在第一次使用EF4代码时,有没有人对大型数据库模型有什么建议?实体集被添加到数据库上下文中,但是如果我有100个表,我需要创建100个DbSets,每个表1个:
public class Customers : DbContext
{
public DbSet<Customer> Customers {get; set;}
public DbSet<Employees> Employees {get; set;}
public DbSet<...
...
...
95 more
}
对于大型数据库模型,根据域将DbS
我正在努力学习如何使用OpenMPI,并看到了下面的示例代码
#include "mpi.h”
int main(int argc, char **argv)
{
// Call MPI initialization
MPI_Init(&argc, &argv);
// Get my processor ID and number of processor
int myProcID;
int numProcs;
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &myProcID);
MPI_Comm_size(MPI_C
我有一个大数据问题(类似),我希望使用Hadoop来解决。简单地说,我们的工作或任务涉及读取包含超过十亿条记录的大型文件,逐行解析这些文件,执行一些清理,并将清理后的数据写入另一个文件。我们预计会有数百个这样的作业不断地被创建、提交、运行。每个作业处理它自己的文件,所以我们不必担心并发问题。
我从一个非常高的层次上理解了如何使用Hadoop来实现这一点。但我不能理解的是,谁的工作是将这个巨大的文件拆分成要存储在数据节点中的拆分。下面我的理解是正确的吗?
JOB:
Client (has the big input file) ->
Splits the file into chunk
我将Spring Boot应用程序管理为Red Hat Enterprise Linux Server 7.7 (Maipo)集群上的一个systemd服务。服务单元配置是正确的,我可以直接在我试图用start命令/控制的系统上使用stop和stop--服务单元--手动。
进程所有者是tomcat,我使用的是另一个用户(deployer),它可以“变成”tomcat并在主机上运行命令。对于其他一些操作来说,这是可以的,但是当我将操作放在管理服务的操作(我已经尝试过systemd和service模块)时,它就失败了:
# ./ansible/roles/boot-core/tasks/main.
这是一个涉及Hadoop/HDFS的概念性问题。假设您有一个包含10亿行的文件。为简单起见,让我们考虑每一行的形式<k,v>,其中k是该行相对于开头的偏移量,value是该行的内容。
现在,当我们说要运行N个map任务时,框架是否将输入文件拆分为N个拆分,并在该拆分上运行每个map任务?或者,我们是否必须编写一个分区函数来执行N个拆分,并在生成的拆分上运行每个map任务?
我想知道的是,拆分是在内部完成还是必须手动拆分数据?
更具体地说,每次调用map()函数时,它的Key key and Value val参数是什么?
谢谢,Deepak