tangjunliang
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zenoh：
是啊，我也纳闷，apache hadoop2.2.0的已经修复 ...
安装CDH5 hadoop2.2.0遇到的配置问题 -
Molisa：
你好，我有两个问题请教一下：1.为了密码安全，你有没有试过使用 ...
使用oozie调度sqoop从oracle导入hbase
hadoop执行JOB在reduce阶段报了下面的错误：
解决方法：
修改mapred-site.xml配置中的mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent参数
这个值默认是0.25，可以根据需要适当的减小这个值。
Error: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle$ShuffleError: error in shuffle in fetcher#4 at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle.run(Shuffle.java:121) at org.apache.hadoop.mapred.ReduceTask.run(ReduceTask.java:380) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:165) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491) at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:160) Caused by: java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.<init>(BoundedByteArrayOutputStream.java:56) at org.apache.hadoop.io.BoundedByteArrayOutputStream.<init>(BoundedByteArrayOutputStream.java:46) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.InMemoryMapOutput.<init>(InMemoryMapOutput.java:63) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.unconditionalReserve(MergeManagerImpl.java:297) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.MergeManagerImpl.reserve(MergeManagerImpl.java:287) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyMapOutput(Fetcher.java:411) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.copyFromHost(Fetcher.java:341) at org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Fetcher.run(Fetcher.java:165)
解决方法：
修改mapred-site.xml配置中的mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent参数
<property> <name>mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent</name> <value>0.25</value> <description>Expert: Maximum percentage of the in-memory limit that a single shuffle can consume</description> </property>
这个值默认是0.25，可以根据需要适当的减小这个值。
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2014-02-25 13:46 6563今天在执行hive的时候报了下面的错: 2014-02 ... -
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智慧园区，作为智慧城市的重要组成部分，正借助5G、云计算、大数据等前沿技术，实现园区的全面智慧化升级。它不仅仅是技术的堆砌，更是园区管理模式和服务理念的革新。智慧园区通过构建统一的大数据平台，实现园区内各类数据的整合与共享，让管理者能够全局掌握园区运营状态，实现人、事、物的穿透式管理。 在5G技术的加持下，智慧园区的特色应用得以更加广泛和深入地开展。从便捷通行到智慧物联，从楼宇自控到企业服务，5G智慧园区为园区内的企业和员工提供了前所未有的便捷与高效。刷脸通行、车牌识别、访客线上预约等技术的应用，不仅提升了园区的安全等级，更让通行变得简单快捷。而智慧垃圾桶、路灯等物联网设备的引入，则让园区的环境管理更加智能化、精细化。此外，5G智慧园区还通过无人机巡检、无人驾驶等创新应用，为园区的安全管理、物资配送等方面带来了全新的解决方案。 值得一提的是，智慧园区的建设并不仅仅局限于硬件设施的升级，更在于服务模式的创新。通过园区APP、在线服务平台等渠道，智慧园区实现了园区服务的线上化、便捷化，让企业和员工能够随时随地享受到园区提供的各类服务。这种以人为本的服务理念，不仅提升了园区的整体服务水平，更增强了园区的吸引力和竞争力。总之，5G智慧园区的建设为园区的可持续发展注入了新的活力，也为未来城市的发展提供了有益的借鉴和启示。
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Lightweight and Efficient: The backbone of the TTS Diffusion Transformer has only 0.45B parameters. Ultra High-Quality Voice Cloning: See the demo video below! We also report results of recent TTS models on the Seed test sets in the following table. Bilingual Support: Supports both Chinese and English, and code-switching. Controllable: Supports accent intensity control and fine-grained pronunciation/duration adjustment (coming soon).
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内容概要：本文详细介绍了复现论文《Fair Semi-distributed Resource Allocation Scheme over Relay-Enhanced OFDMA Networks》的代码实现。主要内容包括系统模型构建（定义基站、中继站、移动终端及其关联关系）、资源分配算法（半分布式资源分配、改进的两阶段资源分配）和公平性调度机制（吞吐量计算、效用函数）。此外，还进行了仿真实验，对比了所提方案与集中式方案和机会主义方案在吞吐量、公平性和反馈开销方面的性能表现。最后，通过随机分布场景下的仿真进一步验证了方案的有效性和实际部署的可行性。 适合人群：通信工程专业研究人员、无线网络优化工程师、对OFDMA技术和资源分配算法感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标：适用于研究和开发中继增强的OFDMA网络资源分配算法，旨在提高系统的吞吐量和公平性，降低反馈开销。目标是在大规模网络环境中实现高效、公平的资源分配。 其他说明：文中提供了详细的代码实现步骤和仿真结果，有助于读者深入理解算法原理并进行实验验证。
2025大模型训练性能瓶颈定位流程案例
内容概要：本文档提供了20道蓝桥杯Python竞赛真题及其详细解答，涉及质因数分解、分数计算、特别数求和、数字三角形、约数个数、草的生长模拟、工作时长计算、互质数统计、阶乘和判定、公因数匹配、直线计算、分糖果、矩阵填充、旅行计划优化、阶乘末尾零计数、最长递增子序列、最长公共子序列、最长回文子串、最长公共前缀和最长公共后缀等多个经典算法问题。每个题目都附有完整的代码实现和解释，帮助参赛者深入理解和掌握相关知识点。 适合人群：准备参加蓝桥杯或其他编程竞赛的学生和程序员，尤其是对Python编程有一定基础并希望提高算法能力的人群。 使用场景及目标：①作为赛前复习资料，巩固基础知识；②通过实际编程练习提升算法思维和解决问题的能力；③熟悉竞赛常见题型，增强应对复杂问题的信心。 其他说明：文档不仅提供了解答思路，还包含了具体的代码实现，有助于读者更好地理解和应用所学知识。同时，这些问题覆盖了多种数据结构和算法思想，能够全面锻炼编程技能。
网络工程师（中级）是软考（计算机技术与软件专业技术资格考试）的一部分，主要考察计算机网络基础、网络安全、网络管理、操作系统、数据库等内容，考试分为上午的基础知识选择题和下午的案例分析题。
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