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MAVE是什么意思
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MAVEMAVE 基本解释 [医] 甲代稀丙基乙稀基醚MAVE 网络解释1. 搬走& & 284 make a noise 吵闹 | 285 mave away 搬走 | 286 make one's bed 整理床铺MAVE 网络例句1. He's not strong like the others, Mave. & &他不像其他孩子那样坚强梅弗2. Now i am living in school,but I am going to mave in an out-campus apartment six months later. & &5，我現在住在學校﹐但我打算在六月后搬進校外的公寓。3. Jeez, he was a beautiful baby, Mave. & &天哪他真是个漂亮的孩子梅弗4. Looks like they've already dropped, Mave. & &看起来它们已经掉了梅弗5. Never mind him, Mave. Come have a feed. & &别管他梅弗过来吃点东西6. Come on, Mave! & &来吧梅弗7. Combined with the key project of the preliminary research of National Defence Science and Technology,the target Recognition System for Millimeter wave initiative homing guidance ,A systematic study on the signal processing method based on the background of millimeter mave missle-borne pulsed doppler radar is performed.it include specifically the detction and the recognition of the moving target and hovering helicopter under strong clutter background. & &本文结合国防科技重点预研项目&毫米波主动寻的制导目标识别&，针对脉冲多普勒体制雷达导引头的应用背景，对基于弹载高重频脉冲多普勒体制雷达的信号处理方法进行了较深入的研究。主要研究内容包括对杂波背景中的机动目标以及对悬停直升机的检测和识别方法。从 MAVE 开始单词接龙选择难度小学英语初中英语高中英语大学英语出国英语考试英语MAVE是什么意思,MAVE在线翻译,MAVE什么意思,MAVE的意思,MAVE的翻译,MAVE的解释,MAVE的发音,MAVE的同义词,MAVE的反义词,MAVE的例句,MAVE的相关词组,MAVE意思是什么,MAVE怎么翻译,单词MAVE是什么意思常用英语教材考试英语单词大全 (7本教材)
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Hadoop学习（18）
Hadoop有一个叫DataJoin的包为Data Join提供相应的框架。它的Jar包存在于contrib/datajoin/hadoop-*-datajoin。
为区别于其他的data join技术，我们称其为reduce-side join。（因为我们在reducer上作大多数的工作）
reduce-side join引入了一些术语及概念：
& & & & & & 1.Data Source：基本与关系数据库中的表相似，形式为：（例子中为CSV格式）
　　　　　　Customers　　　　　　　　　　　　　　　　 &Orders
　　　　　　1,Stephanie Leung,555-555-5555　　　　　　3,A,12.95,02-Jun-2008
　　　　　　2,Edward Kim,123-456-7890　　　　　　　　&1,B,88.25,20-May-2008
　　　　　　3,Jose Madriz,281-330-8004　　　　　　　　&2,C,32.00,30-Nov-2007
　　　　　　4,David Stork,408-555-0000　　　　　　　　 &3,D,25.02,22-Jan-2009
& & & & & & 2.Tag：由于记录类型（Customers或Orders）与记录本身分离，标记一个Record会确保特殊元数据会一致存在于记录中。在这个目的下，我们将使用每个record自身的Data source名称标记每个record。
& & & & & & 3.Group Key：Group Key类似于关系数据库中的链接键（join key），在我们的例子中，group key就是Customer ID（第一列的3）。由于datajoin包允许用户自定义group key，所以其较之关系数据库中的join key更一般、平常。
流程：（详见《Hadoop in Action》Chapter 5.2）
Advanced MapReduce：
Joining Data from different sources:
利用datajoin包来实现join：
　　Hadoop的datajoin包中有三个需要我们继承的类：DataJoinMapperBase，DataJoinReducerBase，TaggedMapOutput。正如其名字一样，我们的MapClass将会扩展DataJoinMapperBase，Reduce类会扩展DataJoinReducerBase。这个datajoin包已经实现了map()和reduce()方法，因此我们的子类只需要实现一些新方法来设置一些细节。
　　在用DataJoinMapperBase和DataJoinReducerBase之前，我们需要弄清楚我们贯穿整个程序使用的新的虚数据类TaggedMapOutput。
　　根据之前我们在图Advance MapReduce的数据流中所展示的那样，mapper输出一个包（由一个key和一个value(tagged record)组成）。datajoin包将key设置为Text类型，将value设置为TaggedMapOutput类型（TaggedMapOutput是一个将我们的记录使用一个Text类型的tag包装起来的数据类型）。它实现了getTag()和setTag(Text tag)方法。它还定义了一个getData()方法，我们的子类将实现这个方法来处理record记录。我们并没有明确地要求子类实现setData()方法，但我们最好还是实现这个方法以实现程序的对称性（或者在构造函数中实现）。作为Mapper的输出，TaggedMapOutput需要是Writable类型，因此的子类还需要实现readFields()和write()方法。
DataJoinMapperBase：
　　回忆join数据流图，mapper的主要功能就是打包一个record使其能够和其他拥有相同group key的记录去向一个Reducer。DataJoinMapperBase完成所有的打包工作，这个类定义了三个虚类让我们的子类实现：
　　protected abstract Text generateInputTag(String inputFile);
　　protected abstract TaggedMapOutput generateTaggedMapOutut(Object value);
　　protected abstract Text generateGroupKey(TaggedMapOutput aRecored);
　　在一个map任务开始之前为所有这个map任务会处理的记录定义一个tag(Text)，结果将保存到DataJoinMapperBase的inputTag变量中，我们也可以保存filename至inputFile变量中以待后用。
　　在map任务初始化之后，DataJoinMapperBase的map()方法会对每一个记录执行。它调用了两个我们还没有实现的虚方法：generateTaggedMapOutput()以及generateGroupKey(aRecord);（详见代码）
DataJoinReducerBase：
DataJoinMapperBase将我们所需要做的工作以一个full outer join的方式简化。我们的Reducer子类只需要实现combine()方法来滤除掉我们不需要的组合来得到我们需要的（inner join, left outer join等）。同时我们也在combiner()中将我们的组合格式化为输出格式。
import java.io.DataI
import java.io.DataO
import java.io.IOE
import java.util.I
import org.apache.hadoop.conf.C
import org.apache.hadoop.conf.C
import org.apache.hadoop.fs.P
import org.apache.hadoop.io.T
import org.apache.hadoop.io.W
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputF
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputF
import org.apache.hadoop.mapred.JobC
import org.apache.hadoop.mapred.JobC
import org.apache.hadoop.mapred.KeyValueTextInputF
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceB
import org.apache.hadoop.mapred.M
import org.apache.hadoop.mapred.OutputC
import org.apache.hadoop.mapred.R
import org.apache.hadoop.mapred.R
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputF
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputF
import org.apache.hadoop.util.T
import org.apache.hadoop.util.ToolR
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.DataJoinMapperB
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.DataJoinReducerB
import org.apache.hadoop.contrib.utils.join.TaggedMapO
public class DataJoin extends Configured implements Tool {
public static class MapClass extends DataJoinMapperBase {
protected Text generateInputTag(String inputFile) {
String datasource = inputFile.split(&-&)[0];
return new Text(datasource);
protected Text generateGroupKey(TaggedMapOutput aRecord) {
String line = ((Text) aRecord.getData()).toString();
String[] tokens = line.split(&,&);
String groupKey = tokens[0];
return new Text(groupKey);
protected TaggedMapOutput generateTaggedMapOutput(Object value) {
TaggedWritable retv = new TaggedWritable((Text) value);
retv.setTag(this.inputTag);
public static class Reduce extends DataJoinReducerBase {
protected TaggedMapOutput combine(Object[] tags, Object[] values) {
if (tags.length & 2)
String joinedStr = &&;
for (int i=0; i&values. i++) {
if (i & 0) joinedStr += &,&;
TaggedWritable tw = (TaggedWritable) values[i];
String line = ((Text) tw.getData()).toString();
String[] tokens = line.split(&,&, 2);
joinedStr += tokens[1];
TaggedWritable retv = new TaggedWritable(new Text(joinedStr));
retv.setTag((Text) tags[0]);
public static class TaggedWritable extends TaggedMapOutput {
public TaggedWritable(Writable data) {
this.tag = new Text(&&);
this.data =
public Writable getData() {
public void write(DataOutput out) throws IOException {
this.tag.write(out);
this.data.write(out);
public void readFields(DataInput in) throws IOException {
this.tag.readFields(in);
this.data.readFields(in);
public int run(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = getConf();
JobConf job = new JobConf(conf, DataJoin.class);
Path in = new Path(args[0]);
Path out = new Path(args[1]);
FileInputFormat.setInputPaths(job, in);
FileOutputFormat.setOutputPath(job, out);
job.setJobName(&DataJoin&);
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);
job.setInputFormat(TextInputFormat.class);
job.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(TaggedWritable.class);
job.set(&mapred.textoutputformat.separator&, &,&);
JobClient.runJob(job);
public static void main(String[] args) throws Exception {
int res = ToolRunner.run(new Configuration(),
new DataJoin(),
System.exit(res);
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LicenseApache 2.0CategoriesTagsUsagesVersionUsagesTypeDate2.8.xrelease(Jul, 2016)release(Jul, 2016)(Jun, 2016)(Jun, 2016)2.7.xrelease(Jul, 2016)release(Jun, 2016)release(Apr, 2016)release(Mar, 2016)release(Feb, 2016)release(Feb, 2016)release(Feb, 2016)release(Jan, 2016)(Jan, 2016)(Dec, 2015)(Nov, 2015)2.6.xrelease(Jun, 2016)release(Apr, 2016)release(Jan, 2016)release(Dec, 2015)release(Oct, 2015)release(Sep, 2015)release(Aug, 2015)release(Jul, 2015)(Jul, 2015)(Jun, 2015)(Jun, 2015)(May, 2015)2.5.xrelease(Dec, 2015)release(Jun, 2015)release(Apr, 2015)release(Mar, 2015)release(Feb, 2015)release(Jan, 2015)(Dec, 2014)2.4.x 0
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解决maven下载速度过慢问题
& & & & &windows下，打开c:/windows/system32/drivers/etc/hosts，添加一行：72.21.81.253 & &repo1.maven.org。
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