Hive的存储引擎使用HDFS，计算引擎使用MapReduce或Spark。Hive本质上是一个元数据管理平台，通过对存储于HDFS上的数据文件附加元数据，赋予HDFS上的文件以数据库表的语义。

MapReduceHadoop中将数据切分成块存在HDFS不同的DataNode中，如果想汇总，按照常规想法就是，移动数据到统计程序：先把数据读取到一个程序中，再进行汇总。

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记学习之路，长路漫漫，写学习笔记的过程就是把知识讲给自己听的过程。这个过程中，我们去记录思考的过程，便于日后复习，梳理自己的思路。

这是与计算物理最相关的CS课程，计算物理方向很容易吃透作为项目写到简历上这部分主要包括多核计算OpenMPSIMD集群计算MPIGPU计算CUDA分布式计算MapReduceSpark互联网主要重视分布式计算

她的手抄报是她一个人精心设计的，用气球作为标题《我们开学了》，一个小女孩怀揣着梦想，踏上了她的学习之路。

背景在有些情况下，运行于Hadoop集群上的一些mapreduce作业本身的数据量并不是很大，如果此时的任务分片很多，那么为每个map任务或者reduce任务频繁创建Container，势必会增加Hadoop

在C#中访问Hadoop通常涉及到与Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行交互，以及可能执行MapReduce作业或其他Hadoop生态系统组件（如HBase或Hive）。

目录树反向索引傅立叶变换并行算法MapReduce函数树如果能将用户名插入到数组的正确位置就好了，这样就无需在插入后再排序。

0.写在前面过年也不能停止学习，一停下就难以为继，实属不应1.盒子的水平宽度当一个盒子出现在另一个盒子的内容区时，该盒子的水平宽度“必须”等于父元素内容区的宽度盒子水平宽度：margin-left+border-left+padding-left+width+padding-right+border-right+margin-right若强行设置盒子的水平宽度不等于父元素内容区的宽度时，这种情况称

1.盒子模型的溢出父子两个盒子，子盒子的宽度或高度，大于父盒子，则子盒子多余的部分会在父盒子之外进行显示多余的部分，称为“溢出的部分”overflow属性，可以设置父元素如何处理溢出的内容可选值visible不会处理溢出部分（默认值）hidden溢出的内容隐藏scroll为父元素添加滚动条auto会根据需要自动的添加滚动条示例如下：Document.father{width:200px;heigh

哪怕装修再好再豪华，没有植物的房子，就没有生气。搬家出来独立生活后，打造一个植物园，是梦想，也是目标。图片源自好好住App融入了绿色，即便是一幅静止的画面，都显得多么生动。简直是梦想的样子新家是东西向，客厅、主卧朝东，阳台、厨房朝西。西向的封闭式阳台，温度过高，是不适合种植的。我偏不信邪，在阳台种了无花果树和蓝莓、尤加利。在死了两棵尤加利，一棵蓝莓，和蓝莓盆重新种植的几棵树后……我确定这阳台是真的

JavaScript的学习之路作用域:指一个变量的作用范围。在js中一共有两种作用域，1.全局作用域:直接编写在script标签中的代码，都在全局作用域中。

RT-Thread小白学习路径学习基本操作：学习：按照rt-thread学习资料从内核的内存操作，到项目操作实践；买一个常见的开发板，把学习到知识应用实践操作中去；思考：实践中遇到问题，再回过头来究些细节;重要一点：就是重复，如此反复!巩固好C语言，可以参考Cpremierplus这边教材。一定巩固C语言。1.1准备一套开发板进行上手.正点原子开发板资料十分丰富，可以在淘宝网站上面购买。譬如：st

文章目录前言git的基本命令初始化配置命令创建仓库的两种方式前言本文环境为Windows，部分命令在Linux,MacOS等其他环境可能出现错误git的基本命令初始化配置命令检查git安装情况及版本git-v配置用户名gitconfig--xxxuser.namexxxxxconfig即配置的英文其中–xxx为配置的范围（后面命令的–xxx同理），包括三种：–global（最常用）:全局配置，对所

补寒假作业你也得等当天任务完成啊……不过，我决定对她的学习不再过问……以后的学习之路还很长

流程1.selenium自动化爬虫框架采集民宿数据约10万条存入.csv文件作为数据集；2.使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；3

父母想要在孩子漫长的学习之路上少操点心，不被卷入辅导的痛苦之中，一定要学会“忍”，学会管住嘴。1.忍住包办和催促，把学习的责任还给孩子陪写作业，我们一定要明白，作业是孩子自己的，他才是学习的主角。

出现的问题：大数据开发没有理论支撑，应该可以涉及多一点的应用方面；其次引导面试官提问MapReduce；在

第七章突然凡超越感觉自己的身体里一阵燥热，也不知道为什么，突然在自己当时带戒指的左手上泛出金光好像有什么东西要出来，感觉自己的左手，仿佛跟没了一样，之前的燥热感也没有了，任何知觉都没了，右手碰碰没感觉没感觉，然后他又用他的右手使劲拽，还是没感觉，此时凡超越心中已经有一万头草泥马奔腾而过。自己这上辈子是造了什么孽呢？自己啥都没干呢，这左手咋回事？况且他还得用左手写字，右手还不会写字是有点尴尬！。额，

基本的数据流：•输入(格式化k,v)数据集->map映射成一个中间数据集(k,v)->reduce为什么叫MapReduce：MapTask&ReduceTask图1map阶段:一个block对应1或多个

从去年开始成为某读书会会员，进入他们社群开始，我开启了真正的线上付费学习之路。

SparkvsMapReduceJob的划分方式不同，MapReduce中一个map和

二、计算环境——Hadoop-2.5.2——四台主机——两台NN的HA——两台RM的HA——离线计算框架MapReduce三、计算原理（1）思考

说起来自己的英语学习，应该是复刻了绝大多数国人的学习之路。

着色器渲染过程在渲染过程中，必须存储2种着⾊器，分别是顶点着⾊器、片元着⾊器。顶点着⾊器是第⼀个着色器、⽚元着⾊器是最后⼀个。顶点着⾊器中处理顶点、片元着⾊器处理像素点颜色。渲染流程图image.png1.创建顶点2.然后通过顶点着色器渲染3.连接信息条，通过各个顶点连接成几何图形4.光栅化：其实是确定像素点在屏幕上绘制的位置，然后这些片段由片元着色器处理（输入给片元着色器）5.光栅化阶段生成每个

npm是什么？npm（nodepackagemanager）：node.js的包管理器，用于node插件管理（包括安装、卸载、管理依赖等），npm是随同node.js一起安装的包管理工具，能解决node.js代码部署上的很多问题，常见的使用场景有以下几种：允许用户从npm服务器下载别人编写的第三方包到本地使用。允许用户从npm服务器下载并安装别人编写的命令行程序到本地使用。允许用户将自己编写的包或

1.默认样式浏览器会有一个默认样式，body标签会有自带一个8px的margin属性。在布局的时候通常不想要浏览器的默认样式，因此可以先清除一下浏览器提供的默认样式示例如下：Browserdefaultstyle.box1{width:200px;height:200px;background-color:#c7decc;}*{margin:0;/*padding:0;*/}注：padding其实

1.盒子模型盒子模型（boxmodel）：可以把HTML中所有的元素都理解成盒子，用于装内容的容器目的就是为了将HTML文档中的内容进行归纳整理，方便管理，从而达到布局的效果内容区content边框border内边距padding外边距margin1.内容区content元素中所有的子元素和文本等都在内容区中排列内容区的大小使用width和height属性设置width设置内容区的宽度height

学习之路真的太累太艰难了，本来上班就够辛苦了，这马上就到考试时间了，心理压力也挺大。哎，既希望快点到，又希望不要到来。下午上班编辑退款申请单时，又没用脑子，没思考如何排版更好。

MapReduce作业运行流程image.pngMap-Reduce的处理过程主要涉及下面四个部分：客户端Client：用于提交Map-reduce任务jobJobTracker：协调整个job的运行，

有点像Hadoop中的MapReduce。ForkJoin是由JDK1.7之后提供的多线程并发处理框架。ForkJoin框架的基本思想是分而治之。什么是分而治之？

文章目录DockerEngine架构容器运行时containerdk8s中的kubelet架构为何放弃使用DockerEngine一直想搞清楚关于“k8s弃用docker这件事情”，所以才有了这篇学习记录官方有关这类话题的文章链接：https://kubernetes.io/zh-cn/blog/2020/12/02/dont-panic-kubernetes-and-docker/https:/

在学习了MapReduce的使用之后，我们已经可以处理字数统计之类的统计和搜索任务，但是调查上MapReduce还有很多可以做的事情。

0.写在前面很多的学习其实并不知道在学什么，学一个新东西学着学着就变成了抄代码，背概念。把看视频学习变成了一个赶进度的任务，到头来只学到了一些皮毛。文章目录0.写在前面1.CSS三大特性——层叠性2.CSS三大特性——优先级3.CSS三大特性——继承性1.CSS三大特性——层叠性层叠性：相同选择器（同等权重）对同一个元素设置样式时不冲突的样式：样式都生效冲突的样式：会根据“就近原则”，书写位置接近

1.长度单位像素px：一个像素就是屏幕中一个不可分割的点。我们应用的屏幕实际上是由一个个的像素点构成的。不同显示器的像素点大小也不同，在屏幕尺寸相同的情况下，像素越小，显示效果越清晰。大部分浏览器默认字体大小是16px百分比%：相对于父元素相同样式大小的百分比进行计算优点：当父元素大小发生变化时，子元素的大小也会按比例进行调整相对于字体大小单位em：相对于当前元素字体大小进行计算1em=当前字体大

0.写在前面没想到在CSS里也要再次了解这些颜色单位，感觉回到了大二的数字图像处理，可惜现在已经大四了，感觉并没有学会什么AI的东西1.颜色单位预定义颜色名：HTML和CSS规定了147种颜色名。例如：redyellowgreenblueRGB颜色值rgb(red,green,blue)：括号中每个参数代表对应颜色的浓度浓度值是0-255之间的整数，0表示无浓度，255表示最大浓度也可以使用百分比

1.字体相关属性font-size字体大小font-family字体的系列（字体簇）可以设置多个字体，每个字体之间以逗号隔开设置多个字体的目的是为了用户尽可能的支持字体网页字体的五大类：serif衬线字体sans-serif非衬线字体monospace等宽字体cursive草书字体fantasy虚幻字体若字体名称中包含空格，则必须使用双引号font-weight字体的粗细可选值：normal正常显

Spark，是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。

Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)，简称HDFS，Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce：HDFS为海量的数据提供了存储

但对此并没有多大感受，当我接触到性格色彩，开启了我的学习之路时，我才深刻的体会到这句话。过去的我，自卑，悲观。那时候日子过的格外难过。原来我才知道那

感同身受的体验，换位思考一下，如果在孩子、爱人、他人有情绪时，我们更应该给予爱与包容，因为我们已经走在学习之路很久了。只有爱增加了，一切才会越来越好[爱心][爱心][爱心]

首先，在集群运行时，可能会有很多的集群实例包括MapReduce、Spark、Flink等等，那么如果它们全基于onYarn就可以完成资源分配，减少单个实例集群的维护，提高集群的利用率。

：将MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库2.Sqoop的工作机制将导入和导出的命令翻译成mapreduce

lab1链接：6.824Lab1:MapReduce(mit.edu)介绍在这个实验中，你将构建一个MapReduce系统。

MapReduce数据处理模型：map和reduce函数的输入和输出时键值对。

然而自己并非科班出生，会计专业本科的我于是开启了三年的跟师学习之路，从精神分析到认知行为再到人本主义，正值国家心理咨询考证取消的前期，赶上考了三级证，边工作边学习的三年，觉得很充实快乐。

ApacheMesos-一个通用的集群管理器，也可以运行HadoopMapReduce和服务应用程序。（已弃用）HadoopYARN-Hado

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前言在说C/C++项目时必须要涉及编译问题，本章就来系统的说一下这些知识点，包括linux编译、常用linux指令、交叉编译等等。正文为了方便使用Linux环境，我这里直接在VMWare中安装了一个ubuntu，具体安装的步骤在网上非常多，安装完就是这样：由于好久不玩Linux系统了，这里我也是边搞边学习总结。编译原理这里主要说的是一个C/C++文件要经过下面4个步骤菜能变成可执行文件：预处理(p

js中字符串是不可变的，而数组是可变的，所以字符串可以借用数组的一些非变更方法（创建新对象的方法）来解决一些问题。1.join方法vara='qwer';varb=Array.prototype.join.call(a,'-');2.map方法varc=Array.prototype.map.call(a,(item)=>{returnitem.toUpperCase()+'.';}).join(