7.5实现进度条展现进度

以前探究，在csdn下了20多个，满是骗积分的，部份失效了，络续揭示探究资源，没法自己亲自花功夫自己制作了一个，7z格式，无密码，解压进去便是种子

目录　　第一章概论　　1.1fourier分析到小波分析　　1.2积分小波变换和时间-频率分析　　1.3反演公式和对偶　　1.4小波的分类　　1.5多分辨分析、样条及小波　　1.6小波分解与重构　　第二章fourier分析　　2.1fourier变换与fourier逆变换　　2.2连续时间卷积和函数　　2.3平方可积函数的fourier变换　　2.4fourier级数　　2.5基本收敛定理和poisson求和公式　　第三章小波变换和时间-频率分析　　3.1gabor变换　　3.2短时fourier变换和测不准原理　　3.3积分小波变换　　3.4二进小波和反演　　3.5框架　　3.6小波级数　　.第四章基数样条分析　　4.1基数样条空间　　4.2b-样条及其基本性质　　4.3两尺度关系和插入图形显示算法　　4.4基数样条的b-网表示与计算　　4.5样条逼近公式的构造　　4.6样条插值公式的构造　　第五章尺度函数与小波　　5.1多分辨分析　　5.2无限两尺度关系的尺度函数　　5.3l2(ir)的直接和分解　　5.4小波和它们的对偶　　5.5线性相位滤波　　5.6紧支撑小波　　第六章基数样条小波　　6.1插值样条小波　　6.2紧支撑样条小波　　6.3基数样条小波的计算　　6.4euler-frobenius多项式　　6.5样条小波分解中的误差分析　　6.6全正性、完全振荡及零交叉　　第七章正交小波和小波包　　7.1正交小波的例子　　7.2正交两尺度符号的识别　　7.3紧支撑正交小波的构造　　7.4正交小波包　　7.5小波级数的正交分解　　注解　　附录a　　参考文献　　索引

从已调信号中检出调制信号的过程称为解调或检波，解调的目的是为了恢复被调制的信号。
AD8361就是一款集成射频检波器。
具体芯片检波原理不做赘述。
AD8361是一款均值响应功率检波器，适用于最高2.5GHz的高频接收机和发射机信号链。
该器件使用非常简单，在大部分应用中仅需2.7V至5.5V的单电源、电源去耦电容和输入耦合电容即可工作。
输出为线性响应直流电压，转换增益为7.5V/V均方根值。
可添加一个外部滤波器电容，提升平均时间常数。
类似的还有对数检波器AD8362等等。

TIAV13V-15.1,WINCCV7.3-V7.5免狗和谐补丁(支持WinCC_V7.4_SP1_Upd7),2018.11.26号公布，WINCC全系列最新补丁。

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

本紧缩包里面包含3种wincc7.4sp1破解方法。
我用的是wincc7.4sp1免狗和谐补丁，亲测可用，淘宝花钱买的，分享给大家。
之前上传的一个，有网友说是跟7.0的很像，破解不成功，其实是那个的操作顺序有要求。
所以这个就很简单了。
本想把这个积分值调高的，但是不支持自定义。
权当福利吧。

由于集群资源有限，可能多个应⽤用同时使⽤用Hadoop集群，防⽌止系统资源被单个应⽤用占⽤用过多影响整体集群使⽤用情况，引⼊入资源池管理理集群资源。
unde允许未声明的池OYARN(MR2Included)(服务范围)cyarnschedulerfair.allow-undeclaredpools默认情况下,"A|owUndeclaredpools"可选项是选中的,需要关闭。
否则如果用户指定一个尚未声明的资源池时,比如prod,YARN将会自动生成一个prod资源池。
配置文件修改后需要重新启动YARN服务,重新部署客户端配置。
6.配置“若用户提交任务不指定特定的queue,就使用default资源池”FairScheduerUserAsDefaultQueue使用默认队列时的FairSchedulerOResourceManagerDefaultGroupC当设置为true时,如果未指定池名称,Fair用户Scheduler将会使用用户名作为默认的池名yarnscheduler.fairuser-as-default尔当没为1s时,所有应用程序都在名为default的共享池中运行7.进去动态资源池配置页面clouderamanager群集核图表·倍份●ARN(MR2Include大数据分听平台t50状态宴例配置命令应用程序HHBase主机SHDFS报告利用率报告切换至经奥规划角iHueVImpalaYARN应用栏予v范图bOozemale个查询YAHN(MR2Inclirlen)见围)ksey当论置为te时.如果未指动态资源池配置Scheduler将会使用用户名作为Gateway会SEark2称。
当设置为fdse时,所有应月ucbhlistorySever静态服务池温YARN(MR2Inclut个名为defaut的其享池中运行v类别ClouderaManagementService每页c|ouderaMANAGER群集够断·审楼图表理文持·admn边态资潺池配置(大数分平台)YARNImpalaAdmission(antro源池计划模式放置规贝阳广限制可以嵌,它的每一个级别都可以支持不同的计划程序,如日FC或Farscheduler。
每个池都可以配置为仅允许某些用户和组集访问该池已为3个正在运行的NedeMenacer总共配置72个vcre640当宇节内存。
直看动态责源池钛添创建资需也默认设置访间控制没置最小资源数最大资数虚内板虚拟内核正在运行的应用程序最大量计划策略1500%150.%7.1资源池(资源分配界面)。
主要配置项权重(%):动态权重,资源不是静态的,去其他池相关的资源共享最大最小CPU、内存正在运行的应用程序最大数量●计划策略创建资源池,资源池名称为deV创建资源池资源池名称d口父池Resourcelimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制4与其他池相关的资源共享资源数虚拟内核吉字节:内存Theminumnumberofvirtualcoresandmemoryavailabletothispool.Thistakespriorityovertheweightbasedshare(optional)最大资源数虚拟内核吉字:内存Themaximunnumberofvirtualcoresandmemoryavailabletothispool.Thistakespriorityovertheweightbasedshare(optional)正在运行的应用程序最大池中同时运行的应用程序数量限制。
数量取消创建7.2配置计划策略(对dev资源池控制)编辑资源池ResourceLimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制DRF:Dominantresourcefairness。
根据c門U和内存公平调度资源。
(建议)○FAR仅根据内存公平调度资源FIFC:拥有子池的池不能是FFO。
取消保存7.3提交访问控制(对dev资源池控制)编辑资源池Resourcelimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制此功能仅在“启用ResourceManagerACL"设置为te且“管理ACL"未设置为*时相关。
(请参见顶级页面中的“访问控制设置"。
)Fairscheduler访问控制列表可以控制向池提交应用程序的用户。
对于子池,有杈限提交父池旳用户自动继承子池的相同功能。
○允许任何用尸向该池提交允许这些用户和组向该池提交用户组bi_dev,bi_dev_vipl取消保存7.4管理访问控制(对dev资源池控制)编辑资源池Resourcelimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制此功能仅在"启用ResourceManagerACL"设置为true且“管理ACL未设置为*时相关。
(请参见顶级页面中的"访问控制设置"。
)FairScheduler访问控制列表可以控制可以管理池的用户。
对于子池,有权限管理父池的用户自动继承子池的相同功能○允许任何用户管理该池⊙允许这些用户和组管理该池用户arm组bi_cev,bi_dev_vip保存7.5验证资源池访问控制●新建o用户:yan.yo用户组:Wms为该用户初始化wordcount数据,具体操作见步骤3在执行hadoop命令內加入资源池控制,如下图yan.yhi-bca?-ue-201-]sgroups新的用户组Lyan.jyabi-bcao-ue-001*]5hadoopjar/usr/local/cloud0:56:08INFOinputFileInputFormatTotalinpt18/03/0810:56:08INFDmapreduceJobSubmitter:nuberofsplits8/03/0810:56:09INFOmapreduce,JobSubmitter:Submittingtokensforjob:job_152041指定资源池dev9c23.8/03/0810:56:09INFDmapreduce.Jobsubmitter:Cleaningupthestagingarea/user/ya18/03/0810:56:09WARNsecurity.UserGroupInformation:PriviledgedActionExceptionasauth:SIMPLE)couse:javcioICException:org.apache,hadoop,yarn.exceptions.YarnExceptiFatledtosbitapplication1520413797733_0023tDYARNnstoqueuerootcevvotoIDExceticn:org.apachehadoopyarn.exceptions.YarnExceptian:Failedtosubmitapplication_1520413797733-0023toYARN:UseryanJycamotsubmitapplicaticnstoqueueroanner.java:300)atjavasecurityAccesscontroller.doPrivleged(NativeMethod)tiondoAs(UserGroupInfonmaticnjava:1920)Cob,java:1325)atsunreflectNativeMethodAccessorIpLinvoke(NativeNethodAccessorImpLjava:bZnreflect.DelegatingMethodAccesJava,lcngrefLectanDescription.invoke(ProgramDriver71)Java:74)utsun,I'eeLLNutive:Lhu.Imul,niwuAee(NuLiveveceexyodecessorImpl.java:43)atsunreflectNativeMethodAccesso-ImpLivoke(NativeNetatorg.apache,hadoop,util.RunJar,matnCRunar.java:136Causedby:org.apachehadoopyorn.exceptions.YarnException:Failedtosubmitapplication-1520413797733_0023toYARN:UseryariycarnotsubnitapplicationstoqueLeroot.devatorg.apache,hadoopyarn.clientapiimol,YarndlientInpl,subcation(YarnCLientImpL,java:2570saurccMgrDelcgate.java:290)atorg.apache,hadoopmapredYARNRunnersubritJob(YARNRunne8.计划模式(资源池配置集)可以根据不同时段使用不同的资源池配置。
动态资源池配置(大数据分析平台YaRNMalaArm?Control池计划模式故置规则用广制要确定特定设置问时应处于活动状态,请指定计划规则及规则的评估顷序创速计划则重新持列十划模式顾序每天重复,从早上8点0O分到晚上1点0C分CSD,从2018-02-07开。
2每天重复,从凌属12点00分到早上8点0C分CsT,从20180307开ETLIE编|3在所有其他规则不活用时运行配置了计划模式,资源池会有多套配置,如下图clouderamanager·主机,·审孩图,备份·管理适持warm动态资源池配置(大数据分析平台)YARNImpalaAdmissionControl资源池计划横式款置规则用户限制池可以嵌,它的郎一个级别都可以支排不同的计划程序,如FFO或Farscheduler。
都个池都可以配置为允许某些用户和组集法间该池已为3个正在运行的NodeManager总共配置72个Vcore和640吉字节内存,直看动态资源池状态创建资歇认设置访问控制设置配置集ET时段default资源数最大资原数月户活跃时段名称虛拟内核内存正在运仁的立月程序最大数量计划筑暗ETL时段users116%wonhigh-bl4667计划规则主要控制配置有效时间段,创建计划规则如下图创建计划规则配置集◎新建用户活跃时段default可以将此配置集配置为包含不同的每泡CPU和内存设置。
○使用现有项重复每天全天介于早上8点00分CST:晚上11点0分CsT取消创建9.放置规则主要作用:控制任务(Job、Task)使用资源池规则,即任务会根据以下规则放到对应资源池执行。
clouderaMANAGeR:主机,说图表·音份理搜索dmin动念资源池配置(大数据分析平台)ARNImpalaAdmissionConrol负源池计划模式故置规则用产限制配置YARN如呵确定将在哪个池中运行应月程序创键放置规‖重新列放置观则放规则仅想已在适得时走存在时使用该池编相2仪当root.users.username存在司使用该消编辐|3使用rootdefault此规始终满正。
不会使用后续现则。
10.用户限制主要作用:控制单个用户最大应用程序并发度。
动态资源池配置(大数分析平台)YARNImpalaAdmissionControl密源浊计划模式放置规Q用户见制用户可以同时捉交的最大应用程序数量创建用广阳制默认设置止在行的应用序量大数量操作bide1编辑|动态资源池到这里基本配置完成。
具体配置方案,要根据项目实际情况。
建议:保证默认资源池可以使用,不影响正常使用的情况下配置动态资源池。

由于集群资源有限，可能多个应⽤用同时使⽤用Hadoop集群，防⽌止系统资源被单个应⽤用占⽤用过多影响整体集群使⽤用情况，引⼊入资源池管理理集群资源。
unde允许未声明的池OYARN(MR2Included)(服务范围)cyarnschedulerfair.allow-undeclaredpools默认情况下,"A|owUndeclaredpools"可选项是选中的,需要关闭。
否则如果用户指定一个尚未声明的资源池时,比如prod,YARN将会自动生成一个prod资源池。
配置文件修改后需要重新启动YARN服务,重新部署客户端配置。
6.配置“若用户提交任务不指定特定的queue,就使用default资源池”FairScheduerUserAsDefaultQueue使用默认队列时的FairSchedulerOResourceManagerDefaultGroupC当设置为true时,如果未指定池名称,Fair用户Scheduler将会使用用户名作为默认的池名yarnscheduler.fairuser-as-default尔当没为1s时,所有应用程序都在名为default的共享池中运行7.进去动态资源池配置页面clouderamanager群集核图表·倍份●ARN(MR2Include大数据分听平台t50状态宴例配置命令应用程序HHBase主机SHDFS报告利用率报告切换至经奥规划角iHueVImpalaYARN应用栏予v范图bOozemale个查询YAHN(MR2Inclirlen)见围)ksey当论置为te时.如果未指动态资源池配置Scheduler将会使用用户名作为Gateway会SEark2称。
当设置为fdse时,所有应月ucbhlistorySever静态服务池温YARN(MR2Inclut个名为defaut的其享池中运行v类别ClouderaManagementService每页c|ouderaMANAGER群集够断·审楼图表理文持·admn边态资潺池配置(大数分平台)YARNImpalaAdmission(antro源池计划模式放置规贝阳广限制可以嵌,它的每一个级别都可以支持不同的计划程序,如日FC或Farscheduler。
每个池都可以配置为仅允许某些用户和组集访问该池已为3个正在运行的NedeMenacer总共配置72个vcre640当宇节内存。
直看动态责源池钛添创建资需也默认设置访间控制没置最小资源数最大资数虚内板虚拟内核正在运行的应用程序最大量计划策略1500%150.%7.1资源池(资源分配界面)。
主要配置项权重(%):动态权重,资源不是静态的,去其他池相关的资源共享最大最小CPU、内存正在运行的应用程序最大数量●计划策略创建资源池,资源池名称为deV创建资源池资源池名称d口父池Resourcelimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制4与其他池相关的资源共享资源数虚拟内核吉字节:内存Theminumnumberofvirtualcoresandmemoryavailabletothispool.Thistakespriorityovertheweightbasedshare(optional)最大资源数虚拟内核吉字:内存Themaximunnumberofvirtualcoresandmemoryavailabletothispool.Thistakespriorityovertheweightbasedshare(optional)正在运行的应用程序最大池中同时运行的应用程序数量限制。
数量取消创建7.2配置计划策略(对dev资源池控制)编辑资源池ResourceLimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制DRF:Dominantresourcefairness。
根据c門U和内存公平调度资源。
(建议)○FAR仅根据内存公平调度资源FIFC:拥有子池的池不能是FFO。
取消保存7.3提交访问控制(对dev资源池控制)编辑资源池Resourcelimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制此功能仅在“启用ResourceManagerACL"设置为te且“管理ACL"未设置为*时相关。
(请参见顶级页面中的“访问控制设置"。
)Fairscheduler访问控制列表可以控制向池提交应用程序的用户。
对于子池,有杈限提交父池旳用户自动继承子池的相同功能。
○允许任何用尸向该池提交允许这些用户和组向该池提交用户组bi_dev,bi_dev_vipl取消保存7.4管理访问控制(对dev资源池控制)编辑资源池Resourcelimits计划策略抢占提交访问控制管理访问控制此功能仅在"启用ResourceManagerACL"设置为true且“管理ACL未设置为*时相关。
(请参见顶级页面中的"访问控制设置"。
)FairScheduler访问控制列表可以控制可以管理池的用户。
对于子池,有权限管理父池的用户自动继承子池的相同功能○允许任何用户管理该池⊙允许这些用户和组管理该池用户arm组bi_cev,bi_dev_vip保存7.5验证资源池访问控制●新建o用户:yan.yo用户组:Wms为该用户初始化wordcount数据,具体操作见步骤3在执行hadoop命令內加入资源池控制,如下图yan.yhi-bca?-ue-201-]sgroups新的用户组Lyan.jyabi-bcao-ue-001*]5hadoopjar/usr/local/cloud0:56:08INFOinputFileInputFormatTotalinpt18/03/0810:56:08INFDmapreduceJobSubmitter:nuberofsplits8/03/0810:56:09INFOmapreduce,JobSubmitter:Submittingtokensforjob:job_152041指定资源池dev9c23.8/03/0810:56:09INFDmapreduce.Jobsubmitter:Cleaningupthestagingarea/user/ya18/03/0810:56:09WARNsecurity.UserGroupInformation:PriviledgedActionExceptionasauth:SIMPLE)couse:javcioICException:org.apache,hadoop,yarn.exceptions.YarnExceptiFatledtosbitapplication1520413797733_0023tDYARNnstoqueuerootcevvotoIDExceticn:org.apachehadoopyarn.exceptions.YarnExceptian:Failedtosubmitapplication_1520413797733-0023toYARN:UseryanJycamotsubmitapplicaticnstoqueueroanner.java:300)atjavasecurityAccesscontroller.doPrivleged(NativeMethod)tiondoAs(UserGroupInfonmaticnjava:1920)Cob,java:1325)atsunreflectNativeMethodAccessorIpLinvoke(NativeNethodAccessorImpLjava:bZnreflect.DelegatingMethodAccesJava,lcngrefLectanDescription.invoke(ProgramDriver71)Java:74)utsun,I'eeLLNutive:Lhu.Imul,niwuAee(NuLiveveceexyodecessorImpl.java:43)atsunreflectNativeMethodAccesso-ImpLivoke(NativeNetatorg.apache,hadoop,util.RunJar,matnCRunar.java:136Causedby:org.apachehadoopyorn.exceptions.YarnException:Failedtosubmitapplication-1520413797733_0023toYARN:UseryariycarnotsubnitapplicationstoqueLeroot.devatorg.apache,hadoopyarn.clientapiimol,YarndlientInpl,subcation(YarnCLientImpL,java:2570saurccMgrDelcgate.java:290)atorg.apache,hadoopmapredYARNRunnersubritJob(YARNRunne8.计划模式(资源池配置集)可以根据不同时段使用不同的资源池配置。
动态资源池配置(大数据分析平台YaRNMalaArm?Control池计划模式故置规则用广制要确定特定设置问时应处于活动状态,请指定计划规则及规则的评估顷序创速计划则重新持列十划模式顾序每天重复,从早上8点0O分到晚上1点0C分CSD,从2018-02-07开。
2每天重复,从凌属12点00分到早上8点0C分CsT,从20180307开ETLIE编|3在所有其他规则不活用时运行配置了计划模式,资源池会有多套配置,如下图clouderamanager·主机,·审孩图,备份·管理适持warm动态资源池配置(大数据分析平台)YARNImpalaAdmissionControl资源池计划横式款置规则用户限制池可以嵌,它的郎一个级别都可以支排不同的计划程序,如FFO或Farscheduler。
都个池都可以配置为允许某些用户和组集法间该池已为3个正在运行的NodeManager总共配置72个Vcore和640吉字节内存,直看动态资源池状态创建资歇认设置访问控制设置配置集ET时段default资源数最大资原数月户活跃时段名称虛拟内核内存正在运仁的立月程序最大数量计划筑暗ETL时段users116%wonhigh-bl4667计划规则主要控制配置有效时间段,创建计划规则如下图创建计划规则配置集◎新建用户活跃时段default可以将此配置集配置为包含不同的每泡CPU和内存设置。
○使用现有项重复每天全天介于早上8点00分CST:晚上11点0分CsT取消创建9.放置规则主要作用:控制任务(Job、Task)使用资源池规则,即任务会根据以下规则放到对应资源池执行。
clouderaMANAGeR:主机,说图表·音份理搜索dmin动念资源池配置(大数据分析平台)ARNImpalaAdmissionConrol负源池计划模式故置规则用产限制配置YARN如呵确定将在哪个池中运行应月程序创键放置规‖重新列放置观则放规则仅想已在适得时走存在时使用该池编相2仪当root.users.username存在司使用该消编辐|3使用rootdefault此规始终满正。
不会使用后续现则。
10.用户限制主要作用:控制单个用户最大应用程序并发度。
动态资源池配置(大数分析平台)YARNImpalaAdmissionControl密源浊计划模式放置规Q用户见制用户可以同时捉交的最大应用程序数量创建用广阳制默认设置止在行的应用序量大数量操作bide1编辑|动态资源池到这里基本配置完成。
具体配置方案,要根据项目实际情况。
建议:保证默认资源池可以使用,不影响正常使用的情况下配置动态资源池。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。