Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Является ли входной файл для программы MapReduce обязательным?

Я работаю над вариантом использования, когда я генерирую случайные данные с помощью программы уменьшения карты, и мне не требуется входной файл в HDFS. Если я не укажу путь ввода, программа MR не работает. Итак, в настоящее время у меня есть фиктивный входной файл. Есть ли способ избежать этого?

03.01.2012

Ответы:


1

Обычно программы MR имеют какие-то данные для обработки. Но могут быть такие сценарии, как случайная генерация, когда нет данных для обработки. Ознакомьтесь с TeraGen программа для генерации случайных чисел, которая принимает количество строк и выходной каталог в качестве входных данных. Кроме того, я не пробовал Генератор данных, но он кажется интересным.

03.01.2012
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..