コミュニティ
学ぶ
ツールライブラリ
AIツール
レジャー
検索
日本語
ホームページ データベース mysql チュートリアル 编写简单的Mapreduce程序并部署在Hadoop2.2.0上运行

编写简单的Mapreduce程序并部署在Hadoop2.2.0上运行

WBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWB
WBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWBOYWB
Jun 07, 2016 pm 03:27 PM
mapreduce プログラム 単純 書く 展開する

经过几天的折腾，终于配置好了 Hadoop 2.2.0(如何配置在Linux平台部署 Hadoop 请参见本博客《在Fedora上部署Hadoop2.2.0伪分布式平台》)，今天主要来说说怎么在Hadoop2.2.0伪分布式上面运行我们写好的 Mapreduce 程序。先给出这个程序所依赖的Maven包： 01 0

        经过几天的折腾，终于配置好了Hadoop2.2.0(如何配置在Linux平台部署Hadoop请参见本博客《在Fedora上部署Hadoop2.2.0伪分布式平台》)，今天主要来说说怎么在Hadoop2.2.0伪分布式上面运行我们写好的Mapreduce程序。先给出这个程序所依赖的Maven包：

01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

<dependencies></dependencies>

    <dependency></dependency>

        <groupid>org.apache.hadoop</groupid>

        <artifactid>hadoop-mapreduce-client-core</artifactid>

        <version></version>2.1.1-beta

    

    <dependency></dependency>

        <groupid>org.apache.hadoop</groupid>

        <artifactid>hadoop-common</artifactid>

        <version></version>2.1.1-beta

    

    <dependency></dependency>

        <groupid>org.apache.hadoop</groupid>

        <artifactid>hadoop-mapreduce-client-common</artifactid>

        <version></version>2.1.1-beta

    

    <dependency></dependency>

        <groupid>org.apache.hadoop</groupid>

        <artifactid>hadoop-mapreduce-client-jobclient</artifactid>

        <version></version>2.1.1-beta

    

好了，现在给出程序，代码如下：

001

002

003

004

005

006

007

008

009

010

011

012

013

014

015

016

017

018

019

020

021

022

023

024

025

026

027

028

029

030

031

032

033

034

035

036

037

038

039

040

041

042

043

044

045

046

047

048

049

050

051

052

053

054

055

056

057

058

059

060

061

062

063

064

065

066

067

068

069

070

071

072

073

074

075

076

077

078

079

080

081

082

083

084

085

086

087

088

089

090

091

092

093

094

095

096

097

098

099

100

101

102

103

104

105

106

107

108

109

110

111

112

113

114

115

package com.wyp.hadoop;

 

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapred.*;

 

import java.io.IOException;

 

/**

 * User: wyp

 * Date: 13-10-25

 * Time: 下午3:26

 * Email:wyphao.2007@163.com

 */

public class MaxTemperatureMapper extends MapReduceBase

                      implements Mapper<longwritable text></longwritable>

                      Text,IntWritable>{

    private static final int MISSING = 9999;

 

    @Override

    public void map(LongWritable key, Text value,

                      OutputCollector<text intwritable> output, </text>

                      Reporter reporter) throws IOException {

 

        String line = value.toString();

        String year = line.substring(15, 19);

        int airTemperature;

        if(line.charAt(87) == '+'){

            airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(88, 92));

        }else{

            airTemperature = Integer.parseInt(line.substring(87, 92));

        }

 

        String quality = line.substring(92, 93);

        if(airTemperature != MISSING && quality.matches("[01459]")){

            output.collect(new Text(year), new IntWritable(airTemperature));

        }

    }

}

 

package com.wyp.hadoop;

 

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;

import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;

import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;

import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;

 

import java.io.IOException;

import java.util.Iterator;

 

/**

 * User: wyp

 * Date: 13-10-25

 * Time: 下午3:36

 * Email:wyphao.2007@163.com

 */

public class MaxTemperatureReducer extends MapReduceBase

                    implements Reducer<text intwritable></text>

                    Text, IntWritable> {

    @Override

    public void reduce(Text key, Iterator<intwritable> values, </intwritable>

                    OutputCollector<text intwritable> output, </text>

                    Reporter reporter) throws IOException {

        int maxValue = Integer.MIN_VALUE;

        while (values.hasNext()){

            maxValue = Math.max(maxValue, values.next().get());

        }

 

        output.collect(key, new IntWritable(maxValue));

    }

}

 

package com.wyp.hadoop;

 

import org.apache.hadoop.fs.Path;

import org.apache.hadoop.io.IntWritable;

import org.apache.hadoop.io.Text;

import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;

import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;

import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;

import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;

 

import java.io.IOException;

 

/**

 * User: wyp

 * Date: 13-10-25

 * Time: 下午3:40

 * Email:wyphao.2007@163.com

 */

public class MaxTemperature {

 

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        if(args.length != 2){

            System.err.println("Error!");

            System.exit(1);

        }

 

        JobConf conf = new JobConf(MaxTemperature.class);

        conf.setJobName("Max Temperature");

 

        FileInputFormat.addInputPath(conf, new Path(args[0]));

        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1]));

        conf.setMapperClass(MaxTemperatureMapper.class);

        conf.setReducerClass(MaxTemperatureReducer.class);

        conf.setOutputKeyClass(Text.class);

        conf.setOutputValueClass(IntWritable.class);

 

        JobClient.runJob(conf);

 

    }

}

　　将上面的程序编译和打包成jar文件，然后开始在Hadoop2.2.0（本文假定用户都部署好了Hadoop2.2.0）上面部署了。下面主要讲讲如何去部署：
　　首先，启动Hadoop2.2.0，命令如下：

1

2

[wyp@wyp hadoop]$ sbin/start-dfs.sh

[wyp@wyp hadoop]$ sbin/start-yarn.sh

　　如果你想看看Hadoop2.2.0是否运行成功，运行下面的命令去查看

1

2

3

4

5

6

7

8

9

[wyp@wyp hadoop]$ jps

9582 Main

9684 RemoteMavenServer

16082 Jps

7011 DataNode

7412 ResourceManager

7528 NodeManager

7222 SecondaryNameNode

6832 NameNode

　　其中jps是jdk自带的一个命令，在jdk/bin目录下。如果你电脑上面出现了以上的几个进程（NameNode、SecondaryNameNode、NodeManager、ResourceManager、DataNode这五个进程必须出现！）说明你的Hadoop服务器启动成功了！现在来运行上面打包好的jar文件（这里为Hadoop.jar，其中/home/wyp/IdeaProjects/Hadoop/out/artifacts/Hadoop_jar/Hadoop.jar是它的绝对路径，不知道绝对路径是什么？那你好好去学学吧！），运行下面的命令：

1

2

3

4

5

[wyp@wyp Hadoop_jar]$ /home/wyp/Downloads/hadoop/bin/hadoop jar \

           /home/wyp/IdeaProjects/Hadoop/out/artifacts/Hadoop_jar/Hadoop.jar  \

           com/wyp/hadoop/MaxTemperature \

           /user/wyp/data.txt \

           /user/wyp/result

　　（上面是一条命令，由于太长了，所以我分行写，在实际情况中，请写一行！）其中，/home/wyp/Downloads/hadoop/bin/hadoop是hadoop的绝对路径，如果你在环境变量中配置好hadoop命令的路径就不需要这样写；com/wyp/hadoop/MaxTemperature是上面程序的main函数的入口；/user/wyp/data.txt是Hadoop文件系统（HDFS）中的绝对路径（注意：这里不是你Linux系统中的绝对路径！），为需要分析文件的路径（也就是input）；/user/wyp/result是分析结果输出的绝对路径（注意：这里不是你Linux系统中的绝对路径！而是HDFS上面的路径！而且/user/wyp/result一定不能存在，否则会抛出异常！这是Hadoop的保护机制，你总不想你以前运行好几天的程序突然被你不小心给覆盖掉了吧？所以，如果/user/wyp/result存在，程序会抛出异常，很不错啊）。好了。输入上面的命令，应该会得到下面类似的输出：

13/10/28 15:20:44 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
13/10/28 15:20:44 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
13/10/28 15:20:45 WARN mapreduce.JobSubmitter: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.
13/10/28 15:20:45 WARN mapreduce.JobSubmitter: No job jar file set.  User classes may not be found. See Job or Job#setJar(String).
13/10/28 15:20:45 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
13/10/28 15:20:46 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2
13/10/28 15:20:46 INFO Configuration.deprecation: user.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.user.name
13/10/28 15:20:46 INFO Configuration.deprecation: mapred.output.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.value.class
13/10/28 15:20:46 INFO Configuration.deprecation: mapred.job.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.name
13/10/28 15:20:46 INFO Configuration.deprecation: mapred.input.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.inputdir
13/10/28 15:20:46 INFO Configuration.deprecation: mapred.output.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir
13/10/28 15:20:46 INFO Configuration.deprecation: mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps
13/10/28 15:20:46 INFO Configuration.deprecation: mapred.output.key.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.key.class
13/10/28 15:20:46 INFO Configuration.deprecation: mapred.working.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.job.working.dir
13/10/28 15:20:46 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1382942307976_0008
13/10/28 15:20:47 INFO mapred.YARNRunner: Job jar is not present. Not adding any jar to the list of resources.
13/10/28 15:20:49 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1382942307976_0008 to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
13/10/28 15:20:49 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://wyp:8088/proxy/application_1382942307976_0008/
13/10/28 15:20:49 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1382942307976_0008
13/10/28 15:20:59 INFO mapreduce.Job: Job job_1382942307976_0008 running in uber mode : false
13/10/28 15:20:59 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
13/10/28 15:21:35 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
13/10/28 15:21:38 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
13/10/28 15:21:38 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1382942307976_0008_m_000000_0, Status : FAILED
Error: java.lang.RuntimeException: Error in configuring object
    at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:109)
    at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setConf(ReflectionUtils.java:75)
    at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.newInstance(ReflectionUtils.java:133)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runOldMapper(MapTask.java:425)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:341)
    at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162)
    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:157)
Caused by: java.lang.reflect.InvocationTargetException
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at org.apache.hadoop.util.ReflectionUtils.setJobConf(ReflectionUtils.java:106)
    ... 9 more
Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class com.wyp.hadoop.MaxTemperatureMapper1 not found
    at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1752)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.getMapperClass(JobConf.java:1058)
    at org.apache.hadoop.mapred.MapRunner.configure(MapRunner.java:38)
    ... 14 more
Caused by: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class com.wyp.hadoop.MaxTemperatureMapper1 not found
    at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)
    at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1744)
    ... 16 more
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class com.wyp.hadoop.MaxTemperatureMapper1 not found
    at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:1626)
    at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1718)
    ... 17 more
 
Container killed by the ApplicationMaster.
Container killed on request. Exit code is 143
ログイン後にコピー

程序居然抛出异常（ClassNotFoundException）！这是什么回事？其实我也不太明白！！

　　在网上Google了一下，找到别人的观点：
　　经个人总结，这通常是由于以下几种原因造成的：
（1）你编写了一个java lib，封装成了jar，然后再写了一个Hadoop程序，调用这个jar完成mapper和reducer的编写
（2）你编写了一个Hadoop程序，期间调用了一个第三方java lib。
之后，你将自己的jar包或者第三方java包分发到各个TaskTracker的HADOOP_HOME目录下，运行你的JAVA程序，报了以上错误。

　　那怎么解决呢？一个笨重的方法是，在运行Hadoop作业的时候，先运行下面的命令：

1

2

[wyp@wyp Hadoop_jar]$ export \

    HADOOP_CLASSPATH=/home/wyp/IdeaProjects/Hadoop/out/artifacts/Hadoop_jar/

　　其中，/home/wyp/IdeaProjects/Hadoop/out/artifacts/Hadoop_jar/是上面Hadoop.jar文件所在的目录。好了，现在再运行一下Hadoop作业命令：

[wyp@wyp Hadoop_jar]$ hadoop jar /home/wyp/IdeaProjects/Hadoop/out/artifacts/Hadoop_jar/Hadoop.jar  com/wyp/hadoop/MaxTemperature /user/wyp/data.txt /user/wyp/result
13/10/28 15:34:16 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
13/10/28 15:34:16 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
13/10/28 15:34:17 WARN mapreduce.JobSubmitter: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this.
13/10/28 15:34:17 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
13/10/28 15:34:17 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:2
13/10/28 15:34:17 INFO Configuration.deprecation: user.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.user.name
13/10/28 15:34:17 INFO Configuration.deprecation: mapred.jar is deprecated. Instead, use mapreduce.job.jar
13/10/28 15:34:17 INFO Configuration.deprecation: mapred.output.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.value.class
13/10/28 15:34:17 INFO Configuration.deprecation: mapred.job.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.name
13/10/28 15:34:17 INFO Configuration.deprecation: mapred.input.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.inputdir
13/10/28 15:34:17 INFO Configuration.deprecation: mapred.output.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir
13/10/28 15:34:17 INFO Configuration.deprecation: mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps
13/10/28 15:34:17 INFO Configuration.deprecation: mapred.output.key.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.key.class
13/10/28 15:34:17 INFO Configuration.deprecation: mapred.working.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.job.working.dir
13/10/28 15:34:18 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1382942307976_0009
13/10/28 15:34:18 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1382942307976_0009 to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
13/10/28 15:34:18 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://wyp:8088/proxy/application_1382942307976_0009/
13/10/28 15:34:18 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1382942307976_0009
13/10/28 15:34:26 INFO mapreduce.Job: Job job_1382942307976_0009 running in uber mode : false
13/10/28 15:34:26 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
13/10/28 15:34:41 INFO mapreduce.Job:  map 50% reduce 0%
13/10/28 15:34:53 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
13/10/28 15:35:17 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
13/10/28 15:35:18 INFO mapreduce.Job: Job job_1382942307976_0009 completed successfully
13/10/28 15:35:18 INFO mapreduce.Job: Counters: 43
    File System Counters
        FILE: Number of bytes read=144425
        FILE: Number of bytes written=524725
        FILE: Number of read operations=0
        FILE: Number of large read operations=0
        FILE: Number of write operations=0
        HDFS: Number of bytes read=1777598
        HDFS: Number of bytes written=18
        HDFS: Number of read operations=9
        HDFS: Number of large read operations=0
        HDFS: Number of write operations=2
    Job Counters 
        Launched map tasks=2
        Launched reduce tasks=1
        Data-local map tasks=2
        Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=38057
        Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=24800
    Map-Reduce Framework
        Map input records=13130
        Map output records=13129
        Map output bytes=118161
        Map output materialized bytes=144431
        Input split bytes=182
        Combine input records=0
        Combine output records=0
        Reduce input groups=2
        Reduce shuffle bytes=144431
        Reduce input records=13129
        Reduce output records=2
        Spilled Records=26258
        Shuffled Maps =2
        Failed Shuffles=0
        Merged Map outputs=2
        GC time elapsed (ms)=321
        CPU time spent (ms)=5110
        Physical memory (bytes) snapshot=552824832
        Virtual memory (bytes) snapshot=1228738560
        Total committed heap usage (bytes)=459800576
    Shuffle Errors
        BAD_ID=0
        CONNECTION=0
        IO_ERROR=0
        WRONG_LENGTH=0
        WRONG_MAP=0
        WRONG_REDUCE=0
    File Input Format Counters 
        Bytes Read=1777416
    File Output Format Counters 
        Bytes Written=18
ログイン後にコピー

到这里，程序就成功运行了！很高兴吧？那么怎么查看刚刚程序运行的结果呢？很简单，运行下面命令：

01

02

03

04

05

06

07

08

09

10

11

[wyp@wyp Hadoop_jar]$ hadoop fs -ls /user/wyp

Found 2 items

-rw-r--r--   1 wyp supergroup    1777168 2013-10-25 17:44 /user/wyp/data.txt

drwxr-xr-x   - wyp supergroup          0 2013-10-28 15:35 /user/wyp/result

[wyp@wyp Hadoop_jar]$ hadoop fs -ls /user/wyp/result

Found 2 items

-rw-r--r--   1 wyp supergroup    0 2013-10-28 15:35 /user/wyp/result/_SUCCESS

-rw-r--r--   1 wyp supergroup  18 2013-10-28 15:35 /user/wyp/result/part-00000

[wyp@wyp Hadoop_jar]$ hadoop fs -cat  /user/wyp/result/part-00000

1901    317

1902    244

　　到此，你自己写好的一个Mapreduce程序终于成功运行了！
　　附程序测试的数据的下载地址：http://pan.baidu.com/s/1iSacM

过往记忆（http://www.iteblog.com/）
编写简单的Mapreduce程序并部署在Hadoop2.2.0上运行（http://www.iteblog.com/archives/789）

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

もっと見る

人気の記事

R.E.P.O.説明されたエネルギー結晶と彼らが何をするか（黄色のクリスタル）
1 か月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O.最高のグラフィック設定
1 か月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
アサシンのクリードシャドウズ：シーシェルリドルソリューション
3週間前 By DDD
Windows11 KB5054979の新しいものと更新の問題を修正する方法
2週間前 By DDD
Will R.E.P.O.クロスプレイがありますか？
1 か月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
もっと見る

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）

もっと見る

ホットトピック

Gmailメールのログイン入り口はどこですか？
7555
15
CakePHP チュートリアル
1384
52
Steamのアカウント名の形式は何ですか
83
11
Win11 Activation Key Permanent
59
19
NYTの接続はヒントと回答です
28
96
もっと見る
Related knowledge
GoogleマップをiPhoneのデフォルト地図にする方法 GoogleマップをiPhoneのデフォルト地図にする方法 Apr 17, 2024 pm 07:34 PM

iPhone のデフォルトの地図は、Apple 独自の地理位置情報プロバイダーである Maps です。マップは改善されていますが、米国外ではうまく機能しません。 Googleマップと比べて何も提供するものはありません。この記事では、Google マップを iPhone のデフォルトの地図として使用するための実行可能な手順について説明します。 Google マップを iPhone のデフォルトの地図にする方法 Google マップを携帯電話のデフォルトの地図アプリとして設定するのは、思っているよりも簡単です。以下の手順に従ってください – 前提条件 – 携帯電話に Gmail がインストールされている必要があります。ステップ 1 – AppStore を開きます。ステップ 2 – 「Gmail」を検索します。ステップ 3 – Gmail アプリの横にある をクリックします

ハードドライブのシリアル番号を照会する最も簡単な方法 ハードドライブのシリアル番号を照会する最も簡単な方法 Feb 26, 2024 pm 02:24 PM

ハードディスクのシリアル番号はハードディスクの重要な識別子であり、通常、ハードディスクを一意に識別し、ハードウェアを識別するために使用されます。場合によっては、オペレーティング システムのインストール時、正しいデバイス ドライバーの検索時、ハード ドライブの修復の実行時など、ハード ドライブのシリアル番号を照会する必要があることがあります。この記事では、ハードドライブのシリアル番号を確認する簡単な方法をいくつか紹介します。方法 1: Windows コマンド プロンプトを使用してコマンド プロンプトを開きます。 Windows システムでは、Win+R キーを押し、「cmd」と入力し、Enter キーを押してコマンドを開きます。

iPhoneに時計アプリがない：それを修正する方法 iPhoneに時計アプリがない：それを修正する方法 May 03, 2024 pm 09:19 PM

携帯電話に時計アプリがありませんか?日付と時刻は iPhone のステータス バーに引き続き表示されます。ただし、時計アプリがないと、世界時計、ストップウォッチ、目覚まし時計、その他多くの機能を使用できません。したがって、見つからない時計アプリを修正することは、やるべきことリストの一番上に置く必要があります。これらの解決策は、この問題の解決に役立ちます。解決策 1 – 時計アプリを配置する 誤って時計アプリをホーム画面から削除した場合は、時計アプリを元の場所に戻すことができます。ステップ 1 – iPhone のロックを解除し、App ライブラリ ページに到達するまで左にスワイプを開始します。ステップ 2 – 次に、検索ボックスで「時計」を検索します。ステップ 3 – 検索結果に以下の「時計」が表示されたら、それを長押しして、

iPhoneのカメラとマイクへのアクセスを許可できません iPhoneのカメラとマイクへのアクセスを許可できません Apr 23, 2024 am 11:13 AM

アプリを使用しようとすると、「カメラとマイクへのアクセスを許可できません」というメッセージが表示されますか?通常、カメラとマイクのアクセス許可は、必要に応じて特定の人に付与します。ただし、許可を拒否すると、カメラとマイクは機能しなくなり、代わりにこのエラー メッセージが表示されます。この問題の解決は非常に基本的なもので、1 ～ 2 分で解決できます。解決策 1 – カメラ、マイクの権限を提供する 必要なカメラとマイクの権限を設定で直接提供できます。ステップ 1 – [設定] タブに移動します。ステップ 2 – [プライバシーとセキュリティ] パネルを開きます。ステップ 3 – そこで「カメラ」権限をオンにします。ステップ 4 – 内部には、携帯電話のカメラの許可を要求したアプリのリストが表示されます。ステップ5 – 指定したアプリの「カメラ」を開きます

C言語でべき乗関数を計算するメソッドを書く C言語でべき乗関数を計算するメソッドを書く Feb 19, 2024 pm 01:00 PM

C言語でのべき乗関数の書き方 べき乗（べき乗）とは数学でよく使われる演算で、数値を複数回掛けることを意味します。 C 言語では、べき乗関数を記述することでこの関数を実装できます。 C言語でのべき乗関数の書き方と具体的なコード例を詳しく紹介します。関数の入力と出力を決定する 通常、べき乗関数の入力には基数と指数の 2 つのパラメーターが含まれ、出力は計算結果になります。したがって、私たちは

Yolov10: 詳細な説明、展開、アプリケーションがすべて 1 か所にまとめられています。 Yolov10: 詳細な説明、展開、アプリケーションがすべて 1 か所にまとめられています。 Jun 07, 2024 pm 12:05 PM

1. はじめに ここ数年、YOLO は、計算コストと検出パフォーマンスの効果的なバランスにより、リアルタイム物体検出の分野で主流のパラダイムとなっています。研究者たちは、YOLO のアーキテクチャ設計、最適化目標、データ拡張戦略などを調査し、大きな進歩を遂げました。同時に、後処理に非最大抑制 (NMS) に依存すると、YOLO のエンドツーエンドの展開が妨げられ、推論レイテンシに悪影響を及ぼします。 YOLO では、さまざまなコンポーネントの設計に包括的かつ徹底的な検査が欠けており、その結果、大幅な計算冗長性が生じ、モデルの機能が制限されます。効率は最適ではありませんが、パフォーマンス向上の可能性は比較的大きくなります。この作業の目標は、後処理とモデル アーキテクチャの両方から YOLO のパフォーマンス効率の境界をさらに改善することです。この目的を達成するために

Tomcat が war パッケージをデプロイした後にアクセスできない問題を解決する方法 Tomcat が war パッケージをデプロイした後にアクセスできない問題を解決する方法 Jan 13, 2024 pm 12:07 PM

Tomcat がデプロイ後に war パッケージに正常にアクセスできない問題を解決するには、特定のコード サンプルが必要です。広く使用されている Java Web サーバーとして、Tomcat を使用すると、開発者は独自に開発した Web アプリケーションをデプロイ用の war ファイルにパッケージ化できます。ただし、構成が正しくないことやその他の理由により、war パッケージをデプロイした後に正常にアクセスできないという問題が発生する場合があります。この記事では、このジレンマに対処する具体的なコード例をいくつか紹介します。 1. Tomcat サービスを確認する

Flask アプリケーションのための Gunicorn 導入ガイド Flask アプリケーションのための Gunicorn 導入ガイド Jan 17, 2024 am 08:13 AM

Gunicorn を使用して Flask アプリケーションをデプロイするにはどうすればよいですか? Flask は、さまざまなタイプの Web アプリケーションの開発に広く使用されている軽量の Python Web フレームワークです。 Gunicorn (GreenUnicorn) は、WSGI (WebServerGatewayInterface) アプリケーションの実行に使用される Python ベースの HTTP サーバーです。この記事では、Gunicorn を使用して Flask アプリケーションをデプロイする方法を紹介します。

See all articles