cf 1117G Recursive Queries
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/liufengwei1/article/details/87942287 2500分的题还是不会做，菜哭.jpg，看了网上题解，觉得十分精妙 其实f(l,r)相当于一个不断删数字然后求产生的价值和的过程，设第i个数字左边第一个比他大的数字为第lind[i]个数字，右边的为第rind[i]个，那么删掉第i个数字，留下左右两边的数字，所产生的价值就是(rind[i]-1)-(lind[i]+1)+1，
LightOJ 1027 概率期望
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/liufengwei1/article/details/87980710 设期望为t，那么根据期望的定义，(sigma(xi)(xi>0)+sigma(-xi+t)(xi<0))/n=t 解一个方程，t=sum/(n-cnt)
#include<bits/stdc++.h>
#define maxl 110
#define eps 1e-8
using namespace std;
int n
代码 Hello World (Windows系统)
c #include <stdio.h>
int main( void ){
printf( "Hello World" );
return 0;
}
java public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello World");
}
c++ #include <iostream>
int main()
{
using namespace std;
cout << "Hello Worl
hadoop2.7.2在Linux Ubuntu16.04虚拟机上的集群搭建
科大人使用的VisualBox来搭建Linux虚拟机，先新建一台LinuxUbuntu16.04版的虚拟机，配置虚拟机的过程在这里就不说了，看科大人心情要不要专门写一篇博客来叙述安装教程。 搭建基础的hadoop集群，科大人准备使用一台主机（master）和两台从机（slave1、slave2）来实现，主机配置的2G内存2核CPU，两从机配置的1G内存2核CPU，这个可以根据电脑配置做改变，但是主机最好2G2核以上，否则可能运行不起来。 网络配置的是桥接网卡，每台虚拟机上都要配置独立的静态ip
为什么不用32位操作系统？和63位系统差别？
转载自百度知道网友回答：电脑32位和64位有什么区别 电脑的位数一般即指操作系统的位数，32位操作系统可以寻址2的32次方个字节的内存范围，64位操作系统则可寻址2的64次方个字节的内存范围，内存容量的大小对运算速度有一定的影响，因而64位的运算速度理论上来说比32位快。 具体区别: 1、支持的内存不同 32位的操作系统，最多支持4G的内存，实际内存为3.25G；64位系统支持4G 8G 16G 32G 64G 128G 256G内存，理论上可以无限支持。 2、支持的处理器不同 64位的操作系
将java项目文件压缩为jar包
使用idea工具将一个java项目压缩成jar包： 1、打开要打包的项目，点击左上角File-Project Structure 2、点击Artifacts-点击“+”-选择如图： 3、Module填写要压缩的项目，Main Class选择你要打包的项目里面的执行文件 4、选定后点“OK”，显示如图结果，点击Apply-OK 5、点击Build-Build Artifacts 6、在弹出的窗口中选择Build 7、完成后jar包出现在你之前设定的位置，如图为默认位置
hadoop集群启动及基础测试
集群成员：master、node1、node2 搭建hadoop完全分布式集群请关注我的另一篇文章： hadoop2.7.2在Linux Ubuntu16.04虚拟机上的集群搭建 1）启动集群 （0）如果集群是第一次启动，需要格式化 namenode hadoop@node1:~$ hdfs namenode –format hadoop@node2:~$ hdfs namenode -format （1）启动 HDFS： hadoop@master:~$ start-dfs.sh hadoo
hadoop配置集群常见问题
1）防火墙没关闭、或者没有启动 yarn INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032
2）主机名称配置错误 3）ip 地址配置错误 4）ssh 没有配置好 5）root 用户和 hadoop 两个用户启动集群不统一 6）配置文件修改不细心 7）未编译源码 Unable to load native-hadoop library for your platform...
Hadoop WIn7环境变量配置
1）配置环境变量 1、解压hadoop-2.7.2，复制路径 2、在计算机-属性-高级系统设置-环境变量配置： 在系统变量Path里添加：;%HADOOP_HOME%\bin 系统变量新建HADOOP_HOME： 新建HADOOP_USER_NAME： 2）测试是否配置成功 win+R运行cmd，输入hadoop，运行结果如图则配置成功 运行未成功，检查上面配置的路径、符号是否有问题，如没问题检查java环境变量配置，输入java -version可检查jdk版本，不建议使用openjdk版本
java win7环境搭建
1 解压jdk，复制路径 2 右键点击我的电脑-属性 3 在弹出的页面中点击左侧的“高级系统设置” 4 在弹出的窗口中点击“环境变量” 5 在“环境变量”窗口中，点击系统变量下面的“新建”（如果有JAVA_HOME则重写当前路径），如图。 6 在系统变量中找到“Path”环境变量选中，点击“编辑”，在最后添加：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin（如果“%”之前没有“;”请加上“;”）,win10则如图： 7 和6的JAVA_HOME一样，“新建”一个名为“c
hadoop HDFS 写数据流程
HDFS写数据流程图： 1）客户端向 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
hadoop HDFS 读数据流程
HDFS读数据流程图 1）客户端向 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放入流，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。
hadoop NameNode和SecondaryNameNode 工作机制
NameNode工作机制 1）第一阶段：namenode 启动 （1）第一次启动 namenode 格式化后，创建 fsimage 和 edits 文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。 （2）客户端对元数据进行增删改的请求。 （3）namenode 记录操作日志，更新滚动日志。 （4）namenode 在内存中对数据进行增删改查 2）第二阶段：Secondary NameNode 工作 （1）Secondary NameNode 询问 namenode 是否需要 che
hadoop 镜像文件和编辑日志文件
1）概念 namenode 被格式化之后，在/home/hadoop/hadoop_home/dfs/name/current 目录中产生如下文件： edits_0000000000000000000
fsimage_0000000000000000000.md5
seen_txid
VERSION
（1）Fsimage 文件：HDFS 文件系统元数据的一个永久性的检查点，其中包含 HDFS文件系统的所有目录和文件 idnode 的序列化信息。 （2）Edits 文件：存放 HDFS 文件系
hadoop 滚动编辑日志
正常情况 HDFS 文件系统有更新操作时，就会滚动编辑日志。也可以用命令强制滚动编辑日志。 1）滚动编辑日志（前提必须启动集群） hadoop@master:~/hadoop_home/dfs/name/current$ hdfs dfsadmin -rollEdits 2）镜像文件什么时候产生 Namenode 启动时加载镜像文件和编辑日志
hadoop namenode VERSION
1）查看 namenode 版本号 在/home/hadoop/hadoop_home/dfs/name/current 这个目录下查看 VERSION 2）namenode 版本号具体解释 （1）namespaceID 在 HDFS 上，会有多个 Namenode，所以不同 Namenode 的 namespaceID是不同的，分别管理一组 blockpoolID。 （2）clusterID 集群 id，全局唯一。 （3）cTime 属性标记了 namenode 存储系统的创建时间，对于刚刚
hadoop SecondaryNameNode 目录结构
Secondary NameNode 用来监控 HDFS 状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取 HDFS元数据的快照。 在 /home/hadoop/hadoop_home/dfs/namesecondary/current 这个目录中查看 SecondaryNameNode 目录结构。 注：也可能是/home/hadoop/hadoop_home/tmp/dfs/namesecondary/current SecondaryNameNode 的 namesecondary/current 目
hadoop 集群安全模式操作
1）概述 Namenode 启动时，首先将映像文件（fsimage）载入内存，并执行编辑日志（edits）中的各项操作。一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像，则创建一个新的 fsimage 文件和一个空的编辑日志。此时，namenode 开始监听 datanode 请求。但是此刻，namenode 运行在安全模式，即 namenode 的文件系统对于客户端来说是只读的。 系统中的数据块的位置并不是由 namenode 维护的，而是以块列表的形式存储在 datanode 中。在系统的正常操作
hadoop DataNode 工作机制
DataNode工作机制图 1）一个数据块在 datanode 上以文件形式存储在磁盘上，包括两个文件，一个是数据本身，一个是元数据包括数据块的长度，块数据的校验和，以及时间戳。 2）DataNode 启动后向 namenode 注册，通过后，周期性（1 小时）的向 namenode 上报所有的块信息。 3）心跳是每 3 秒一次，心跳返回结果带有 namenode 给该 datanode 的命令如复制块数据到另一台机器，或删除某个数据块。如果超过 10 分钟没有收到某个 datanode 的心
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