mapreduce 6.824 lab1 mit
Python、Spark SQL、MapReduce决策树、回归对车祸发生率影响因素可视化分析
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34286 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Shichao Zhong 项目挑战 如何处理庞大的数据集，并对数据进行可视化展示；在后续分析中特征选择是重点之一，要根据事实情况和数据易处理的角度来筛选变量 解决方案 任务/目标 根据已有的车祸数 ......
MIT实验警示:人类或需要人工智能辅助才能理解复杂逻辑
人类在复杂逻辑理解上天赋的缺陷是必须承认的事实。AI是人类用来弥补自身缺陷的新工具。软件行业的突破必须得到语言和逻辑工具的支持。人工智能时代的核心价值观应该是人机协作、共生共荣,而非置人于技术之下。 ......
Segformer: 高效自注意力/MIT encoder
NIPS21 SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers pytorch实现 网络架构：轻量化decoder，各层只经过MLP和上采样到同一分辨率；主要依靠较重的encoer来获 ......
【操作系统MIT 6.1810（2022版）笔记】Lab实验：环境搭建——以Ubuntu20.04为例
感觉环境搭建没有别人说的那么难。 我是双系统用户（Win+Ubuntu20.04），所以直接在Ubuntu上搭建了。听别人说不要用Ubuntu18.04搭建，不知道为什么 参考链接： 官网环境搭建教程 环境搭建 打开终端，输入以下命令并回车运行 sudo apt-get install git bu ......
【操作系统MIT 6.1810笔记】xv6讲义：第一章
第1章-操作系统接口（Operating system interfaces） 设计一个好的接口是困难的：“简单易用的接口” vs “强大复杂的接口功能”是一对主要矛盾。 解决这一矛盾的主要方式：设计可组合在一起以提供更广泛用途的少量机制。 kernel xv6系统中，每个进程（process）包含 ......
线性代数导论MIT第二章知识点
线性代数导论MIT第二章求解线性方程组 1.向量与线性方程组 2.不同角度看方程式 也就是矩阵的乘法原型： 以行来看方程式就是原式 以列来看方程式 以矩阵来看方程式 3.消元法的概念 4.消元法的崩溃 两条线互相平行就无法消元 两条线无限多的点 5.3x3的矩阵消元法 6.从A到U的消元法（U指的上 ......
Mit6.828 Lab2
lab2 提交lab1代码的时候，出现了合并冲突的问题，使用git status，发现问题出现在init.c文件与lab分支的文件产生冲突，修改后成功提交。 lab2中多出来了以下几个文件 inc/memlayout.h kern/pmap.c kern/pmap.h kern/kclock ......
mit6.828 - lab3笔记
lab3主要内容是 完成进程管理的初始化 完成中断管理的初始化 完成pagefault的中断处理 PartA 初始化envs，内存映射数组，类似内存管理的pages 在 mem_init中预留 envs 的位置，并映射 初始化 envs 数组的内容 完成 env创建功能，涉及 加载用户代码 load ......
mit6.828 - lab3练习笔记
Part A Exercise 1 练习 1. 修改 `kern/pmap.c` 中的 `mem_init()` ，分配并映射 `envs` 数组。该数组由 `Env` 结构的 `NENV` 实例组成，分配方式与分配页面数组类似。与页面数组一样，支持 `envs` 的内存也应在 `UENVS`（定义 ......
Mit 6.828 lab1 第三部分
Part3 The Kernel 利用虚拟内存解决位置依赖问题 当您检查上述引导加载器的链接地址和加载地址时，它们完全匹配，但内核的链接地址（由 objdump 打印）和加载地址之间存在（相当大的）差异。回去检查一下这两个地址，确保你能看到我们在说什么。(链接内核比引导加载器更复杂，所以链接地址 ......
Mit 6.828 Lab1 第二部分
Part2 The Boot Loader 个人电脑的软盘和硬盘被划分为 512 字节的区域，称为扇区。扇区是磁盘的最小传输粒度：每次读取或写入操作必须有一个或多个扇区大小，并在扇区边界对齐。如果磁盘是可启动的，第一个扇区称为启动扇区，因为这是启动加载程序代码所在的位置。当 BIOS 发现可引导 ......
MIT 6.828 Lab1 Part1
Part 1：PC Bootstrap 第一个练习的目的是向你介绍 x86 汇编语言和 PC 启动过程，并让你开始使用 QEMU 和 QEMU/GDB 调试。在这部分实验中，你不必编写任何代码，但为了加深理解，你还是应该做一遍，并准备好回答下面的问题。 x86汇编入门 如果您还不熟悉 x86 ......
Hadoop三大组件（HDFS,MapReduce,Yarn）
1、HDFS HDFS是Hadoop分布式文件系统。一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。 2、MapReduce MapReduce是一个软件 ......
作业5 MapReduce
词频统计任务编程实践，任务要求：在Linux系统本地创建两个文件，即文件wordfile1.txt和wordfile2.txt，文件wordfile1.txt的内容格式如下，需要将zhangsan换成自己名字的英文全拼： zhangsan loves Spark zhangsan loves Had ......
Google三驾马车之二：MapReduce
第一次接触mr还是在入门mit6.824的lab1，最近重新读了一遍原始论文，又有了一些新的想法，简单做一些记录。 作为Google分布式系统的重要组成，本篇文章核心在于map/reduce操作带来的抽象并行化，给出接口之后，编写应用程序的程序员就不需要对底层的机制做过多的处理。而在本质上，mr只是 ......
大数据mapReduce的学习
.2MapReduce模型简介•MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数：Map和Reduce •编程容易，不需要掌握分布式并行编程细节，也可以很容易把自己的程序运行在分布式系统上，完成海量数据的计算 •MapReduce采用“分而治之”策略，一个存储在分布 ......
mapreduce单词统计
首先打开虚拟机，启动好finallshell， 然后启动zookeeper，启动hadoop集群 然后打开本机上的hadoop文件 根据下面这个目录找到MapReduce 找到MapReduce中的sources 找到这个文件解压 根据这个路径名找到wordcount.java hadoop-map ......
通过查阅资料，写出一个或多个MapReduce的具体应用，并谈谈自己对MapReduce的认识
MapReduce是一种分布式计算模型，最初由Google提出，并用于处理大规模数据集的并行计算。它包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割成若干个小块，然后并行处理，生成一系列键值对。在Reduce阶段，这些键值对按照键进行分组，然后并行地进行归约操作，生成最终的结 ......
大数据MapReduce词频统计
学习网站链接06-Hadoop MapReduce官方示例--WordCount单词统计_哔哩哔哩_bilibili（过程中可能会出现没有权限的问题） 下面这个网站教程比较复杂，不同的电脑可能会不适配（不推荐）MapReduce编程实践(Hadoop3.1.3)_厦大数据库实验室博客 (xmu.ed ......
Lab1:数据组织基础方法及创新应用（基础）
1.数组定义及简单使用 1）分别定义一个 int 型一维数组和二维数组，并通过输出验证各种初始化方法； #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long const int INF = 0x3f3f3f3f,N=5; ......
MapReduce程序打包后，在hdfs使用报错，版本不一致
问题描述 Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Pathname from hdfs://node1:9000 is not a valid DFS filename. 应该就是JDK版本不一致的问题； 问题解决 ......
CS144-lab1
Checkpoint 1 Writeup 该lab要根据首字母索引来对收到的字符串进行重组，还原为原始数据(字符串可能乱序到达，可能有重叠) 思路是将按顺序并小于可用容量的字符串(可能是部分子串)直接推流到输出流，将失序但在可用容量内的字符串放入本地buffer。 考虑到最好用首字符索引对收到的字符 ......
mit6.824lab2B raft
lab2b的内容主要是关于raft之中日志存储，相较于上一个2a的话，这一个部分主要实现的是日志的同步性以及当集群中存在较大规模断连之后的重新选举Leader。 2023/10/8 22:10 目前实现的结果是通过了一部分测试，但是对于TestFailNoAgree2B这个测试有通过的问题。 在最后 ......
【大数据】MapReduce与YARN 介绍与配置
MapReduce 架构 MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。它将数据分成小块，分配给集群中的节点进行处理。Map阶段处理数据并生成键值对，Shuffle阶段将相同键的值对传输到同一节点进行排序和分组，Reduce阶段对每组键值对执行操作并生成结果。整个过程由Master节 ......
mit6.824lab2A-Raft
写在前面 最近更新的可能会比较慢，因为分布式系统这个部分到目前还是为爱发电。上个月是在开学考试的阶段，接下来可能会受一些项目或者学习课程安排上的影响，不过这个内容会坚持下去的。 lab2A的内容主要是关于Raft中server选举的实现，论文中的Figure2以伪代码的格式给出了很多较为详尽的解释， ......
MapReduce分区的学习
1、概念和原理 同一个分区的数据会发送给同一个reduce； 可以简单解释为————标记一样，放到一个reduce里面： 2、代码编写步骤（以中奖编号是否>15进行分区） 1、定义Mapper 可以自定义名称为PartitionMapper，并继承Mapper类： 并重写map方法： 2、自定义pa ......
MapReduce运行模式
1、yarn集群运行 先将之前写好的MapReduce程序进行打包--Maven-->package； 打包完成之后的jar包在target目录下可以找到！！！ 之后将jar包上传到我们的虚拟机文件夹里面去； 之后输入命令： hadoop jar jar包名称 jar包主类的全路径名称 回车之后开始 ......
MapReduce学习二之WordCount案例
一、案例概述 1、第一步--变成偏移量的K1，V1（这一步不需要我们自己写） 2、进入Map阶段 输出新的<K2,V2>的键值对； 3、Shuffle阶段 分区、排序、规约、分组 输出新的键值对： 4、Reduce阶段 转换为<K3,V3>的新的形式的键值对； 利用TextOutputFormat的 ......