具体各个阶段做了什么spliting ：Documents会根据切割规则被切成若干块，map阶段：然后进行Map过程，Map会并行读取文本，对读取的单词进行单词分割，并且每个词以键值对<key,value>形式生成。
例如：读取到”Hello World Hello Java“，分割单词形成Map <Hello,1> <World,1><Hello,1> <Java,1>
Hadoop3.x副本结点选择：由上图可知，第一个副本在Client所处的节点上。如果客户端在集群外，随机选一个。第二个副本在另一个机架的随机一个节点。第三个副本在第二个副本所在机架的随机节点。关于HDFS读写流程，这里还是给出两个版本，有助于理解第一个版本：简洁版HDFS写数据流程
1）客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。2）NameNode返回是否可以上传。3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。4）NameNode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3。5）客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据，dn1收到请求会继续调用dn2，然后dn2调用dn3，将这个通信管道建立完成。6）dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。7）客户端开始往dn1上传第一个block（先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存），以packet为单位，dn1收到一个packet就会传给dn2，dn2传给dn3；dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。8）当一个block传输完成之后，客户端再次请求NameNode上传第二个block的服务器。（重复执行3-7步）。HDFS读数据流程
1）客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件，NameNode通过查询元数据，找到文件块所在的DataNode地址。2）挑选一台DataNode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。3）DataNode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据输入流，以packet为单位来做校验）。4）客户端以packet为单位接收，先在本地缓存，然后写入目标文件。第二个版本：详细版，有助于理解HDFS写数据流程
1）Client将FileA按128M分块。分成两块，block1和Block2;2）Client向nameNode发送写数据请求，如图蓝色虚线①------>。3）NameNode节点，记录block信息。并返回可用的DataNode，如粉色虚线②--------->。Block1: host2,host1,host6Block2: host7,host3,host44）client向DataNode发送block1；发送过程是以流式写入。流式写入过程：（1）将64M的block1按64k的package划分;（2）然后将第一个package发送给host2;（3）host2接收完后，将第一个package发送给host1，同时client想host2发送第二个package；（4）host1接收完第一个package后，发送给host6，同时接收host2发来的第二个package。（5）以此类推，如图红线实线所示，直到将block1发送完毕。（6）host2，host1，host6向NameNode，host2向Client发送通知，说“消息发送完了”。如图粉红颜色实线所示。（7）client收到host2发来的消息后，向namenode发送消息，说我写完了。这样就完成了。如图黄色粗实线。（8）发送完block1后，再向host7，host3，host4发送block2，如图蓝色实线所示。（9）发送完block2后，host7，host3，host4向NameNode，host7向Client发送通知，如图浅绿色实线所示。（10）client向NameNode发送消息，说我写完了，如图黄色粗实线。。。这样就完毕了。HDFS读数据流程
1）client向namenode发送读请求。2）namenode查看Metadata信息，返回fileA的block的位置。block1：host2，host1，host6block2：host7，host3，host43）block的位置是有先后顺序的，先读block1，再读block2。而且block1去host2上读取；然后block2，去host7上读取。
1）底层设施底层设施为架构提供了基础，底层设施包括硬件、数据库平台、网络和桌面系统。（1）硬件硬件主要指服务器硬件，主要有数据库服务器、ETL服务器、调度服务器、报表服务器、BI门户服务器、接口服务器。（2）数据库平台数据库平台分为二大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing），主要有Oracel，MySQL。OLAP是为数据分析而设计的数据库管理系统。主要有Teradata, Greenplum，Hive，Kudu。（3）桌面系统数据仓库不同的应用对桌面系统也有不同的要求，开发工具主要有Window、Mac面系统，部署服务器主要有Unix桌面系统，系统BI应用程序主要有Window、Mac、移动设备桌面系统。（4）网络网络是底层设施的基础，特别是大数据时代对网络的要求越来越高。2）BI应用程序架构数据仓库是数据处理的后台，业务用户并不关心后台怎么处理。BI应用是数据呈现的前台，是业务用户进行查询的入口。BI应用程序的体验也是衡量数据仓库是否成功的主要因素。（1）BI分析周期业务分析从监视活动开始识别某个问题或时机，进而采取行动，最终回到监视该活动产生的结果上来，达到数据驱动业务增长的目的。分析周期把这个过程分为五个不同的阶段。
（2）BI应用分类接口查询
如上图所示，一个公司可能有多个业务系统，而数据仓库就是将所有的业务系统按照某种组织架构整合起来，形成一个仓储平台，也就是数仓。1、四层分层第一层：ODS——原始数据层：存放原始数据ODS层即操作数据存储，是最接近数据源中数据的一层，数据源中的数据，经过抽取、洗净、传输，也就说传说中的ETL之后，装入本层；一般来说ODS层的数据和源系统的数据是同构的，主要目的是简化后续数据加工处理的工作。从数据粒度上来说ODS层的数据粒度是最细的。ODS层的表通常包括两类，一个用于存储当前需要加载的数据，一个用于存储处理完后的历史数据。历史数据一般保存3-6个月后需要清除，以节省空间。但不同的项目要区别对待，如果源系统的数据量不大，可以保留更长的时间，甚至全量保存；数据在装入本层前需要做以下工作：去噪、去重、提脏、业务提取、单位统一、砍字段、业务判别。第二层：DWD——数据明细层：对ODS层数据进行清洗、维度退化、脱敏等。覆盖所有系统的、完整的、干净的、具有一致性的数据层。该层一般保持和ODS层一样的数据粒度，并且提供一定的数据质量保证，在ODS的基础上对数据进行加工处理，提供更干净的数据。同时，为了提高数据明细层的易用性，该层会采用一些维度退化手法，当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时，就可以退化维度，将维度退化至事实表中，减少事实表和维表的关联。例如：订单id,这种量级很大的维度，没必要用一张维度表来进行存储，而我们一般在进行数据分析时订单id又非常重要，所以我们将订单id冗余在事实表中，这种维度就是退化维度。第三层：DWS——数据服务层： 对DWD层数据进行一个轻度的汇总。DWS层为公共汇总层，会进行轻度汇总，粒度比明细数据稍粗，会针对度量值进行汇总，目的是避免重复计算。该层数据表会相对比较少，大多都是宽表(一张表会涵盖比较多的业务内容，表中的字段较多)。按照主题划分，如订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。第四层：DM——数据集市层：为各种统计报表提供数据。存放的是轻度聚合的数据，也可以称为数据应用层，基于DWD、DWS上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的报表数据。主要是提供给数据产品和数据分析使用的数据，通常根据业务需求，划分成流量、订单、用户等，生成字段比较多的宽表，用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。从数据粒度来说，这层的数据是汇总级的数据，也包括部分明细数据。从数据的时间跨度来说，通常是DW层的一部分，主要的目的是为了满足用户分析的需求，而从分析的角度来说，用户通常只需要分析近几年的即可。从数据的广度来说，仍然覆盖了所有业务数据。2、三层分层上述四层数仓，如果是问的三层数仓，就相当于是把DWD、DWS合并成DW层，往细的方面分，DW还包括DWM层（数据中间层），三层分层如下：第一层：ODS——原始数据层：存放原始数据第二层：DW——数据仓库层：数据清洗，初步汇总本层将从 ODS 层中获得的数据按照主题建立各种数据模型，每一个主题对应一个宏观的分析领域，数据仓库层排除对决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。在DW层会保存BI系统中所有的历史数据，例如保存10年的数据。第三层：DM——数据集市层3、五层分层五层分层如下：第一层：ODS——原始数据层：存放原始数据第二层：DWD——数据明细层：对ODS层数据进行清洗、维度退化、脱敏等。第三层：DWS——数据汇总层： 对DWD层数据进行一个轻度的汇总。第四层：ADS——数据应用层：为各种统计报表提供数据该层是基于DW层的数据，整合汇总成主题域的服务数据，用于提供后续的业务查询等。第五层：DIM——维表层：基于维度建模理念思想，建立整个企业的一致性维度。维表层主要包含两部分数据：高基数维度数据：一般是用户资料表、商品资料表类似的资料表。数据量可能是千万级或者上亿级别。低基数维度数据：一般是配置表，比如枚举值对应的中文含义，或者日期维表。数据量可能是个位数或者几千几万。我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我正在编写一个包含C扩展的gem。通常当我写一个gem时，我会遵循TDD的过程，我会写一个失败的规范，然后处理代码直到它通过，等等......在“ext/mygem/mygem.c”中我的C扩展和在gemspec的“扩展”中配置的有效extconf.rb，如何运行我的规范并仍然加载我的C扩展？当我更改C代码时，我需要采取哪些步骤来重新编译代码？这可能是个愚蠢的问题，但是从我的gem的开发源代码树中输入“bundleinstall”不会构建任何native扩展。当我手动运行rubyext/mygem/extconf.rb时，我确实得到了一个Makefile(在整个项目的根目录中)，然后当
我已经在Sinatra上创建了应用程序，它代表了一个简单的API。我想在生产和开发上进行部署。我想在部署时选择，是开发还是生产，一些方法的逻辑应该改变，这取决于部署类型。是否有任何想法，如何完成以及解决此问题的一些示例。例子:我有代码get'/api/test'doreturn"Itisdev"end但是在部署到生产环境之后我想在运行/api/test之后看到ItisPROD如何实现？ 最佳答案 根据SinatraDocumentation:EnvironmentscanbesetthroughtheRACK_ENVenvironm
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我们的git存储库中目前有一个Gemfile。但是，有一个gem我只在我的环境中本地使用(我的团队不使用它)。为了使用它，我必须将它添加到我们的Gemfile中，但每次我checkout到我们的master/dev主分支时，由于与跟踪的gemfile冲突，我必须删除它。我想要的是类似Gemfile.local的东西，它将继承从Gemfile导入的gems，但也允许在那里导入新的gems以供使用只有我的机器。此文件将在.gitignore中被忽略。这可能吗？ 最佳答案 设置BUNDLE_GEMFILE环境变量:BUNDLE_GEMFI
这似乎非常适得其反，因为太多的gem会在window上破裂。我一直在处理很多mysql和ruby-mysqlgem问题(gem本身发生段错误，一个名为UnixSocket的类显然在Windows机器上不能正常工作，等等)。我只是在浪费时间吗？我应该转向不同的脚本语言吗？ 最佳答案 我在Windows上使用Ruby的经验很少，但是当我开始使用Ruby时，我是在Windows上，我的总体印象是它不是Windows原生系统。因此，在主要使用Windows多年之后，开始使用Ruby促使我切换回原来的系统Unix，这次是Linux。Rub
我正在玩HTML5视频并且在ERB中有以下片段:mp4视频从在我的开发环境中运行的服务器很好地流式传输到chrome。然而firefox显示带有海报图像的视频播放器，但带有一个大X。问题似乎是mongrel不确定ogv扩展的mime类型，并且只返回text/plain，如curl所示:$curl-Ihttp://0.0.0.0:3000/pr6.ogvHTTP/1.1200OKConnection:closeDate:Mon,19Apr201012:33:50GMTLast-Modified:Sun,18Apr201012:46:07GMTContent-Type:text/plain
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
无论您是想搭建桌面端、WEB端或者移动端APP应用，HOOPSPlatform组件都可以为您提供弹性的3D集成架构，同时，由工业领域3D技术专家组成的HOOPS技术团队也能为您提供技术支持服务。如果您的客户期望有一种在多个平台（桌面/WEB/APP，而且某些客户端是“瘦”客户端）快速、方便地将数据接入到3D应用系统的解决方案，并且当访问数据时，在各个平台上的性能和用户体验保持一致，HOOPSPlatform将帮助您完成。利用HOOPSPlatform，您可以开发在任何环境下的3D基础应用架构。HOOPSPlatform可以帮您打造3D创新型产品，HOOPSSDK包含的技术有：快速且准确的CAD
在应用开发中，有时候我们需要获取系统的设备信息，用于数据上报和行为分析。那在鸿蒙系统中，我们应该怎么去获取设备的系统信息呢，比如说获取手机的系统版本号、手机的制造商、手机型号等数据。1、获取方式这里分为两种情况，一种是设备信息的获取，一种是系统信息的获取。1.1、获取设备信息获取设备信息，鸿蒙的SDK包为我们提供了DeviceInfo类，通过该类的一些静态方法，可以获取设备信息，DeviceInfo类的包路径为：ohos.system.DeviceInfo.具体的方法如下：ModifierandTypeMethodDescriptionstatic StringgetAbiList()Obt