package org.apache.hadoop.examples; import java.util.HashMap; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.c

当有一个List列表是无序的,List中的数据有parentid进行关联,通过java排序成两种排序类型: 所用的测试列表最顶级无parentid,若为特殊值,修改下判断方法即可. 第一种排序:按照树结构进行排序 排序前:122,13,121,1,131,12,132...无序的[TestSort [id=122, name=三级b, parentid=12], TestSort [id=13, name=二级b, parentid=1], TestSort [id=121, name=三级a,

SELECT table_name,fk_name,reference_table_name,fk_list_number,fk_detailFROM (SELECT object_name(f.object_id) AS fk_name,object_name(f.parent_object_id) AS table_name,object_name(f.referenced_object_id) AS reference_table_name,k.constraint_column_id A

Excel作为一款数据领域的万物互联工具,连接一切外部的多种多样的数据源.将数据带到Excel的环境中,再进行数据处理.转换.统计分析等工作,是众多表哥表姐们每天都在经历的事情.能最快速将其他来源数据,加工成日常所使用的数据结构,将是非常必要的技能之一,此篇介绍数据库中常见的父子结构的数据表,将之加工成我们能使用的数据结构,增加额外属性,排版美观化等. 修复与更新 20181204增加生成父子关系结构表,具体详见:功能修复与更新汇总篇之七 https://www.jianshu.com/p/c4

我们在前一章已经学习了HDFS: hadoop基础----hadoop理论(三)-----hadoop分布式文件系统HDFS详细解释 我们已经知道Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ MapReduce(数据处理). 本章就来学习MapReduce数据处理. MapReduce是什么 MapReduce是现今一个非常流行的分布式处理数据的编程模型.它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google公司,而Google的灵感则来自于函数式编程语言.如LISP, S

以上一篇为例子,进行主外键的查询 定义Users.java 和 Role.java Users -- Role 关系为:1对1 即父表关系 Role -- Users 关系为:1对多 即子表关系 下面看2个实体类,贴主要代码 -- Role.java public ForeignCollection<Users> getUsers() { return users; } public void setUsers(ForeignCollection<Users> users) { t

原 Hadoop MapReduce 框架的问题 原hadoop的MapReduce框架图 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送到 Job Tracker 中,Job Tracker 是 Map-reduce 框架的中心,他需要与集群中的机器定时通信 (heartbeat), 需要管理哪些程序应该跑在哪些机器上,需要管理所有 job 失败.重启等操作. TaskTracker 是 Ma

要处理复杂关系的数据,一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业,当有多个MapReduce作业时,       并且每个作业之间有依赖关系,所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入,这个时候我们可     以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法,管理每个MapReduce工作间的依赖关系,具体的     示例如下: step1: //设置各个Configuration Configuration Aconf = new Configuration

1.写hadoop的map-reduce程序之前所必须知道的基础知识: 1)hadoop map-reduce的自带的数据类型: Hadoop提供了如下内容的数据类型,这些数据类型都实现了WritableComparable接口,以便用这些类型定义的数据可以被序列化进行网络传输和文件存储,以及进行大小比较.(如果是自定义的key,value的数据类型,必须也要写其大小比较的方法) BooleanWritable:标准布尔型数值 ByteWritable:单字节数值 DoubleWritable:

原文地址:http://mntms.iteye.com/blog/2086990 要处理复杂关系的数据,一个工程里面绝对不止一个MapReduce作业,当有多个MapReduce作业时,       并且每个作业之间有依赖关系,所谓的依赖就是一个作业得到的结果是另外一个作业的输入,这个时候我们可     以使用JobControl吊用其中的的addDepending()方法,管理每个MapReduce工作间的依赖关系,具体的     示例如下: step1: //设置各个Configuratio

前言: 我们在开发中,常常遇到单表的子-父id级联的表结构,在树形的深度不确定的情况下,一次查询出某个树形结构下的所有具有子-父级关系的数据变得十分困难. 这时,我们使用oracle提供的CONNECT BY PRIOR ...  start WITH 实现树形结构具有子父级关系的表递归查询和删除就会很方便. 1.树形结构表举例 (1)假设有一个MENU表,该表结构如下: ID VARCHAR2(32)     N   sys_guid()    节点id FENXID VARCHAR2(32)

关系网络在我认为都是一种很简单暴力地能挖掘人群特征关系的一种方式,特别今天去听了一场关于AI与金融领域的结合,里面提到了拓扑分析其实就是关系网络的解释.我在之前的文章( R语言︱SNA-社会关系网络-igraph包(中心度.中心势)(二))之中提到过几个中心度指标的对比,在网上看到了这个中介中心性的理论,po来以备后用~ 中介中心性(Betweeness Centrality),又叫中间中心性,中间性,居间中心性等等.以下是学者们对中介中心性的解释. 中介中心性主要是由美国社会学家林顿·弗里曼(

注意:打开物理使能(Physics-enabled)的节点忽略他们的父节点关系. 这意味着,一个物理使能的子节点不会随着其父节点移动. 物理引擎对于节点父子关系这个概念毫不知情,因此单独的对待所有物理使能的节点,意味着这些节点与其他节点相互独立. 我强烈建议你在设计所有复杂物理对象的时候抛开任何其所谓的父子关系,除非子节点没有物理使能并且其应该跟随其物理使能的父节点. 你将在Spring object(弹簧对象)的章节中看到对应的例子.

通过$broadcast或$emit在controller之间进行值传递,不过这些controller必须是子级或者父级关系, $emit只能向父级parent controller传递事件event与数据data,$broadcast只能向子级child controller传递event与data,$on用于接收event与data. <script> var myapp=angular.module('myapp',[]); myapp.controller('SelfCtrl', fu

本文转自: https://blog.csdn.net/wq6ylg08/article/details/81092056类和类之间关系包括了 is a,has a, use a三种关系(1)is a包括了 继承,实现关系(2)has a包括了 组合,聚合,关联关系(3)use a包括了 依赖关系 一.继承关系      继承指的是一个类(称为子类.子接口)继承另外的一个类(称为父类.父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力.在Java中继承关系通过关键字extends明确标识,在设计时一

Spring Boot 通过starter依赖为项目的依赖管理提供帮助.starter依赖起始就是特殊的maven依赖,利用了传递依赖解析,把常用库聚合在一起,组成了几个为特定功能而定制的依赖. spring boot starter 旨在为具有依赖关系的一组jar包提供统一的条目框架 它们通常应该从项目描述符(pom.xml)继承,以便获得配置版本的所有父依赖关系. 在开发者一方没有更多的负担: Starter POM是一组方便的依赖关系描述符,可以包含在应用程序中. 你可以得到一个一站式的所

本文基于hadoop2.x架构详细描述了mapreduce的执行过程,包括partition,combiner,shuffle等组件以及yarn平台与mapreduce编程模型的关系. mapreduce的简介和优点 mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是hadoop数据分析的核心. mapreduce的核心思想是将用户编写的逻辑代码和架构中的各个组件整合成一个分布式运算程序,实现一定程序的并行处理海量数据,提高效率. 海量数据难以在单机上处理,而一旦将单机版程序扩展到集群上进行分

  食物链 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 44835 Accepted: 13069 Description 动物王国中有三类动物A,B,C,这三类动物的食物链构成了有趣的环形.A吃B, B吃C,C吃A. 现有N个动物,以1-N编号.每个动物都是A,B,C中的一种,但是我们并不知道它到底是哪一种. 有人用两种说法对这N个动物所构成的食物链关系进行描述: 第一种说法是"1 X Y",表示X和Y是同类.

前言: 我们在开发中,常常遇到单表的子-父id级联的表结构,在树形的深度不确定的情况下,一次查询出某个树形结构下的所有具有子-父级关系的数据变得十分困难. 这时,我们使用oracle提供的CONNECT BY PRIOR ...  start WITH 实现树形结构具有子父级关系的表迭代查询和删除就会很方便. 1.树形结构表举例 (1)假设有一个MENU表,该表结构如下: ID VARCHAR2(32)     N   sys_guid()    节点id FENXID VARCHAR2(32)

链接MapReduce作业 1.      顺序链接MapReduce作业 顺序链接MapReduce作业就是将多个MapReduce作业作为生成的一个自己主动化运行序列,将上一个MapReduce作业的输出作为下一个MapReduce作业的输入. MapReduce作业的链接就类似于Unix 的管道: mapreduce – 1 | mapreduce – 2 | mapreduce – 3 | ··· 顺序链接MapReduce作业的执行过程,就是driver为MapReduce作业创建一个