Jiang锋时刻
Jiang锋时刻

大数据学习之Hadoop——07MapReduce相关练习01(wordCount + topN)

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1. 编写WordCount

  1. Driver端

    package com.hjf.mr.wordcount;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 9:49
 */
public class WordCountJob {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        // 创建Configuration和Job对象
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        // 指定Master对应的类, 就是当前所在的类
        job.setJarByClass(WordCountJob.class);

        // 指定Mapper和Reducer对应的类
        job.setMapperClass(WordCountMapper.class);
        job.setReducerClass(WordCountReducer.class);

        // 指定Mapper端输出的key 和value 的类型
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);

        // 指定Reducer端输出的key 和 value的类型
        // 如果Mapper端和Reducer端输出的key, value类型一样, 可省略其中一组的指定
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        
        Path inputPath = new Path("./Data/words.txt");
        Path outputPath = new Path("./Data/result");

        // 如果输出路径存在, 则删除
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        if (fs.exists(outputPath)){
            fs.delete(outputPath, true);
        }

        // 设置文件的输入路径 和 结果的返回路径
        FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        // 提交
        job.waitForCompletion(true);
        // job.submit();
    }
}

  2. Mapper端

    package com.hjf.mr.wordcount;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 9:54
 *
 *  Mapper
 *      KEYIN: Mapper端输入key的类型, 一般都是LongWritable
 *      VALUEIN: Mapper端输入value的类型
 *      KEYOUT: Mapper端输出key的类型
 *      VALUEOUT: Mapper端输出value的类型
 */
public class WordCountMapper extends Mapper {
    IntWritable one = new IntWritable(1);
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        // 将Text型转换为String 型
        String lines = value.toString();
        String[] words = lines.split(" ");
        // word --> (word, 1)
        for (String word: words) {
            context.write(new Text(word), one);
        }
    }
}
  1. Reducer端 
    package com.hjf.mr.wordcount;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 9:53
 *  Reducer
 *      KEYIN: reducer端输入key的类型
 *      VALUEIN: reducer端输入value的类型
 *      KEYOUT: reducer端输出key的类型
 *      VALUEOUT: reducer端输出value的类型
 */
public class WordCountReducer extends Reducer {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        // 相同key的value值进行累加
        for (IntWritable value: values) {
            sum += value.get();
        }
        IntWritable count = new IntWritable(sum);
        context.write(key, count);
    }
}

二. TopN

  1. 题目

    1、统计每门课程的平均分
    2、统计每门课程参考学生的平均分，并且按课程存入不同的结果文件，要求一门课程一个结果文件，并且按平均分从高到低排序，分数保留一位小数
    3、求出每门课程参考学生成绩最高的学生的信息：课程，姓名和平均分

  2. 数据集

    computer,huangxiaoming,85,86,41,75,93,42,85
    computer,xuzheng,54,52,86,91,42
    computer,huangbo,85,42,96,38
    english,zhaobenshan,54,52,86,91,42,85,75
    english,liuyifei,85,41,75,21,85,96,14
    algorithm,liuyifei,75,85,62,48,54,96,15
    computer,huangjiaju,85,75,86,85,85
    english,liuyifei,76,95,86,74,68,74,48
    english,huangdatou,48,58,67,86,15,33,85
    algorithm,huanglei,76,95,86,74,68,74,48
    algorithm,huangjiaju,85,75,86,85,85,74,86
    computer,huangdatou,48,58,67,86,15,33,85

    english,zhouqi,85,86,41,75,93,42,85,75,55,47,22
    english,huangbo,85,42,96,38,55,47,22
    algorithm,liutao,85,75,85,99,66
    computer,huangzitao,85,86,41,75,93,42,85
    math,wangbaoqiang,85,86,41,75,93,42,85
    computer,liujialing,85,41,75,21,85,96,14,74,86
    computer,liuyifei,75,85,62,48,54,96,15
    computer,liutao,85,75,85,99,66,88,75,91
    computer,huanglei,76,95,86,74,68,74,48
    english,liujialing,75,85,62,48,54,96,15
    math,huanglei,76,95,86,74,68,74,48
    math,huangjiaju,85,75,86,85,85,74,86
    math,liutao,48,58,67,86,15,33,85
    english,huanglei,85,75,85,99,66,88,75,91
    math,xuzheng,54,52,86,91,42,85,75
    math,huangxiaoming,85,75,85,99,66,88,75,91
    math,liujialing,85,86,41,75,93,42,85,75
    english,huangxiaoming,85,86,41,75,93,42,85
    algorithm,huangdatou,48,58,67,86,15,33,85
    algorithm,huangzitao,85,86,41,75,93,42,85,75

1. 问题1

问题: 统计每门课程平均分
思路:
1. 先计算每名学生的每门课程的平均分
2. 再用计算得到的平均分累加计算课程平均分

  1. Driver 端

    package com.hjf.mr.top_n.question1;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 11:06
 *
 */
public class TopNJob1 {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);

        job.setJarByClass(TopNJob1.class);
        job.setMapperClass(TopNMapper1.class);
        job.setReducerClass(TopNReducer1.class);

        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(DoubleWritable.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);

        Path inputPath = new Path("./Data/score.txt");
        Path outputPath = new Path("./Data/result");

        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        if (fs.exists(outputPath)) {
            fs.delete(outputPath, true);
        }

        FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);

        job.waitForCompletion(true);
    }
}

  2. Mapper 端

    package com.hjf.mr.top_n.question1;

import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 11:12
 */
public class TopNMapper1 extends Mapper {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String lines = value.toString();
        String[] split = lines.split(",");
        Text courseName = new Text(split[0]);
        double sum = 0.0;
        int count = split.length - 2;
        for (int i = 2; i < split.length; i++) {
            sum += Integer.parseInt(split[i]);
        }
        DoubleWritable avg = new DoubleWritable(sum / count);
        context.write(courseName, avg);

    }
}

  3. Reducer 端

    package com.hjf.mr.top_n.question1;

import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 11:13
 */
public class TopNReducer1 extends Reducer {
    @Override
    protected void reduce(Text key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0.0;
        int count = 0;
        for (DoubleWritable value: values){
            sum += value.get();
            count += 1;
        }
        DoubleWritable result = new DoubleWritable(sum / count);
        context.write(key, result);
    }
}

2. 问题2

  1. Driver

    package com.hjf.mr.top_n.question2;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 11:06
 *
 */
public class TopNJob2 {
    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf);
        
        // 指定自定义分区类
        job.setPartitionerClass(TopNPartition.class);
        // 指定分区数
        job.setNumReduceTasks(4);

        job.setJarByClass(TopNJob2.class);
        job.setMapperClass(TopNMapper2.class);
        job.setReducerClass(TopNReducer2.class);
        job.setMapOutputKeyClass(CourseScore.class);
        job.setMapOutputValueClass(NullWritable.class);
        job.setOutputKeyClass(CourseScore.class);
        job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
        Path inputPath = new Path("./Data/score.txt");
        Path outputPath = new Path("./Data/result");
        FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
        if (fs.exists(outputPath)) {
            fs.delete(outputPath, true);
        }
        FileInputFormat.setInputPaths(job, inputPath);
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, outputPath);
        job.waitForCompletion(true);
    }
}

  2. Mapper

    package com.hjf.mr.top_n.question2;

import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;

import java.io.IOException;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 11:12
 */
public class TopNMapper2 extends Mapper {
    @Override
    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String lines = value.toString();
        String[] split = lines.split(",");
        String courseName = split[0];
        String name = split[1];
        double sum = 0.0;
        int count = split.length - 2;
        for (int i = 2; i < split.length; i++) {
            sum += Integer.parseInt(split[i]);
        }
        CourseScore courseScore = new CourseScore(courseName, name, sum / count);
        context.write(courseScore, NullWritable.get());
    }
}

  3. Reducer

    package com.hjf.mr.top_n.question2;

import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;

import java.io.IOException;
import java.text.DecimalFormat;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 11:13
 */
public class TopNReducer2 extends Reducer {
    @Override
    protected void reduce(CourseScore key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        double sum = 0.0;

        for (NullWritable value: values) {
            // 获取 CourseScore对象中的score值, 并将其保留一位小数, 
            // 然后再重新封装成CourseScore对象
            double score = key.getScore();
            DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.0");
            double format = Double.parseDouble(df.format(score));
            CourseScore courseScore = new CourseScore(key.getCourse(), key.getName(), format);

            context.write(courseScore, value);
        }
    }
}

  4. Partition

    package com.hjf.mr.top_n.question2;

import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 15:42
 * 
 *  Partitioner
 *      pattition对应的key, value类型应该和Mapper端输出类型保持一致
 */
public class TopNPartition extends Partitioner {

    @Override
    public int getPartition(CourseScore courseScore, NullWritable nullWritable, int numPartitions) {
        String course = courseScore.getCourse();
        // 将不同课程名的信息保存到不同的分区中
        switch (course) {
            case "algorithm":
                return 0;
            case "computer":
                return 1;
            case "english":
                return 2;
            default:
                return 3;
        }
    }
}

  5. 自定义类型

    package com.hjf.mr.top_n.question2;

import org.apache.hadoop.io.WritableComparable;

import java.io.DataInput;
import java.io.DataOutput;
import java.io.IOException;

/**
 * @author Jiang锋时刻
 * @create 2020-05-17 15:48
 */
public class CourseScore implements WritableComparable {
    private String course;
    private String name;
    private double score;
    
    // 反序列化时, 需要反射调用空参构造函数, 所以必须要有该空参构造函数
    public CourseScore() {
    }

    public CourseScore(String course, String name, double score) {
        this.course = course;
        this.name = name;
        this.score = score;
    }

    public String getCourse() {
        return course;
    }

    public double getScore() {
        return score;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    @Override
    public int compareTo(CourseScore that) {
        if (this.score > that.score){
            return -1;
        } else if (this.score < that.score) {
            return 1;
        } else {
            return 0;
        }
    }
    
    // 重写序列化方法
    @Override
    public void write(DataOutput out) throws IOException {
        out.writeUTF(course);
        out.writeUTF(name);
        out.writeDouble(score);
    }
    
    // 重写反序列化方法
    // 注意: 反序列化的顺序和序列化的顺序必须完全一致
    @Override
    public void readFields(DataInput in) throws IOException {
        course = in.readUTF();
        name = in.readUTF();
        score = in.readDouble();
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "课程: " + course + ", 姓名: " + name + ", 分数: " + score;
    }
}

3. 问题三

问题3只需在问题2代码的基础上修改一下输出条件即可

public class TopNReducer3 extends Reducer {
    // 注意: 必须设置在reduce函数外部, 否则每次运行都会被重新初始化
    // 设置一个变量, 用于统计输出的数据条数
    int count = 0;
    // 需要输出前几的数据, 这里就设置为数字几
    private final int top = 3;
    @Override
    protected void reduce(CourseScore key, Iterable values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        for (NullWritable value: values) {
            double score = key.getScore();
            DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.0");
            double format = Double.parseDouble(df.format(score));
            CourseScore courseScore = new CourseScore(key.getCourse(), key.getName(), format);
            if (count++ < top){
                context.write(courseScore, value);
            }
        }
    }
}

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    预言日：人总是在逃避命运的路上，与之不期而遇。心理学上有个著名的名词，叫做自证预言；经济学上也有一个很著名的定律叫做，墨菲定律；在灵修派上，还有一个很著名的法则，叫做吸引力法则。这3个领域的词，虽然看起来不太一样，但是他们都在告诉人们一个现象：你越担心什么，就越有可能会发生什么。同样的道理，你越想得到什么，就应该要积极地去创造什么。无论是自证预言，墨菲定律还是吸引力法则，对人都有正反2个维度的影响
  • 《大清方方案》| 第二话 谁佐清欢
    和珅究竟说了些什么？竟能令堂堂九五之尊龙颜失色！此处暂且按下不表；单说这位乾隆皇帝，果真不愧是康熙从小带过的，一旦决定了要做的事，便杀伐决断毫不含糊。他当即亲自拟旨，着令和珅为钦差大臣，全权负责处理方方事件，并钦赐尚方宝剑，遇急则三品以下官员可先斩后奏。和珅身负皇上重托，岂敢有半点怠慢，当夜即率领相关人等，马不停蹄杀奔江汉。这一路上，和珅的几位幕僚一直在商讨方方事件的处置方案。有位年轻幕僚建议快刀
  • 《小满细雨轻湿尘》 快乐的人ZZM
    图片发自App《小满细雨轻湿尘》文/快乐的人zzm小满细雨轻湿尘石榴花开落纷纷落红不是无情物坠入泥土育养根2018-5-23
  • 《庄子.达生9》 钱江潮369
    【原文】孔子观于吕梁，县水三十仞，流沫四十里，鼋鼍鱼鳖之所不能游也。见一丈夫游之，以为有苦而欲死也，使弟子并流而拯之。数百步而出，被发行歌而游于塘下。孔子从而问焉，曰：“吾以子为鬼，察子则人也。请问，‘蹈水有道乎’”曰：“亡，吾无道。吾始乎故，长乎性，成乎命。与齐俱入，与汩偕出，从水之道而不为私焉。此吾所以蹈之也。”孔子曰：“何谓始乎故，长乎性，成乎命？”曰：“吾生于陵而安于陵，故也；长于水而安于
  • 水泥质量纠纷案代理词 徐宝峰律师
    贵州领航建设有限公司诉贵州纳雍隆庆乌江水泥有限公司产品质量纠纷案代理词尊敬的审判长、审判员：贵州千里律师事务所接受被告贵州纳雍隆庆乌江水泥有限公司的委托，指派我担任其诉讼代理人，参加本案的诉讼活动。下面，我结合本案事实和相关法律规定发表如下代理意见，供合议庭评议案件时参考：原告应当举证证明其遭受的损失与被告生产的水泥质量的因果关系。首先水泥是一种粉状水硬性无机胶凝材料。加水搅拌后成浆体，能在空气中
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    怎么起诉借钱不还的人？怎样起诉欠款不还的人？如果遇到难以解决的法律问题，我们可以匹配专业律师。例如：婚姻家庭（离婚纠纷）、刑事辩护、合同纠纷、债权债务、房产（继承）纠纷、交通事故、劳动争议、人身损害、公司相关法律事务（法律顾问）等咨询推荐手机/微信:15633770876【全国案件皆可】借钱不还起诉对方需要哪些资料起诉欠钱不还的，一般需要的材料包括以下这些：借据、收据、欠条、付款凭证等证据，以及向
  • 2019-12-22-22:30 涓涓1016
    今天是冬至，写下我的日更，是因为这两天的学习真的是能量的满满，让我看到了自己，未来另外一种可能性，也让我看到了这两年这几年的过程中我所接受那些痛苦的来源。一切的根源和痛苦都来自于人生，家庭，而你的原生家庭，你的爸爸和妈妈，是因为你这个灵魂在那一刻选择他们作为你的爸爸和妈妈来的，所以你得接受他，你得接纳他，他就是因为他的存在而给你的学习和成长带来这些痛苦，那其实是你必然要经历的这个过程，当你去接纳的
  • 第四天旅游线路预览——从换乘中心到喀纳斯湖 陟彼高冈yu 基于Googleearthstudio的旅游规划和预览旅游
    第四天：从贾登峪到喀纳斯风景区入口，晚上住宿贾登峪；换乘中心有4路车，喀纳斯①号车，去喀纳斯湖，路程时长约5分钟；将上面的的行程安排进行动态展示，具体步骤见”Googleearthstudio进行动态轨迹显示制作过程“、“Googleearthstudio入门教程”和“Googleearthstudio进阶教程“相关内容，得到行程如下所示：Day4-2-480p
  • 509. 斐波那契数(每日一题) lzyprime
    lzyprime博客(github)创建时间：2021.01.04qq及邮箱：2383518170leetcode笔记题目描述斐波那契数，通常用F(n)表示，形成的序列称为斐波那契数列。该数列由0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1)=1F(n)=F(n-1)+F(n-2)，其中n>1给你n，请计算F(n)。示例1：输入：2输出：1解释：F(2)=F(1)+
  • 今又重阳 芮峻
    今又重阳图片发自App白露成霜菊花黄，岁岁重阳，今又重阳。登高远望，君不见，那来时路上少年，青丝已染雪霜。落日一点一点西坠，谁有力量，托住使其回往。转眼缺了大半，又能怎样？江天两茫茫。给我一壶烈酒，我要敬那斜阳，看谁先醉？笑指西天红了一片，借点酒力，老夫聊发一次少年狂。老严.2019年重阳节.杭州
  • 2018/02/12 Tracy_zhang
    人生并不在于获取，更在于放得下。放下一粒种子，收获一棵大树;放下一处烦恼，收获一个惊喜;放下一种偏见，收获一种幸福;放下一种执著，收获一种自在。放下既是一种理性抉择，也是一种豁达美。只要看得开放得下，何愁没有快乐的春莺在啼鸣，何愁没有快乐的泉溪在歌唱，何愁没有快乐的鲜花绽放!
  • 郎朗大婚娶公主：所有光环的背后，都是十年如一日的自律 简小尘
    近日，关于郎朗大婚的新闻上了热搜，看了新娘的照片，既有天使般的面容，更有魔鬼般的身材，关键是人家还身世好，又有才华，这真的是让所有男人羡慕嫉妒恨哪。有些人不禁会想，“凭什么郎朗的人生就象开挂了一样，可我却每天都活得这么狼狈！”其实，每个开挂的人生背后，都是苦行僧般的自律。01欲戴王冠，必承其重。练琴不能只靠兴趣，更需要自律！我们先来看一下朗朗在小时候的作息时间表：早晨5:45起床，练琴1小时。中午
  • 高端密码学院笔记285 柚子_b4b4
    高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（598）期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。贪图省力的船夫，目标永远下游。智者的梦再美，也不如愚人实干的脚印。幸福早课堂2020.10.16星期五一笔记:1，重视和珍惜的前提是知道它的价值非常重要，当你珍惜了，你就真正定下来，真正的学到身上。2，大家需要
  • 2020-04-12每天三百字之连接与替代 冷眼看潮
    不知道是不是好为人师，有时候还真想和别人分享一下我对某些现象的看法或者解释。人类社会不断发展进步的过程，就是不断连接与替代的过程。人类发现了火并应用火以后，告别了茹毛饮血的野兽般的原始生活（火烧、烹饪替代了生食）人类用石器代替了完全手工，工具的使用使人类进步一大步。类似这样的替代还有很多，随着科技的发展，有更多的原始的事物被替代，代之以更高效、更先进的技术。在近现代，汽车替代了马车，高速公路和铁路
  • 398顺境，逆境 戴骁勇
    2018.11.27周二雾霾最近儿子进入了一段顺境期，今天表现尤其不错。今天的数学测试成绩喜人，没有出现以往的计算错误，整个卷面书写工整，附加题也在规定时间内完成且做对。为迎接体育测试的锻炼有了质的飞跃。坐位体前屈成绩突飞猛进，估测成绩能达到12cm，这和上次测试的零分来比，简直是逆袭。儿子还在不断锻炼和提升，唯恐到时候掉链子。跑步姿势在我的调教下，逐渐正规起来，速度随之也有了提升。今晚测试的50
  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • 东南林氏之九牧林候选父系 祖缘树TheYtree
    渊源介绍东晋初年晋安林始祖林禄公入闽，传十世隋右丞林茂，由晋安迁居莆田北螺村。又五世而至林万宠，唐开元间任高平太守，生三子：韬、披、昌。韬公之孙攒，唐德宗立双阙以旌表其孝，时号"阙下林家"。昌公字茂吉，乃万宠公第三子，官兵部司马，配宋氏，生一子名萍。萍于唐贞元间明经及第，官沣洲司马(后追赠中宪大夫)。唐太和年间归隐后，迁居仙游游洋，世称“游洋林”；其后裔居游洋后迁移漳州漳浦路下，由路下林第四房平和
  • 2019-08-08 65454
    东莞家庭聚会出行旅游去哪里玩住？想起来有很久没有和家里人聚会啦，这次组织家人来到威廉古堡别墅轰趴，一大家子27个人，在别墅订了一天办，玩的非常的开心，小孩子玩游戏机，也很放心不会丢，我们就在唱歌、打麻将、打桌球一系列的活动，还准备小次等小孩生日在别墅举办，还可以给孩子做一个生日的策划
  • 大伟说成语之唉声叹气 求索大伟
    ＊大伟说成语＊【唉声叹气】叹气：因心里不痛快或不如意而吐出长气，发出声音。因为痛苦、憋闷或感伤而发出叹息的声音。【大伟说】情绪外露，非人类所特有，动物亦有情绪，悲哀和欢乐所表示的情绪亦是不一样的，会嗷嗷大叫也会低吟痛哭。不同的是，人类的情绪更复杂，更多样，更丰富。唉声叹气，可以说是最基础的情绪，因为无奈而举足无措，不知该如何如何化解，只有独自一人慢慢承受，长吁短叹不知如何是好，其实是无能无力的表现
  • Hadoop(一) 朱辉辉33 hadooplinux
    今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。 首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.    在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
  • maven An error occurred while filtering resources blackproof maven报错
    转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources   maven报错： maven An error occurred while filtering resources   Maven -> Update Proje
  • jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
    linux下常见定位命令： 1、jps      输出Java进程       -q       只输出进程ID的名称，省略主类的名称；       -m      输出进程启动时传递给main函数的参数；     &nb
  • java 位移运算与乘法运算 周凡杨 java位移运算乘法
      对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：     问题： 用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
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    从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
  • MQ初级学习 510888780 activemq
    1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。 启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
  • Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 springtransactional
    //事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
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    idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
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      解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复   事务常用命令:             Commit提交         
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    在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
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            angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
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    什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射   内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
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    刚开始使用rz上传和sz下载命令： 因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求： 我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题 但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题 解决方法： 上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题： 那就是文
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    介绍 以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能 支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
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    import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
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  • 给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
    背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
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    在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
  • 再看知名应用背后的第三方开源项目 dcj3sjt126com ios
    知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
  • Objective-c单例模式的正确写法 jsntghf 单例iosiPhone
    一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
  • jquery easyui datagrid 加载成功，选中某一行 hae jqueryeasyuidatagrid数据加载
    1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess $( '#dg' ).datagrid({onLoadSuccess :  function (data){      $( '#dg' ).datagrid( 'selectRow' ,3); }});   2.onL
  • jQuery用户数字打分评价效果 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
  • mybatis的paramType kerryg DAOsql
    MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数：    Dao层函数方法：     public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml    <select id="selectUser" result
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               Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
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    在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found 文件：repository/db/txn_current、repository/db/current   其中current记录当前最新版本号，txn_current记录版本库中版本
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