Hive on spark 失败

时间: 2023-10-27 19:45:11 浏览: 35
出现Hive on Spark失败的情况有很多可能性,以下是一些常见的原因和解决方法: 1.版本不兼容:Hive on Spark需要与Spark版本兼容,如果版本不匹配可能会导致失败。请检查您的Hive和Spark版本是否兼容。 2.环境变量设置有误:请确保您的环境变量设置正确,包括HADOOP_HOME,SPARK_HOME等。 3.缺少依赖:Hive on Spark需要一些依赖库才能正常运行,包括hive-exec.jar、hive-metastore.jar、hive-serde.jar和hive-common.jar等。请检查这些依赖是否存在。 4.内存不足:Hive on Spark需要足够的内存才能正常运行,如果内存不足可能会导致失败。请增加内存大小并重试。 5.网络连接问题:Hive on Spark需要与Spark集群进行通信,如果网络连接不稳定可能会导致失败。请检查网络连接并重试。 如果以上方法都无法解决问题,请尝试查看日志以获取更多信息,或者向社区寻求帮助。
相关问题

hive on spark

### 回答1: Hive on Spark 是一种运行 Apache Hive 查询的方式,使用 Apache Spark 作为后端执行引擎。这种方式可以提高 Hive 的查询效率,并带来更好的性能和扩展性。它同时保留了 Hive 的简单易用性,因此对于需要处理大数据集的用户来说是一个不错的选择。 ### 回答2: Hive on Spark是一种基于Spark引擎的大数据处理工具。Hive是一个开源的数据仓库基础架构,它可以让用户通过类似SQL的查询语言HiveQL来处理大规模数据。而Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎,可以在内存中进行数据计算,提供了丰富的API和工具。 Hive on Spark的优势在于,它将Hive与Spark的强大功能相结合,提供了更高效、更灵活的数据处理和分析能力。具体而言,Hive on Spark可以利用Spark的内存计算和并行处理能力,加快数据查询和分析速度,提高性能。同时,Hive on Spark支持多种数据源,包括Hadoop HDFS、Hive和其他Hive支持的数据格式,使得数据的读取和转换更加方便。 除此之外,Hive on Spark还提供了更多的数据处理功能,如交互式查询、流式处理、机器学习和图计算等。通过与Spark生态系统的整合,用户可以利用Spark的机器学习库MLlib进行数据挖掘和建模,使用Spark的图计算库GraphX分析大规模图数据,以及使用Spark Streaming进行实时数据处理。这为用户提供了更多的选择和灵活性,满足不同场景下的数据处理需求。 总之,Hive on Spark是一种强大的大数据处理工具,结合了Hive的数据仓库架构和Spark的计算引擎,提供了高效、灵活的数据处理和分析能力。它可以加速查询速度、提高性能,同时支持多种数据源和更多的数据处理功能,满足不同应用场景下的大数据需求。 ### 回答3: Hive on Spark是一种在Apache Hadoop生态系统中运行的开源分布式处理框架。它结合了Apache Hive和Apache Spark的功能,提供了更高效的数据查询和分析。 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库基础设施,允许用户通过Hive查询语言(HiveQL)从大规模数据集中进行数据查询和分析。然而,Hive在处理大规模数据时存在一些性能瓶颈。为了解决这个问题,引入了Hive on Spark。 Spark是一个快速的、通用的数据处理框架,具有高效的内存计算能力和分布式数据处理功能。通过将Hive与Spark集成,Hive on Spark可以利用Spark的内存计算和分布式处理能力来改善数据查询的执行性能。 Hive on Spark的好处包括: 1. 更快的查询速度:由于Spark的高效计算引擎,Hive on Spark可以显著提高查询的执行速度。相比传统的基于MapReduce的Hive查询,Hive on Spark可以提供更快的响应时间。 2. 更好的资源管理:Spark具有自己的资源管理器,可以更好地管理计算资源,实现更好的资源利用和调度。这使得Hive on Spark能够更好地处理大规模数据集,实现更高效的查询处理。 3. 更丰富的功能支持:Spark提供了许多高级功能,如机器学习、实时流处理和图处理等。通过将Hive与Spark集成,Hive on Spark可以从这些功能中受益,并扩展其查询和分析的能力。 总之,Hive on Spark是一个强大的工具,它在提供高性能数据查询和分析能力的同时,还融合了Hive和Spark的优势。对于需要处理大规模数据集的企业和组织来说,Hive on Spark是一个值得考虑的解决方案。

hive on spark 的架构

Hive on Spark是将Apache Hive与Apache Spark集成在一起的架构,它提供了在Spark上执行Hive查询的能力。下面是Hive on Spark的架构说明: 1. Hive Metastore:Hive Metastore是Hive的元数据存储,它负责存储表、分区、列等元数据信息。在Hive on Spark中,Hive Metastore仍然扮演着元数据存储的角色。 2. Spark SQL:Spark SQL是Spark提供的用于处理结构化数据的模块,它支持使用SQL查询和DataFrame API进行数据处理。Hive on Spark通过Spark SQL来执行Hive查询。 3. Hive Driver:Hive Driver是Hive的核心组件之一,它负责解析HiveQL查询,并将查询转换为适合底层执行引擎的任务。 4. Spark Executor:Spark Executor是Spark集群中的工作节点,负责执行具体的任务。在Hive on Spark中,Spark Executor负责执行Hive查询的具体任务。 5. Hive Thrift Server:Hive Thrift Server是Hive提供的一个服务,用于通过Thrift接口接收和处理客户端的查询请求。在Hive on Spark中,Hive Thrift Server负责接收来自客户端的Hive查询请求,并将这些请求转发给Spark SQL进行处理。 6. Spark Cluster:Spark Cluster是用于运行Spark应用程序的集群,它由Master节点和多个Worker节点组成。Hive on Spark利用Spark Cluster来执行Hive查询的计算任务。 7. 数据存储:Hive on Spark可以使用各种存储系统作为底层数据存储,例如HDFS、S3等。Hive表的数据可以存储在这些存储系统中,Spark可以直接读取和处理这些数据。 通过将Hive与Spark集成,Hive on Spark能够利用Spark的内存计算能力和并行处理能力来加速Hive查询的执行。同时,它也能够享受到Hive的元数据管理和SQL兼容性的优势。这种架构使得Hive on Spark成为一个强大的分析引擎,能够处理大规模的结构化数据。

相关推荐

### 回答1: CDH(Cloudera's Distribution for Hadoop)是Cloudera公司针对Hadoop生态系统进行的一系列软件包和工具的集成,其中包括Hive on Spark的配置。 Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL,方便用户使用SQL语言对存储在Hadoop中的大型数据集进行查询和分析。Spark是一个快速、通用的数据处理引擎,具有内存计算的特性,能在内存中高效地处理大规模数据。 在CDH中配置Hive on Spark需要进行以下步骤: 1. 确保CDH集群已经正确安装和配置,并且已经启动了Hive服务和Spark服务。 2. 在CDH管理界面中,选择Hive服务,然后点击“配置”选项卡。 3. 在配置页面中,找到“Hive 服务”下的“Ancillary Service Configuration”部分。在“Spark”部分中,填写正确的Spark主节点地址和端口号。 4. 点击“保存并重启”以应用配置更改。 5. 在CDH管理界面中,选择Spark服务,然后点击“配置”选项卡。 6. 在配置页面中,找到“Spark 特定”的部分。在“Spark 实例模式”中选择“Standalone”,表示将使用独立的Spark集群。 7. 在“Spark 主节点地址”中填写正确的Spark主节点的地址。 8. 点击“保存并重启”以应用配置更改。 9. 配置完成后,可以使用HiveQL语句在Hive中使用Spark进行查询和分析数据。在Hive命令行或Hue界面中,编写需要的查询语句并执行。 通过以上步骤,就可以在CDH上成功配置Hive on Spark。这样就可以同时利用Hive和Spark的强大功能,实现对大规模数据的高效分析和处理。 ### 回答2: CDH配置Hive on Spark是指在CDH平台上配置使用Spark作为Hive的计算引擎。下面是具体的步骤: 1. 首先,确保已经在CDH平台上安装了Hive和Spark组件。 2. 在Hive的配置文件中,需要添加以下参数来启用Hive on Spark: hive.execution.engine = spark hive.spark.client.connect.timeout = 300s hive.spark.client.server.connect.timeout = 300s 3. 在Spark的配置文件中,需要增加以下参数来支持Hive on Spark: spark.master = yarn-client spark.deploy.mode = client spark.submit.deployMode = client spark.yarn.queue = default spark.executor.instances = 10 spark.executor.memory = 4G spark.executor.cores = 2 spark.driver.memory = 4G 4. 然后,重启Hive和Spark的服务。 5. 运行Hive脚本或者Hive命令时,可以在Hive中使用"hive.execution.engine=spark"设置为Spark引擎,或者在命令行中使用"--engine=spark"参数。 配置完成后,Hive会将相应的作业提交给Spark来执行,利用Spark的分布式计算能力加速Hive查询的执行速度。需要注意的是,配置Hive on Spark需要确保CDH平台中的Hive和Spark是兼容的,并且调整Spark的资源配置以满足计算需求。 总之,通过CDH配置Hive on Spark可以充分发挥Spark的并行处理能力,提高Hive查询的执行效率和性能。 ### 回答3: CDH是一种大数据解决方案,用于配置Hive on Spark的步骤如下: 1. 首先,确保已安装CDH集群并启动了Hive和Spark组件。如果还没有安装,请按照CDH文档进行安装和配置。 2. 检查Hive和Spark的版本兼容性。Hive on Spark需要Hive和Spark版本之间的兼容性,查看CDH文档以了解哪些版本适用于您的集群。 3. 在Hive配置文件中启用Hive的Spark支持。打开Hive配置文件(hive-site.xml),设置hive.execution.engine为spark。 4. 配置Spark属性。在Spark配置文件(spark-defaults.conf)中,设置spark.master为yarn-client或yarn-cluster,这取决于您的CDH集群配置。还可以通过设置其他属性来优化Spark执行引擎的性能。 5. 启动Hive服务。重启Hive服务以使配置更改生效。您可以使用以下命令重新启动Hive服务: sudo service hive-server2 restart 6. 测试Hive on Spark。使用Hive命令行或其他Hive客户端,运行一些Hive查询并确认它们是否在Spark上执行。 配置Hive on Spark可以提供更好的性能和资源利用率。而且,使用Spark作为执行引擎还可以充分利用Spark提供的丰富的数据处理功能和API。通过使用CDH的Hive on Spark配置,您可以更好地处理和分析大规模的数据集。
对于Hive on Spark的调优,有几个关键的配置可以考虑。首先,可以通过调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制将基础join转化为map join的阈值,从而影响性能。这个配置在Hive on MapReduce和Hive on Spark中都可以使用,但是两者的解释略有不同。 其次,可以通过设置一些Spark相关的配置来进行调优。例如,可以设置hive.execution.engine为spark来指定使用Spark作为执行引擎。还可以设置spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances来调整Spark执行器的内存和核心资源分配。另外,设置spark.serializer为org.apache.spark.serializer.KryoSerializer可以改进序列化的性能。 此外,Hive on Spark相比于Hive on MapReduce有更好的性能,并且提供了相同的功能。用户的SQL不需要进行修改,就可以直接在Hive on Spark上运行。同时,UDF函数也被全部支持。 总结起来,在运行于YARN模式下的Hive on Spark的调优,可以关注以下几点: 1. 调整hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size来控制基础join转化为map join的阈值。 2. 设置相关Spark配置,如hive.execution.engine、spark.executor.memory、spark.executor.cores、spark.executor.instances等,来优化资源分配和序列化性能。 3. 充分利用Hive on Spark的性能优势,无需修改SQL即可运行,并支持全部UDF函数。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [hive on spark 调优](https://blog.csdn.net/weixin_45489441/article/details/123252215)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Hive on Spark调优](https://blog.csdn.net/javastart/article/details/126041883)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
配置Hive on Spark需要进行以下步骤: 1. 确保已经安装了Spark和Hive,并且它们都能正常工作。 2. 在Hive的配置文件hive-site.xml中添加以下配置项: <name>hive.execution.engine</name> <value>spark</value> 3. 在Spark的配置文件spark-defaults.conf中添加以下配置项: spark.master=yarn spark.eventLog.enabled=true spark.eventLog.dir=hdfs://mycluster/spark/history spark.executor.memory=2g spark.driver.memory=2g spark.driver.extraLibraryPath=/home/local/hadoop/lib/native spark.executor.extraLibraryPath=/home/local/hadoop/lib/native 4. 将Spark的jar包上传到HDFS上的一个目录,例如/spark-jars: hdfs dfs -mkdir /spark-jars hdfs dfs -put /opt/spark/jars/* /spark-jars 5. 重启Hive服务,使配置生效。 通过以上步骤,你就可以成功配置Hive on Spark了。请注意,这只是一个简单的配置示例,你可能需要根据你的具体环境和需求进行适当的调整。引用\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [hive on spark 配置 和 spark on hive](https://blog.csdn.net/young_0609/article/details/114900238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Hive 上配置 Hive on Spark](https://blog.csdn.net/zhy0414/article/details/126885386)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [配置hive on spark](https://blog.csdn.net/weixin_56581189/article/details/129555523)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: Hive on Spark 的性能调优主要包括以下几个方面: 1. 资源调优:可以通过调整 Spark 的 executor 内存、CPU 核数等参数来优化资源的使用效率,提高作业的并发度和执行速度。 2. 数据倾斜处理:在数据倾斜的情况下,可以通过使用 Spark 的 shuffle 操作的优化策略,如使用 map-side 聚合、使用随机前缀等方式来解决数据倾斜问题。 3. 数据压缩:可以使用 Hive on Spark 提供的压缩功能,将数据压缩后存储,可以减少磁盘 I/O,提高数据读写速度。 4. 数据分区:可以通过对数据进行分区,提高查询效率,减少数据扫描量。 5. 数据倾斜检测:可以使用 Spark 的一些工具,如 Spark Job Server、Spark Web UI 等来检测数据倾斜情况,及时发现问题并进行处理。 6. 数据倾斜解决方案:可以使用 Spark 的一些解决方案,如使用 Spark SQL 的动态分桶、使用 Spark Streaming 的动态负载均衡等方式来解决数据倾斜问题。 总之,对于 Hive on Spark 的性能调优,需要综合考虑资源、数据倾斜、数据压缩、数据分区等多个方面,根据具体情况采取相应的优化策略,以提高作业的执行效率和性能。 ### 回答2: Hive on Spark 是一种在 Hadoop 生态系统中运行 Hive 查询的方式,它利用 Spark 引擎来执行 Hive 查询,并提供了更高的性能和更佳的易用性。然而,为了获得最佳性能,需要进行一些调优。 一、设置 Spark Executor 内存 默认情况下,Spark 的 Executor 分配的内存为 1GB,在大型数据集上运行 Hive 查询时,此值可能过低。为了获得更好的性能,应适当增加每个 Executor 的内存,以确保查询可以在内存中执行而不需要进行磁盘交换。可以通过在创建 SparkContext 时设置 spark.executor.memory 属性来设置 Executor 的内存大小,例如: spark-submit --master yarn --conf spark.executor.memory=4g --class com.example.MyApp myapp.jar 二、设置 Spark Executor 数量 默认情况下,Spark 使用的 Executor 数量等于集群中的可用 CPU 核数,但是在 Hive on Spark 中,因为数据在 HDFS 上存储,大多数任务都是 IO 密集型的,所以可以适当减少 Executor 数量,以避免资源竞争。可以通过在创建 SparkConf 对象时设置 spark.executor.instances 属性来设置 Executor 的数量,例如: SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("myApp").setMaster("yarn").set("spark.executor.instances", "4"); 三、调整数据存储格式 Hive on Spark 支持多种数据存储格式,例如 Parquet、ORC 和 Avro 等。这些格式不仅可以提高查询性能,还可以节省存储空间。对于 Hive on Spark 操作,Parquet 格式是最理想的,因为它可以实现更高的压缩率,并且可以提供更快的 I/O 性能。 四、启用 Vectorized Execution Hive on Spark 还支持向量化执行(Vectorized Execution),它可以将典型的行式操作转换为列式操作,从而提高查询性能。由于列式操作可以提供更好的内存局部性,因此可以减少与内存和磁盘的数据传输。要启用向量化执行,请将下列选项设置为 true: hive.vectorized.execution.enabled=true hive.vectorized.execution.reduce.enabled=true 五、使用动态分区 在 Hive on Spark 中,使用动态分区(Dynamic Partitioning)可以显著提高查询性能,特别是当处理大量小文件时。动态分区会自动将查询结果分区,并将每个分区存储为一个单独的文件,这可以减少 HDFS 元数据操作量,并可以提高查询性能。 总之,通过对以上几个方面进行调优,可以显著提高 Hive on Spark 的查询性能和扩展性。同时,在实际生产环境中,还需要结合具体情况进行适当的调优和优化。 ### 回答3: Hive on Spark是在Hadoop上基于Spark进行数据处理和查询的引擎,它可以通过调优以提高其性能和效率。以下是几个提高Hive on Spark性能的方法: 1.调整Executor内存和Executor数量:在Spark中,Executor的数量和内存大小的选择会对性能产生非常大的影响。如果Executor的数量设置过大,又或者Executor的内存过小,都会导致任务的运行缓慢。因此,需要根据实际情况,合理设置Executor的数量和内存大小。通常情况下,Executor内存大约设置为系统可用内存的75%至80%。并且需要注意的是,在调整Executor内存和数量时,还需要考虑调整Spark的其他配置参数。 2.启用动态分区:启用动态分区可以大幅提高Hive on Spark的性能。动态分区可以将大型Hive on Spark数据集分割成多个小块,从而减少内存的使用,减轻Spark的压力,同时还可以加速数据的读写操作。可以在Hive on Spark中的hive-site.xml文件中添加以下代码来启用动态分区: hive.exec.dynamic.partition = true hive.exec.dynamic.partition.mode = nonstrict 3.启用Spark的动态资源分配:启用Spark的动态资源分配可以根据需要自动分配或释放资源,从而提高性能。这种方式可以避免因为资源浪费导致的性能不佳。可以在Spark的配置文件spark-defaults.conf中添加以下代码来启用动态资源分配: spark.dynamicAllocation.enabled=true spark.shuffle.service.enabled=true 4.使用适当的文件格式:不同的文件格式有不同的读写性能。如果Hive on Spark需要处理非常大的数据量,则推荐使用Apache Parquet文件格式,因为它可以使查询更加快速和高效。而对于要求较高的数据格式,如人工智能和机器学习工作负载,可以使用Apache ORC(Optimized Row Columnar)格式,因为它在数据压缩和性能方面都比Parquet更加优秀。 总之,对于Hive on Spark性能调优,需要考虑到各种因素,例如Executor的数量和内存大小、动态分区、动态资源分配和文件格式等。通过适当地调整这些参数,可以有效提高Hive on Spark的性能和效率。
### 回答1: "Hive on Spark" 和 "Spark on Hive" 都是在大数据分析中使用的技术,它们有着不同的优势。 "Hive on Spark" 是将 Apache Hive 作为数据仓库,利用 Apache Spark 来执行数据分析的任务,它能够利用 Spark 的高效处理能力加速 Hive 的执行速度。 "Spark on Hive" 则是在 Spark 中读取和查询 Hive 中的数据,并在 Spark 中对数据进行处理。它利用 Spark 的高效处理能力,可以加速 Hive 数据的分析处理过程。 总的来说,这两种技术都是为了提高数据分析的效率和效果。 ### 回答2: Hive on Spark和Spark on Hive都是Hadoop生态系统中广为使用的工具。它们的主要区别在于它们在Hadoop集群中使用的方式不同。 Hive是一个数据仓库工具,用于处理大量结构化数据。提供了一个SQL样式的语言(称为HQL),这与关系型数据库有很大的相似之处。Hive使用MapReduce作为其数据处理引擎,将其SQL查询转换为MapReduce作业并运行。这种方法可以使用大规模的Hadoop集群来处理一系列任务,但是MapReduce处理引擎在运行大规模作业时效率较低。Hive on Spark解决了这个问题,因为它将Hive查询转换为Spark代码,并使用Spark引擎处理查询。这使得数据处理变得更为高效,同时也避免了MapReduce的一些缺点。 相反,Spark是一个大规模数据处理引擎,不像Hive,它没有自己的SQL语言。仍然提供了一些API和其他编程语言(例如Python和Scala)连接,使用户可以使用Spark进行分布式数据处理。Spark on Hive是一种将Spark作为Hive处理引擎的替代方案,允许用户使用Spark作为执行器来处理Hive查询。使用Spark on Hive可以提高查询效率和处理速度,因为Spark处理引擎通常比MapReduce引擎更快。 综上所述,Hive on Spark和Spark on Hive都是分布式数据处理工具集,它们的使用方式和结构有所不同。我们可以根据我们的需求来选择我们需要使用的工具。无论我们使用哪个工具,它们都可以帮助我们高效地处理大量结构化数据。 ### 回答3: Hive on Spark和Spark on Hive是两种不同的技术实现,都是为了更好地利用Hadoop生态系统中的数据处理工具集。 Hive on Spark是将Hive与Spark集成,通过将Hive的查询转化为Spark的作业来执行。在这种情况下,查询语句首先被转换成MapReduce作业,然后转换成Spark作业。通过使用Spark,Hive on Spark可以提高查询效率,提高集群的吞吐量。此外,由于Hive底层依赖于MapReduce,但MapReduce在处理小文件时存在效率低下的问题,而Spark在处理小文件时更高效,因此Hive on Spark可以更好地处理小文件。 Spark on Hive则是将Spark与Hive集成,让Spark能够利用Hive中的元数据信息和表结构。Spark on Hive允许Spark用户使用Hive中的表和数据存储,从而更好地利用Hive的元数据管理和查询特性。此外,Spark on Hive还提供了Spark SQL界面,使得用户可以使用SQL查询数据或者进行复杂的数据分析。 总的来说,Hive on Spark和Spark on Hive都是为了优化Hadoop生态系统中的数据处理流程。通过将Hive和Spark集成,可以提高数据处理效率,让用户更好地利用Hadoop生态系统中的工具集。

最新推荐

Hive on Spark源码分析DOC

Hive on Spark源码分析,实际场景中会遇到需求:将Hive默认的执行引擎MapReduce换成Spark或者Tez。

基于MATLAB下的appdesigner简单的黑体辐射虚拟仿真实验源码+项目说明.zip

【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于MATLAB下的appdesigner简单的黑体辐射虚拟仿真实验源码+项目说明.zip

输入输出方法及常用的接口电路资料PPT学习教案.pptx

输入输出方法及常用的接口电路资料PPT学习教案.pptx

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

Office 365常规运维操作简介

# 1. Office 365概述 ## 1.1 Office 365简介 Office 365是由微软提供的云端应用服务,为用户提供办公软件和生产力工具的订阅服务。用户可以通过互联网在任何设备上使用Office应用程序,并享受文件存储、邮件服务、在线会议等功能。 ## 1.2 Office 365的优势 - **灵活性**:用户可以根据实际需求选择不同的订阅计划,灵活扩展或缩减服务。 - **便捷性**:无需安装繁琐的软件,随时随地通过互联网访问Office应用程序和文件。 - **协作性**:多人可同时编辑文档、实时共享文件,提高团队协作效率。 - **安全性**:微软提供安全可靠

如何查看linux上安装的mysql的账号和密码

你可以通过以下步骤查看 Linux 上安装的 MySQL 的账号和密码: 1. 进入 MySQL 安装目录,一般是 /usr/local/mysql/bin。 2. 使用以下命令登录 MySQL: ``` ./mysql -u root -p ``` 其中,-u 表示要使用的用户名,这里使用的是 root;-p 表示需要输入密码才能登录。 3. 输入密码并登录。 4. 进入 MySQL 的信息库(mysql): ``` use mysql; ``` 5. 查看 MySQL 中的用户表(user): ``` se

最新电力电容器及其配套设备行业安全生产设备设施及隐患排查治理.docx

2021年 各行业安全生产教育培训

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

5G新空口技术:NR(New Radio)简介

# 1. 5G技术概述 ## 1.1 5G技术的发展历程 5G技术作为第五代移动通信技术,经历了从需求提出、标准制定到商用推广的漫长历程。早在2012年,各国就开始探讨5G技术的发展和应用,随后在2015年ITU正式确定5G技术的三项技术指标:高速率、低时延和大连接。在2019年,全球开始迎来了5G商用的浪潮,5G技术从理论研究逐步走向实际应用。 ## 1.2 5G技术的应用场景和优势 5G技术以其高速率、大容量和低时延的特点,为诸多行业带来了革命性的变革。在工业领域,通过5G技术的应用,可以实现工业自动化、智能制造等场景;在医疗领域,5G技术可以支持远程手术、远程诊断等应用;在智能交通领

python使用music21库解析midi格式文件后,将解析到的pitch音符整体升、降调怎么做?

在music21库中,可以使用transpose()方法来对音符进行升降调。具体来说,可以先解析MIDI文件,然后获取所有的音符对象,并将它们传入transpose()方法中,同时指定升降调的半音数。例如,将所有音符整体升一个半音可以使用以下代码: ```python from music21 import * # 解析MIDI文件 midi = converter.parse('example.mid') # 获取所有的音符对象 notes = midi.flat.notes # 将所有音符整体升一个半音 notes.transpose(1, inPlace=True) # 保存修