个都有4个VCORES，速度=2GHz，RAM=8GB5个从属:每个都有2个VCORES，速度=1GHz，RAM=2GBMapReduce程序:WordCount如何通过将小的输入分割分配给5个较慢的从属设备并将大的输入分割分配给3个最快的从属设备来最小化WordCount执行时间？ 最佳答案 对于每台机器，您可以确定map/reduce插槽的数量，因此如果您想将较少的工作负载发送到您可以定义的较慢的机器，例如，每台较慢的机器有2个ma

常用的是异类还是同类，为什么？ 最佳答案 根据维基百科-异构计算是指使用不止一种处理器或内核的系统。这些系统不仅通过添加相同类型的处理器，而且通过添加不同的协处理器来提高性能或能效，通常结合专门的处理能力来处理特定任务。这是因为hadoop在集群中工作，一个集群可以有任意数量的节点，每个节点可以有不同类型的硬件配置，例如，如果一个集群由2个节点组成，那么一个节点可能有6GB的RAM另一个有8GB的RAM或其他一些配置。关键是集群没有限制具有相同的硬件配置，这使得hadoop能够满足异构硬件的定义。

为了学习，我计划创建一个2节点的ClouderaHadoop集群。我有一台32位的WindowsXP机器，现在我买了一台64位的Windows8机器(因为现在大多数机器都是64位的)。所以我有两个选择:在64位机器(i5处理器和8GB内存)中创建虚拟集群。但是，我不确定它是否会挂起(我不是要处理数百万条记录。我的座右铭是只处理几个文件并检查Hadoop功能，同时从Oracle转储一些数据并进行测试)。我可以在64位和32位机器之间创建物理Hadoop集群。但我的问题是，它是否可行(我可以在两台机器之间创建Hadoop集群:一台32位和另一台64位)？如果有，过程是怎样的？我对网络不太了

我正在编写一些C++代码，这些代码集成了来自大约几十个csv文件的信息。它们都包含一些我想提取的带时间戳的记录数据，但每个文件中的表示形式有所不同。表示之间的差异超出了不同的列顺序和列名称-例如，一个文件中的一行多列可能是不同文件中的多行。因此，我需要对每个文件进行一些自定义处理，以将包含所有文件的必要信息的统一数据结构组合在一起。我的问题是是否有一个首选的代码模式来保持复杂性的可管理性和代码的优雅？或者，如果有一个很好的案例研究，我应该研究一下过去是如何处理这种复杂性的。(我意识到类似这样的事情在像perl这样的脚本语言中可能更容易，但该项目目前是在C++中。另外，我的问题更多是关于