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Hadoop之mapreduce参数大全-7

151.设置客户端与 AM 之间的IPC（Inter-Process Communication）连接在发生超时时的最大重试次数

yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries-on-timeouts 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的一个配置属性。该属性用于设置客户端与 AM 之间的IPC（Inter-Process Communication）连接在发生超时时的最大重试次数。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries-on-timeouts
描述： 该属性指定了客户端与 MapReduce Application Master 之间的IPC连接在发生超时时的最大重试次数。IPC连接用于客户端与 AM 进行通信，例如提交任务、获取任务状态等。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望设置客户端与 AM 之间的IPC连接在发生超时时的最大重试次数为 2 次，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.client-am.ipc.max-retries-on-timeoutsname>
  <value>2value>
property>
```
上述配置将在发生超时时的最大重试次数设置为 2。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。调整这个属性可能对客户端与 AM 之间的通信可靠性产生影响。确保根据你的需求和网络条件来调整这个值。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

152.设置 MapReduce 客户端与 ResourceManager 之间的 IPC（Inter-Process Communication）连接的最大重试次数

yarn.app.mapreduce.client.max-retries 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce 客户端的一个配置属性。该属性用于设置 MapReduce 客户端与 ResourceManager 之间的 IPC（Inter-Process Communication）连接的最大重试次数。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.client.max-retries
描述： 该属性指定了 MapReduce 客户端与 ResourceManager 之间的 IPC 连接的最大重试次数。IPC 连接用于客户端提交 MapReduce 任务、获取任务状态等。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望设置客户端与 ResourceManager 之间的 IPC 连接的最大重试次数为 3 次，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.client.max-retriesname>
  <value>3value>
property>
```
上述配置将最大重试次数设置为 3。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。调整这个属性可能对客户端与 ResourceManager 之间的通信可靠性产生影响。确保根据你的需求和网络条件来调整这个值。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

153.设置 MapReduce 任务的 Application Master 请求的资源量，以指定 Application Master 的内存资源大小

yarn.app.mapreduce.am.resource.mb 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的一个配置属性。该属性用于设置 MapReduce 任务的 Application Master 请求的资源量，以指定 Application Master 的内存资源大小。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.resource.mb
描述： 该属性指定了 MapReduce Application Master 请求的内存资源量，单位为兆字节（MB）。这是 AM 启动时向 YARN ResourceManager 请求的资源大小。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望设置 MapReduce Application Master 请求的内存资源为 1024 MB，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mbname>
  <value>1024value>
property>
```
上述配置将设置 AM 请求的内存资源为 1024 MB。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。调整这个属性可能会影响 MapReduce 任务的性能和资源分配。确保根据你的任务需求和集群资源来调整这个值。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

154.设置 MapReduce 任务的 Application Master 请求的虚拟内核数量，以指定 Application Master 的 CPU 资源需求

yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的一个配置属性。该属性用于设置 MapReduce 任务的 Application Master 请求的虚拟内核数量，以指定 Application Master 的 CPU 资源需求。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores
描述： 该属性指定了 MapReduce Application Master 请求的虚拟内核数量。这是 AM 启动时向 YARN ResourceManager 请求的 CPU 资源数量。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望设置 MapReduce Application Master 请求的虚拟内核数量为 2，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcoresname>
  <value>2value>
property>
```
上述配置将设置 AM 请求的虚拟内核数量为 2。

155.设置在硬杀（hard kill）操作中，AM 最大的超时时间

yarn.app.mapreduce.am.hard-kill-timeout-ms 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce Application Master（AM）的配置属性之一。该属性用于设置在硬杀（hard kill）操作中，AM 最大的超时时间。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.am.hard-kill-timeout-ms
描述： 该属性指定了在进行硬杀操作时，AM 允许的最大超时时间。硬杀是指强制终止 AM 进程的操作。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望设置硬杀操作的最大超时时间为 60000 毫秒（即 60 秒），可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.hard-kill-timeout-msname>
  <value>60000value>
property>
```
上述配置将硬杀操作的最大超时时间设置为 60000 毫秒。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。调整这个属性可能会影响 MapReduce 任务的执行和 AM 进程的终止行为。确保根据你的需求和集群环境来调整这个值。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

156.设置客户端在提交 MapReduce 任务时的最大重试次数

yarn.app.mapreduce.client.job.max-retries 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce 客户端的一个配置属性。该属性用于设置客户端在提交 MapReduce 任务时的最大重试次数。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.client.job.max-retries
描述： 该属性指定了客户端在提交 MapReduce 任务时的最大重试次数。如果任务提交失败，客户端将尝试重新提交任务，直到达到最大重试次数。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望设置客户端在提交 MapReduce 任务时的最大重试次数为 3 次，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.client.job.max-retriesname>
  <value>3value>
property>
```
上述配置将最大重试次数设置为 3。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。调整这个属性可能对 MapReduce 任务的提交可靠性产生影响。确保根据你的需求和集群环境来调整这个值。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 和 YARN 相关的服务。

157.设置客户端在提交 MapReduce 任务时的重试间隔

yarn.app.mapreduce.client.job.retry-interval 是 Apache Hadoop YARN 中 MapReduce 客户端的一个配置属性。该属性用于设置客户端在提交 MapReduce 任务时的重试间隔。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： yarn.app.mapreduce.client.job.retry-interval
描述： 该属性指定了客户端在提交 MapReduce 任务时的重试间隔，即在重试之前等待的时间。如果任务提交失败，客户端将在设定的时间间隔后尝试重新提交任务。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。
示例： 如果你希望设置客户端在提交 MapReduce 任务时的重试间隔为 5000 毫秒（即 5 秒），可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.client.job.retry-intervalname>
  <value>5000value>
property>
```
上述配置将重试间隔设置为 5000 毫秒。

158.控制 MapReduce 任务提交时是否支持跨平台执行

mapreduce.app-submission.cross-platform 是 Apache Hadoop MapReduce 中的配置属性之一。该属性用于控制 MapReduce 任务提交时是否支持跨平台执行。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.app-submission.cross-platform
描述： 该属性控制 MapReduce 任务提交时是否支持跨平台执行。当设置为 true 时，表示允许在不同的操作系统上提交和执行 MapReduce 任务。当设置为 false 时，任务只能在与提交节点相同的操作系统上执行。
默认值： 默认情况下，该属性的值可能是 false，即默认不允许跨平台执行。
示例： 如果你希望允许跨平台执行 MapReduce 任务，可以将该属性设置为 true：
```
<property>
  <name>mapreduce.app-submission.cross-platformname>
  <value>truevalue>
property>
```
上述配置将允许跨平台执行 MapReduce 任务。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保了解在特定的环境中是否需要跨平台执行任务，并根据实际需求来配置这个属性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

159.指定 MapReduce 程序的框架路径，即 MapReduce 作业运行时所需的库和依赖项的路径

mapreduce.application.framework.path 是 Apache Hadoop MapReduce 中的配置属性之一。该属性用于指定 MapReduce 程序的框架路径，即 MapReduce 作业运行时所需的库和依赖项的路径。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.application.framework.path
描述： 该属性指定了 MapReduce 程序的框架路径。框架路径通常包含了 MapReduce 程序运行所需的库、依赖项以及其他相关文件。
默认值： 该属性通常没有一个固定的默认值，因为它需要根据实际部署情况来配置。
示例： 如果你的 MapReduce 程序依赖于特定的库和资源文件，你可以将这些文件放置在某个目录，并将该目录的路径配置到 mapreduce.application.framework.path 中：
```
<property>
  <name>mapreduce.application.framework.pathname>
  <value>/path/to/frameworkvalue>
property>
```
上述配置将 mapreduce.application.framework.path 设置为 /path/to/framework。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保根据你的 MapReduce 作业的依赖项和要求来配置这个属性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

160.指定 MapReduce 作业的类加载器（ClassLoader）

mapreduce.job.classloader 是 Apache Hadoop MapReduce 中的配置属性之一。该属性用于指定 MapReduce 作业的类加载器（ClassLoader）。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.job.classloader
描述： 该属性指定了 MapReduce 作业使用的类加载器。类加载器用于加载作业的类和依赖项。
默认值： 该属性通常没有一个固定的默认值，因为它需要根据实际部署情况来配置。
示例： 如果你希望使用特定的类加载器，可以将其配置到 mapreduce.job.classloader 中：
```
<property>
  <name>mapreduce.job.classloadername>
  <value>org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppClassLoadervalue>
property>
```
上述配置将 mapreduce.job.classloader 设置为 org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppClassLoader。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保了解你的作业的类加载需求，并根据实际情况配置这个属性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

161.指定由系统类加载器加载的类列表

mapreduce.job.classloader.system.classes 是 Apache Hadoop MapReduce 中的配置属性之一，用于指定由系统类加载器加载的类列表。系统类加载器是指加载 Java 运行时系统类的加载器。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.job.classloader.system.classes
描述： 该属性指定了由系统类加载器加载的类的列表。这些类将不受 MapReduce 作业类加载器的影响，而是由系统类加载器加载。这个配置属性的值是一个以逗号分隔的类名列表。
默认值： 该属性通常没有一个固定的默认值，因为它需要根据实际部署情况来配置。
示例： 如果你希望由系统类加载器加载 com.example.MySystemClass 和 org.apache.hadoop.mapreduce.* 下的所有类，可以将其配置到 mapreduce.job.classloader.system.classes 中：
```
<property>
  <name>mapreduce.job.classloader.system.classesname>
  <value>com.example.MySystemClass,org.apache.hadoop.mapreduce.*value>
property>
```
上述配置将由系统类加载器加载的类指定为 com.example.MySystemClass 和 org.apache.hadoop.mapreduce.* 下的所有类。

162.指定要记录到任务日志的 JVM 系统属性列表

mapreduce.jvm.system-properties-to-log 是 Apache Hadoop MapReduce 中的配置属性之一，用于指定要记录到任务日志的 JVM 系统属性列表。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jvm.system-properties-to-log
描述： 该属性指定了在任务运行期间要记录到任务日志的 JVM 系统属性列表。这些系统属性将被记录，以便在调试和分析任务问题时提供有用的信息。
默认值： 该属性通常没有一个固定的默认值，因为它需要根据实际部署情况来配置。
示例： 如果你希望记录所有的 JVM 系统属性，可以将其配置为 *：
```
<property>
  <name>mapreduce.jvm.system-properties-to-logname>
  <value>*value>
property>
```
上述配置将记录所有的 JVM 系统属性。

如果你只想记录特定的系统属性，可以列出它们的名称，例如：
```
<property>
  <name>mapreduce.jvm.system-properties-to-logname>
  <value>user.name,hadoop.tmp.dirvalue>
property>
```
上述配置将只记录 user.name 和 hadoop.tmp.dir 这两个系统属性。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保了解你的作业的调试需求，并根据实际情况配置这个属性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

163.指定 JobHistoryServer 的监听地址

mapreduce.jobhistory.address 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定 JobHistoryServer 的监听地址。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.address
描述： 该属性指定了 JobHistoryServer 监听的网络地址。JobHistoryServer 负责管理和显示已完成的 MapReduce 作业的历史信息。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。默认情况下，JobHistoryServer 可能会监听本地地址（localhost）。
示例： 如果你希望 JobHistoryServer 在特定的主机和端口上监听，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.addressname>
  <value>hostname:portvalue>
property>
```
其中 hostname 是 JobHistoryServer 监听的主机名或 IP 地址，port 是端口号。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保 JobHistoryServer 的地址与你的集群环境相匹配，并根据需要进行配置。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

164.指定 JobHistoryServer Web 应用程序的监听地址

mapreduce.jobhistory.webapp.address 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定 JobHistoryServer Web 应用程序的监听地址。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.webapp.address
描述： 该属性指定了 JobHistoryServer Web 应用程序监听的网络地址。JobHistoryServer Web 应用程序提供了一个用户界面，用于查看和检索已完成的 MapReduce 作业的历史信息。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。默认情况下，JobHistoryServer Web 应用程序可能会监听本地地址（localhost）。
示例： 如果你希望 JobHistoryServer Web 应用程序在特定的主机和端口上监听，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.addressname>
  <value>hostname:portvalue>
property>
```
其中 hostname 是 JobHistoryServer Web 应用程序监听的主机名或 IP 地址，port 是端口号。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保 JobHistoryServer Web 应用程序的地址与你的集群环境相匹配，并根据需要进行配置。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

165.指定启用 HTTPS 的 JobHistoryServer Web 应用程序的监听地址

mapreduce.jobhistory.webapp.https.address 是 Apache Hadoop MapReduce 中的配置属性，用于指定启用 HTTPS 的 JobHistoryServer Web 应用程序的监听地址。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.webapp.https.address
描述： 该属性指定了启用 HTTPS 的 JobHistoryServer Web 应用程序监听的网络地址。JobHistoryServer Web 应用程序提供了一个用户界面，用于查看和检索已完成的 MapReduce 作业的历史信息。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。默认情况下，JobHistoryServer Web 应用程序可能会监听本地地址（localhost）。
示例： 如果你希望 JobHistoryServer Web 应用程序在特定的主机和端口上启用 HTTPS 监听，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.https.addressname>
  <value>hostname:portvalue>
property>
```
其中 hostname 是 JobHistoryServer Web 应用程序启用 HTTPS 监听的主机名或 IP 地址，port 是 HTTPS 端口号。

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保 JobHistoryServer Web 应用程序的 HTTPS 地址与你的集群环境相匹配，并根据需要进行配置。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

166.指定 JobHistoryServer 使用的服务主体对应的 keytab 文件路径

mapreduce.jobhistory.keytab 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定 JobHistoryServer 使用的服务主体对应的 keytab 文件路径。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.keytab
描述： 该属性指定了 JobHistoryServer 使用的服务主体对应的 keytab 文件的路径。keytab 文件通常包含了服务主体的密钥信息，用于进行身份验证。
默认值： 该属性通常没有一个固定的默认值，因为它需要根据实际部署情况来配置。
示例： 如果你的 JobHistoryServer 使用的服务主体是 mapred/[email protected]，并且对应的 keytab 文件位于 /etc/security/keytabs/mapred.headless.keytab，可以将该属性配置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.keytabname>
  <value>/etc/security/keytabs/mapred.headless.keytabvalue>
property>
```

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保了解你的 JobHistoryServer 的安全配置需求，并根据实际情况配置这个属性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

167.指定 JobHistoryServer 使用的服务主体

mapreduce.jobhistory.principal 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定 JobHistoryServer 使用的服务主体。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.principal
描述： 该属性指定了 JobHistoryServer 使用的服务主体。服务主体通常用于进行身份验证。
默认值： 该属性通常没有一个固定的默认值，因为它需要根据实际部署情况来配置。
示例： 如果你的 JobHistoryServer 使用的服务主体是 mapred/[email protected]，可以将该属性配置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.principalname>
  <value>mapred/[email protected]value>
property>
```

168.指定用于标记作业历史信息中间完成的目录

mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定用于标记作业历史信息中间完成的目录。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir
描述： 该属性指定了 MapReduce 作业历史服务器用于标记作业已经完成的中间目录。这个目录包含一个 “done” 文件，该文件表示作业已经完成，历史服务器可以开始处理该作业的历史信息。
默认值： 该属性通常没有一个固定的默认值，因为它需要根据实际部署情况来配置。
示例： 如果你希望将中间完成标记文件放置在 /user/history/done_intermediate 目录下，可以将该属性配置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dirname>
  <value>/user/history/done_intermediatevalue>
property>
```

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。确保了解你的作业历史服务器的配置需求，并根据实际情况配置这个属性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

169.指定用于标记用户作业历史信息中间完成的目录的权限

mapreduce.jobhistory.intermediate-user-done-dir.permissions 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定用于标记用户作业历史信息中间完成的目录的权限。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.intermediate-user-done-dir.permissions
描述： 该属性指定了 MapReduce 作业历史服务器用于标记用户作业已经完成的中间目录的权限。这个目录包含一个 “done” 文件，该文件表示用户作业已经完成，历史服务器可以开始处理该作业的历史信息。
默认值： 该属性通常没有一个固定的默认值，因为它需要根据实际部署情况来配置。
示例： 如果你希望将中间完成标记文件放置在 /user/history/done_intermediate 目录下，并设置该目录的权限为 750，可以将该属性配置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-user-done-dir.permissionsname>
  <value>750value>
property>
```

170.指定是否总是扫描用户目录以查找历史信息

mapreduce.jobhistory.always-scan-user-dir 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定是否总是扫描用户目录以查找历史信息。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.always-scan-user-dir
描述： 该属性用于控制 JobHistoryServer 是否总是扫描用户目录以查找历史信息。当设置为 true 时，JobHistoryServer 将始终扫描用户目录。当设置为 false 时，JobHistoryServer 只在检测到新的用户目录时才会进行扫描。
默认值： 默认情况下，该属性的值可能是 false，即 JobHistoryServer 可能不总是扫描用户目录。
示例： 如果你希望 JobHistoryServer 总是扫描用户目录以查找历史信息，可以将该属性设置为 true：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.always-scan-user-dirname>
  <value>truevalue>
property>
```

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。根据实际需求和集群环境来配置这个属性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

171.指定 JobHistoryServer 存储已完成作业历史信息的目录

mapreduce.jobhistory.done-dir 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定 JobHistoryServer 存储已完成作业历史信息的目录。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.done-dir
描述： 该属性指定了 JobHistoryServer 存储已完成作业历史信息的目录。这个目录包含已经完成的 MapReduce 作业的历史信息，以便用户和管理员可以查看。
默认值： 该属性通常没有一个固定的默认值，因为它需要根据实际部署情况来配置。
示例： 如果你希望将已完成作业历史信息存储在 /user/history/done 目录下，可以将该属性配置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.done-dirname>
  <value>/user/history/donevalue>
property>
```

172.指定是否启用 JobHistoryServer 的历史信息清理功能

mapreduce.jobhistory.cleaner.enable 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定是否启用 JobHistoryServer 的历史信息清理功能。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.cleaner.enable
描述： 该属性用于控制是否启用 JobHistoryServer 的历史信息清理功能。当设置为 true 时，JobHistoryServer 将定期清理过时的历史信息。
默认值： 默认情况下，该属性的值可能是 false，即历史信息清理功能可能处于禁用状态。

示例： 如果你希望启用历史信息清理功能，可以将该属性设置为 true：

<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.cleaner.enablename>
  <value>truevalue>
property>

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。启用历史信息清理功能可以帮助管理集群中的历史信息，并释放磁盘空间。确保了解你的作业历史服务器的配置需求，并根据实际情况配置这个属性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

173.指定 JobHistoryServer 历史信息清理功能运行的时间间隔

mapreduce.jobhistory.cleaner.interval-ms 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定 JobHistoryServer 历史信息清理功能运行的时间间隔。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.cleaner.interval-ms
描述： 该属性指定了 JobHistoryServer 历史信息清理功能运行的时间间隔。清理功能将定期检查并删除过时的历史信息。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。默认情况下，清理功能可能以较长的时间间隔运行。
示例： 如果你希望将清理功能的运行间隔设置为 24 小时，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.cleaner.interval-msname>
  <value>86400000value>
property>
```
上述配置将清理功能的运行间隔设置为 24 小时（24 * 60 * 60 * 1000 毫秒）。

174.指定历史信息在 JobHistoryServer 中保留的最长时间

mapreduce.jobhistory.max-age-ms 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定历史信息在 JobHistoryServer 中保留的最长时间。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.max-age-ms
描述： 该属性指定了历史信息在 JobHistoryServer 中保留的最长时间。超过此时间的历史信息将被清理。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。默认情况下，历史信息可能会被保留相对较长的时间。
示例： 如果你希望将历史信息的最大保留时间设置为 30 天，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.max-age-msname>
  <value>2592000000value>
property>
```
上述配置将历史信息的最大保留时间设置为 30 天（30 * 24 * 60 * 60 * 1000 毫秒）。

175.指定 JobHistoryServer 客户端处理请求的线程数量

mapreduce.jobhistory.client.thread-count 是 Apache Hadoop MapReduce 中的一个配置属性，用于指定 JobHistoryServer 客户端处理请求的线程数量。

以下是对该配置属性的解释：

属性名称： mapreduce.jobhistory.client.thread-count
描述： 该属性指定了 JobHistoryServer 客户端处理请求的线程数量。这影响了 JobHistoryServer 能够同时处理的客户端请求的数量。
默认值： 该属性通常有一个默认值，如果未显式设置，则使用默认值。默认情况下，可能会有一个适当的线程数量。
示例： 如果你希望将 JobHistoryServer 客户端处理请求的线程数量设置为 50，可以将该属性设置如下：
```
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.client.thread-countname>
  <value>50value>
property>
```

这个配置属性通常是在 mapred-site.xml 文件中配置的，该文件位于 Hadoop 的配置目录中。根据你的 JobHistoryServer 的负载和性能需求来配置这个属性。更改这个属性可能需要重启与 MapReduce 相关的服务。

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从今天开始，本人将会开始对另一项技术的学习，就是当下炙手可热的Hadoop分布式就算技术。目前国内外的诸多公司因为业务发展的需要，都纷纷用了此平台。国内的比如BAT啦，国外的在这方面走的更加的前面，就不一一列举了。但是Hadoop作为Apache的一个开源项目，在下面有非常多的子项目，比如HDFS，HBase,Hive，Pig,等等，要先彻底学习整个Hadoop，仅仅凭借一个的力量，是远远不够的。
未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
Hadoop 傲雪凌霜，松柏长青后端大数据 hadoop 大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）HDFS是Hadoop生
Hadoop架构 henan程序媛 hadoop 大数据分布式
一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现，在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合，
[转载] NoSQL简介 weixin_30325793 大数据数据库运维
摘自“百度百科”。NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
Kafka详细解析与应用分析芊言芊语 kafka 分布式
Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），由LinkedIn公司最初采用Scala语言开发，并基于ZooKeeper协调管理。如今，Kafka已经被Apache基金会纳入其项目体系，广泛应用于大数据实时处理领域。Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点，成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由
分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT) 计算机源码社 Python项目大数据大数据 python hadoop 计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析 spark毕设
作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
疫情，疫情东山草
2020年，疫情爆发，至今已近三年，反反复复，此起彼伏。不但没被消灭，还自我发展，从德尔塔到奥密克戎，与时俱进的变异着。去年11月，疫情之下，大数据800米范围内，都成为时空伴随者。“你的码儿有没有变颜色”“你绿码还是黄码”成为那段时间的流行语，当然少不了的还有全员核酸。段子手整出来一首歌：我走过你走过的路,这算不算相逢？我吹过你吹过的风，这算不算相拥？800米内我们不曾擦肩而过，你却要我14天相
在服务器计算节点中使用 jupyter Lab ranshan567 程序人生
JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时，个人电脑不能满足大数据的分析需求，就需要用到高性能计算机集群资源，然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能，所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下：
大数据真实面试题---SQL The博宇大数据面试题——SQL 大数据 mysql sql 数据库 big data
视频号数据分析组外包招聘笔试题时间限时45分钟完成。题目根据3张表表结构，写出具体求解的SQL代码（搞笑品类定义：视频分类或者视频创建者分类为“搞笑”）1、表创建语句：createtablet_user_video_action_d(dsint,user_idstring,video_idstring,action_typeint,`timestamp`bigint)rowformatdelimi
hbase介绍 CrazyL- 云计算+大数据 hbase
hbase是一个分布式的、多版本的、面向列的开源数据库hbase利用hadoophdfs作为其文件存储系统，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写、适用于非结构化数据存储的数据库系统hbase利用hadoopmapreduce来处理hbase、中的海量数据hbase利用zookeeper作为分布式系统服务特点：数据量大：一个表可以有上亿行，上百万列（列多时，插入变慢）面向列：面向列（族）的
Flume：大规模日志收集与数据传输的利器傲雪凌霜，松柏长青后端大数据 flume 大数据
Flume：大规模日志收集与数据传输的利器在大数据时代，随着各类应用的不断增长，产生了海量的日志和数据。这些数据不仅对业务的健康监控至关重要，还可以通过深入分析，帮助企业做出更好的决策。那么，如何高效地收集、传输和存储这些海量数据，成为了一项重要的挑战。今天我们将深入探讨ApacheFlume，它是如何帮助我们应对这些挑战的。一、Flume概述ApacheFlume是一个分布式、可靠、可扩展的日志
云服务业界动态简报-20180128 Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏租房推荐系统 58同城租房爬虫房源推荐系统房价预测系统计算机毕业设计机器学习深度学习人工智能 2401_84572577 程序员大数据 hadoop 人工智能
做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
架构评审的自动化与人工智能: 如何提高效率光剑书架上的书架构自动化人工智能运维
1.背景介绍架构评审是软件开发过程中的一个关键环节，它旨在确保软件架构的质量、可维护性和可扩展性。传统的架构评审通常是由人工进行，需要大量的时间和精力。随着大数据技术和人工智能的发展，自动化和人工智能技术已经开始应用于架构评审，从而提高评审的效率和准确性。在本文中，我们将讨论如何通过自动化和人工智能技术来提高架构评审的效率。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作
【数字化供应链】数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案数字化建设方案数字化转型数据治理主数据数据仓库供应链数字仓储智慧物流智慧仓储物流园区架构微服务数据挖掘大数据人工智能
原文《数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案》PPT格式。主要从供应链管理全景、智慧供应链建设总体目标、供应链总体业务流程、供应链总体功能架构、供应链总体技术架构、供应链全流程贯通、供应链全领域管理、供应链数据数据分析、供应链决策中台等进行建设。本文仅对主要内容进行介绍。来源网络公开渠道，旨在交流学习，如有侵权联系速删，更多参考公众号：优享智库基于先进IT技术、大数据能力、物联网应用、区块链平
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科普一个谈恋爱的方法。在以前，谈恋爱千难万难，就难在对对方不知底细，不知道对方希望自己是一个怎样的人，要耗费大量的时间去试探、再磨合，往往会因为一些小事一些细节，满盘皆输。在一个信息化的时代，在一个大数据近乎变成了流行语的时代，我们要跟上时代的步伐，通过大数据，去寻找异性最希望自己展现出来的形象是什么，才可以在爱情的道路上少走弯路。那这个大数据怎么操作呢？上街发问卷？问别人的择偶标准？一来会被打死
解锁企业潜能，Vatee万腾平台引领智能新纪元自媒体经济说其他
在数字化转型的浪潮中，企业正站在一个前所未有的十字路口，面对着前所未有的机遇与挑战。解锁企业内在潜能，实现跨越式发展，已成为众多企业的共同追求。而Vatee万腾平台，作为智能科技的先锋，正以其强大的智能赋能能力，引领企业步入一个全新的智能纪元。Vatee万腾平台，是一个集成了人工智能、大数据、云计算等前沿技术的综合性智能服务平台。它不仅仅是一个技术工具，更是企业转型升级的加速器，能够深入企业运营的
释放“AI+”新质生产力，深算院如何“把大数据变小”？ YashanDB YashanDB 国产数据库数据库数据库大数据
近期，南都·湾财社推出《新质·中国造》栏目，深入千行百业，遍访湾区企业，解锁湾区新质生产力，共探高质量发展之道。本期对话深圳计算科学研究院YashanDB首席技术官陈志标，探讨国产数据库如何实现创新突围，抢抓数字经济时代的新机遇。以下是专访内容：如何应对AI时代所面临的算力挑战？南都·湾财社：数据、算力和算法是发展人工智能的三要素，深算院做了怎样的前瞻性布局？陈志标：今年，政府工作报告中首次提及开
数字化智能工厂数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案数字化建设方案智能制造数字工厂制造业数字化转型工业互联网架构
随着信息技术的飞速发展，数字化转型已成为制造企业提升竞争力的关键途径。数字化智能工厂通过集成先进的物联网(IoT)、大数据、云计算、人工智能(AI)等技术，实现了生产过程的智能化、供应链管理的精准化及决策的科学化。本方案旨在构建一套完善的数字化供应链架构，实现全景管理、全流程贯通、智慧化升级，以数据为驱动，强化技术支撑与安全管理体系，推动企业向智能制造迈进。一、数字化供应链架构1.**集成化平台构
日记——我的歌单静若小猴
又到一年一度大数据汇总的时候了，听歌已经成为很多人生活里的一种乐趣。春夏秋冬，我们都有自己喜欢的歌，歌词歌曲唱出沃尔玛你的心声。还记得大学时候最喜欢听的《春天里》，我有一天单曲回放了30遍，总觉得听着仿佛看到自己声音。还有的歌，初听不知曲中意，再听已经是曲终人，听着歌流泪，听着歌入睡……还记得那些年少的故事吗，总觉得自己才是故事外的人，却不是自己已经入歌。一段时间会喜欢一个人的音乐，一段时间会沉静
Linux dmesg命令：显示开机信息 fafadsj666 linux 数据库数据挖掘机器学习大数据
通过学习《Linux启动管理》一章可以知道，在系统启动过程中，内核还会进行一次系统检测（第一次是BIOS进行加测），但是检测的过程不是没有显示在屏幕上，就是会快速的在屏幕上一闪而过那么，如果开机时来不及查看相关信息，我们是否可以在开机后查看呢？答案是肯定的，使用dmesg命令就可以。无论是系统启动过程中，还是系统运行过程中，只要是内核产生的信息，都会被存储在系统缓冲区中，已经为大家精心准备了大数据
大数据新视界 --大数据大厂之揭秘大数据时代 Excel 魔法：大厂数据分析师进阶秘籍青云交大数据新视界 Excel 数据分析函数公式数据透视表图表功能规划求解数据分析工具库大数据新视界数据库
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门：用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅青云交大数据新视界数据库大数据数据挖掘 R 语言算法案例未来趋势应用场景学习建议大数据新视界
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高职人工智能训练师边缘计算实训室解决方案武汉唯众智创人工智能训练师边缘计算实训室人工智能训练师实训室边缘计算实训室
一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。传统的云计算模式虽在一定程度上满足了这些需求，但在处理海量数据、保障实时性与安全性、提升计算效率等方面仍面临诸多挑战。在此背景下，边缘计算作为一种新兴的计算模式应运而生，通过将计算能力推向数据生成或用户所在的网络边缘，显著降低了数据传输的延迟，提升了处理效率，并增强了数据安全性。针对高等职业院校的人工
二分查找排序算法周凡杨 java 二分查找排序算法折半
一：概念二分查找又称折半查找（折半搜索/ 二分搜索），优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；其缺点是要求待查表为有序表，且插入删除困难。因此，折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表。首先，假设表中元素是按升序排列，将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较，如果两者相等，则查找成功；否则利用中间位置记录将表分成前、后两个子表，如果中间位置记录的关键字大于查找关键字，则进一步
java中的BigDecimal bijian1013 java BigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题，查资料用BigDecimal解决，并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习，特转载。原文地址：http://blog.csdn.net/ugg/article/de
Shell echo命令详解 daizj echo shell
Shell echo命令 Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似，都是用于字符串的输出。命令格式： echo string 您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串: echo "It is a test" 这里的双引号完全可以省略，以下命令与上面实例效果一致： echo Itis a test 2.显示转义
Oracle DBA 简单操作周凡杨 oracle dba sql
--执行次数多的SQL select sql_text,executions from ( select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc ) where rownum<81; &nb
画图重绘朱辉辉33 游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候，因为游戏里的棋盘是用线绘制的，而这些东西并不在系统自带的重绘里，所以在移动窗体时，棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。在重写系统重绘方法时，我们要注意一定要调用父类的重绘方法，即加上super.paint(g)，因为如果不调用父类的重绘方式，重写后会把父类的重绘覆盖掉，而父类的重绘方法是绘制画布，这样就导致我们
线程之初体验西蜀石兰线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭，懂多线程才算入门。之前看《编程思想》的多线程章节，看的云里雾里，知道线程类有哪几个方法，却依旧不知道线程到底是什么？书上都写线程是进程的模块，共享线程的资源，可是这跟多线程编程有毛线的关系，呜呜。。。线程其实也是用户自定义的任务，不要过多的强调线程的属性，而忽略了线程最基本的属性。你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务，就跟正常的Ja
linux集群互相免登陆配置林鹤霄 linux
配置ssh免登陆 1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa 2、提示让你输入，什么都不输，三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub 其中id_rsa为秘钥，id_rsa.pub为公钥，使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction aigo mysql
原文：http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html 原因是你使用的InnoDB 表类型的时候, 默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s, 因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错. 你可以把这个时间加长,或者优化存储
Socket编程基本的聊天实现。 alleni123 socket
public class Server { //用来存储所有连接上来的客户 private List<ServerThread> clients; public static void main(String[] args) { Server s = new Server(); s.startServer(9988); } publi
多线程监听器事件模式(一个简单的例子) 百合不是茶线程监听模式
多线程的事件监听器模式监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到创建多线程的事件监听器模式思路: 1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记 2,创建队
spring InitializingBean接口 bijian1013 java spring
spring的事务的TransactionTemplate，其源码如下： public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{ ... } TransactionTemplate继承了DefaultT
Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户 bijian1013 oracle 数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL，以备查用。 select t.table_name as "表名", t.grantee as "被授权的属组", t.owner as "对象所在的属组"
【Struts2五】Struts2 参数传值 bit1129 struts2
Struts2中参数传值的3种情况 1.请求参数绑定到Action的实例字段上 2.Action将值传递到转发的视图上 3.Action将值传递到重定向的视图上一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上 Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上，绑定的规则使用ognl表达式语言
【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A] bit1129 kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
nginx gzip压缩配置 ronin47 nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置更多 0 nginx gzip 配置随着nginx的发展，越来越多的网站使用nginx，因此nginx的优化变得越来越重要，今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢？ gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小，这样，用
java-13.输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 bylijinnan java
two cursors. Make the first cursor go K steps first. /* * 第 13 题：题目：输入一个单向链表，输出该链表中倒数第 k 个节点 */ public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){ ListNode p1=head,p2=head;
Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject bylijinnan java spring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法： 1. Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType) 2. Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper) 第1个方法是只查
[冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术? comsci 技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了? 那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段... &nb
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根据浏览器获取iphone和apk的下载地址 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" content="text/html"/> <meta name=
C# socks5详解转 dalan_123 socket C#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯，Socket4的实现是类似的，注意的事，这里不是讲用C#实现一个代理服务器，因为实现一个代理服务器需要实现很多协议，头大，而且现在市面上有很多现成的代理服务器用，性能又好，
运维 Centos问题汇总 dcj3sjt126com 云主机
一、sh 脚本不执行的原因 sh脚本不执行的原因只有2个 1.权限不够 2.sh脚本里路径没写完整。二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root 修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件 MailTo = MailFrom 三、查询连接数
Yii防注入攻击笔记 dcj3sjt126com sql WEB安全 yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查，可以使用正则表达式或者直接输入字符判断，大部分是只允许输入字母和数字的，其它字符度不允许；对于内容复杂表单的内容，应该对html和script的符号进行转义替换：尤其是<,>,',"",&这几个符号这里有个转义对照表： http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
MongoDB简介[一] eksliang mongodb MongoDB简介
MongoDB简介转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用 MongoDB是一个面向文档的数据库，而不是关系型数据库。与关系型数据库相比，面向文档的数据库不再有行的概念，取而代之的是更为灵活的“文档”模型。另外，不
zookeeper windows 入门安装和测试 greemranqq zookeeper 安装分布式
一、序言以下是我对zookeeper 的一些理解： zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具，好吧，这样说得很抽象，我们举个“栗子”。栗子1号：假设我是一家KTV的老板，我同时拥有5家KTV，我肯定得时刻监视
Spring之使用事务缘由(2-注解实现) ihuning spring
Spring事务注解实现 1. 依赖包： 1.1 spring包： spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar spring-context-4.0.0.
iOS App Launch Option 啸笑天 option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:，其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象，里面存储有此程序启动的原因。 launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节。 1、若用户直接
jdk与jre的区别（_） macroli java jvm jdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK，它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包，可以包括函数库、编译程序等。 JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者，而不是开发者。如果安装了JDK，会发同你
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$ git push joe prod-2295-1 To [email protected]:joe.le/dr-frontend.git ! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward) error: failed to push some refs to '[email protected]
[一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解 superlxw1234 hive hive元数据结构
关键字：Hive元数据、Hive元数据表结构之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述，Hive是什么”中介绍过，Hive自己维护了一套元数据，用户通过HQL查询时候，Hive首先需要结合元数据，将HQL翻译成MapReduce去执行。本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途，以Hive0.13为例。文章最后面，会以一个示例来全面了解一下，
Spring 3.2.14，4.1.7，4.2.RC2发布 wiselyman Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止)，后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时，Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。