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若手机无线信号弱或不稳定导致频繁掉线，三星C5手机一般建议进行以下步骤排查及处理：1.把手机关机重启、路由器复位，然后重新连接无线网络。2.请确认路由器的传输带宽（支持802.11n的路由器支持的带宽为40mhz，建议设置为20mhz），再次确认路由器网络是否正常。3.确认路由器中是否设置了IP地址过滤/MAC地址过滤。4.如果仍然不能WLAN上网，建议尝试使用静态IP方式：设定--WLAN-选择一个无线热点-显示高级选项-打钩-向下滑动屏幕-IP设定-静止-IP地址/网关。5.连接其他路由器尝试尝。6.备份手机重要数据后恢复出厂设置尝试若问题依然存在，建议携带购机发票、三包凭证和手机到服务中心由工程师进行检测。

全国计算机等级考试考务管理系统： https://ncre-bm.neea.edu.cn/ 一、网址入口 公网： https://passport.etest.net.cn 前台考生报名、打印准考证： https://ncre-bm.neea.cn 通行证管理网站： https://passport.etest.edu.cn 前台考生报名、打印准考证： https://ncre-bm.neea.edu.cn 考生可访问统一的报名网址，然后选择所要报名的省份入口进行报名，也可通过各省发布的报名网址进入报名。 点击考生报名入口，进入考生登录页面： 若考生已有账号，则可直接登录，若考生没有账号，则需要先进行账号注册。 二、注册账号 使用系统网上报名需要ETEST通行证账号。 考生可以通过系统入口进入登录页面，通过登录页面“点击注册”的链接跳转： 也可以直接访问通行证管理网站（https://passport.etest.net.cn）进行注册： 1. 注册是在通行证管理网站进行的，不是NCRE的考务管理网站。注册完毕后，需要通过浏览器的后退功能或者地址栏输入地方的方式返回到NCRE报名入口。 2. ETEST通行证账号在考试中心所有使用ETEST通行证的考务系统中通用，如果电子邮箱或手机已经在其他考试中注册过通行证，在NCRE考务系统中进行网上报名时无需再次注册。 3. 点击用户注册 填写电子邮箱，手机号进行注册。注意：电子邮箱和手机号都是必填项，并且以后可用来找回密码。 三、考生报名 考生可访问统一的报名网址，然后选择所要报名的省份入口进行报名，也可通过各省发布的报名网址进入报名。 1、填写考生注册的账号和密码进行登录 2、登录成功后跳转到NCRE考试报名系统首页，点击开始报名 3、勾选接受报名协议 4、填写考生证件信息（证件类型和证件号码） 5、进入报名报考信息采集页面 注意：该页面标记为红色*的都为必填项，班级是否必填要看考点设置情况，如果考点设置班级为必填项，则考生在填写该页面信息时，就必须填写班级，才能提交成功。 6、进入照片信息采集页面 7、报名信息页面 8、需要审核考生信息的考点，考生必须先提交审核 点击“提交信息审核”按钮， 点击“确定”按钮， 考生信息变为“待审核”状态，此时考生不能修改报名信息。 9、若考点设置审核信息不通过，则考生可根据考点填写的不通过原因进行修改，重新提交审核 1）考生需要通过进入修改报名信息页面去修改个人基本信息 2）考生需要通过进入修改照片信息页面去修改照片信息 10、修改完个人基本信息和照片信息， 再次点击“提交信息审核”按钮 11、考点确认信息无误后，通过审核 显示审核状态已通过，已审核通过的考生不能修改个人基本信息和照片信息。 注意：若考点不需要信息审核，则考生可跳过上面的8、9、10、11步骤，直接进行支付操作。 12、考生支付 点击“支付”按钮， 确认报考信息，勾选确认个人信息及报考信息无误。 选择支付方式进行支付即可。 注意：考生如果跨考点报名的话，必须要注册2个通行证账号。 ;

联想EDU 就是联想硬盘保护系统。卸载它很麻烦，你的分区和资料都会丢失。卸载分为两种情况：一种是仅卸载安装的程序；（老版本的开机按F10，新版本的按HOME键，输入密码进入就可以卸载）一种是完全卸载EDU（因为它存在于主板BIOS和硬盘磁头区），这需要有光盘版或U盘版的EDU启动盘去执行DOS命令……此处省略N字……一般人木有，所以可以忽略。最无奈最简单的办法，就是用分区工具重写硬盘MBR，这样虽然没有完全卸载EDU，但开机它也不会出现，不起作用了，你就可以随意分区装系统啦。

新加坡留学EDU认证流程 　　近年来，新加坡部分私立院校倒闭，严重损害了新加坡私立教育的声誉，也损害了部分留学生的权益。2010年，新加坡政府在推出了两项认证(sqc)与casetrust之后又推出了一项新认证——EduTrust认证，并且此项认证取代了原有的casetrust认证，与新加坡素质级教育认证(SQC)组成新双认证。 　　新加坡EduTrust认证是对非公立教育机构在管理层承诺与责任、内部管理架构、代理网络甄选、学生保护与服务、学术流程与生源评估、及质量监督与改善等六个方面进行详细审核。通过审核的私立院校将授予新加坡EduTrust认证(教育信托认证)。相对以往标新局的sqc(素质认证)和消协的casetrust(消协认证)分别注重营运流程和学生权益而言，这次的教育认证(新加坡EduTrust认证)有本质上的区别。把不符合标准的私立院校排除在外，使其不得再招收国际学生。从而维护留学生的根本利益，让各国留学生们放心选择新加坡高质量的教育。 　　2009年下半年，新加坡国会通过法令并设立cpe(council for private education， 私立教育理事会)，新加坡EduTrust认证整个流程从2009年中的初步评估到2010年中正式公布首批审批结果，历时近一年。获颁新加坡EduTrust认证的教育机构将会被分成三大类(即星级认证、普通认证及临时认证)以区别各教育机构综合能力所处的不同阶段。换句话说，就是给各院校打分归类以示质量优劣程度。 　　由原有认证的基础上推出新认证(新加坡edu认证)可以说是新加坡教育行业，特别是非公立教育界的一次分水岭;edu认证不仅在本质上把优质和差强人意的院校分离，而且未获认证的院校将彻底失去招生资格。经过这项由教育部主导的工作后，非公立教育界今后的走向将呈现两种现象：1)强者更强 - 规范化和规模化运作将实实在在地将少数优质院校推上世界级水平，足以和英美澳等大学学院抗衡;2)弱者淘汰 u2013 未获认证者将退出业界。 　　提醒大家，获得EduTrust认证，是新加坡移民局与关卡局(ICA)为私立教育机构学生发放学生签证的前提条件之一。准备赴新加坡留学学生应注意查询相关信息，以免上当受骗。

默认密码如下。开机按F10可调出硬盘保护系统，有的说是123456。硬盘保护系统的初始一般为“空”或“000000”。硬盘保护系统是无法关闭的，若电脑上没有重要数据，可以卸载联想硬盘保护系统，或以开放模式进入。拓展资料：硬盘保护系统启动盘选择界面按上/下方向键，选择进入要安装操作系统的分区，按CTRL+ENTER(进入安装软件模式)，输入管理员密码(默认值为000000)。将随机驱动光盘放入光驱，按Ctrl+Enter组合键进入启动盘，用光盘引导计算机，在屏幕上出现RunLenovoOSsetuptool?[Y,N]?时选择Y，

luluneduciel是服装品牌，隶属广东厚钱服饰有限公司。

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有P 区别啊

等体摩尔热容Cvm的含义是在体积不变的情况下温度升高1K的吸热量. 对于理想气体,体积不变时无做功,则等体过程吸热=内能增量,因此有 内能增量dU=等体过程吸热量dQ=nCvmdT 这一结论虽然是从等体过程中得到的,但与理想气体所经历的过程无关

dU=CVdT及dUm=Cv,mdT适用的条件应当是 A.非体积功为零，组成不变的均相恒容过程B.封闭系统中，无化学反应和相变化且不做非体积功的任何恒容过程及理想气体单纯PVT变化的过程C.组成不变的均相系统的恒容过程D.无化学反应和相变且不做非体积功的恒容过程正确答案：封闭系统中，无化学反应和相变化且不做非体积功的任何恒容过程及理想气体单纯PVT变化的过程

等体摩尔热容Cvm的含义是在体积不变的情况下温度升高1K的吸热量。对于理想气体，体积不变时无做功，则等体过程吸热=内能增量，因此有内能增量dU=等体过程吸热量dQ=nCvmdT这一结论虽然是从等体过程中得到的，但与理想气体所经历的过程无关

M-A-P T-H-E Soul, M-A-Z-E, lose control.M-A-Z-E, my life is amazin"[Dumbfoundead"s Verse]Three blind mice as we"re lost in the maze route, lookin" for the easiest possible way out.Day in and day out, you run into a closed road. Turning into old folk, chasing after rose gold.What they don"t know is that it belongs to a fool.Choosing wants over needs, singing songs of a mule.Carrying their burdens when you barely know the person,And that is the difference between a pharaoh and a servant.I choose to serve no man but serve mankind,At the same time avoiding all of Earth"s landmines.You step in it and you blow up,You exit or you grow up, or get locked up.The pigs catch ya eating donuts.But I"d rather rhyme bars than sit behind bars.How can a prison cell contain this shining bright star.They have no idea what I could do in a minute"s time.Break down the walls of the maze and run through the finish line.Life is like a maze... when I"m flippin" through the pages.[Myk"s Verse]It"s high definition black and white.Is it digital, analog, wack or tight?It"s stressful wishing sacrifice, and the list goes on. It"s the facts of life.East coast ettiquite, west coast slang.Peace we"ll never get if shit don"t change.Do you play with the majors or go independent?Gotta stay paid but I"m broke like a peasant.Love, sex, greed, addictions. What"s next?Need directions. There"s nobody left to follow.Wallow in my sorrow for a hollow tomorrow.Life is like a maze, try to keep track of the days that take us from place to place.Awaken and face-to-face.Too many choices, possibilities, indecision is killing me.And if you lend a helping hand, then I will follow willingly.Life is like a maze... when I"m flippin" through the pages.M-A-P T-H-E Soul, M-A-Z-E, lose control.M-A-P T-H-E Soul[Tablo"s Verse]Flip through fashion magazines, cop a swag or lean.When nothing"s goin" "smooth", rub a little vaseline.Do an online, offline, frontline search. Either quench or confine your Columbine thirst. Cuz you wanna fit in...And find a perfect "match" to set your heart in flames. You wanna be a catch.Catch-22, catch the flu, catchphrase.By any means necessary in this rat"s maze.It"s a black haze muddle, a rainy day puddle...Life is gonna wet ya, get ya in a muzzle.A struggle to survive, a huddle nine to five with no quarterback.Change? You won"t even get a quarter back.It"s a murder fact, reality kills. Call your doctor now for your reality pills.Chill, but still worry... a bug"s goin" around.Cuz life is like your homie, it"s "holdin" u down".Life is like a maze... when I"m flippin" through the pages.Maze

garbage can dustbin.例句：Please take the bag of trash to the garbage can.请将这袋垃圾拿到垃圾桶去。She threw the leftovers in the garbage.她把剩饭倒进垃圾桶There is an awful whiff coming from the dustbin.垃圾桶里冒出很臭的味。

空间杜宾模型（SDM）是空间滞后模型和空间误差项模型的组合扩展形式，可通过对空间滞后模型和空间误差模型增加相应的约束条件设立。空间杜宾模型（SDM）是一个通过加入空间滞后变量而增强的SAR模型（空间滞后模型）。简单地说，SDM分成三个部分：与相邻地区y的空间自相关：W为空间权重矩阵，显示y与相邻地区的其它y有关系。自变量相关：y与自变量X有关，也就是最简单的线性回归模型。与相邻地区x的空间自相关：y与相邻地区的其它x有关系。举个例子：你知道你考不好，你妈会揍你。你考不好就是x，妈揍你是y。现在假设你妈有一个很要好的邻居，喜欢揍她的孩子。你妈看到邻居的教育方法让孩子考的很好，因此也想用揍你的方式帮你提升成绩。你妈邻居就是空间自相关的y。现在你妈邻居的孩子没考好，你妈觉得连邻居的孩子都考不好，自己的孩子怎么可能会考好，于是在你回家报告成绩之前，先拿起鸡毛掸子等你回家。

当然不是所有的领导都是这样，但你遇到的这个也许是这样。遇到这种情况，是坚持自己的个性与原则，还是随波逐流沉浮于人世，选择权依然在你自己的手里，自己

DUBAI是迪拜，在阿联酋。UAE是阿联酋的简称。所以说dubai-uae就是迪拜--阿联酋

亚洲广播联盟 迪拜阿拉伯联合酋长国

每个人对单词的发音可能都有一些偏差, 但只要记得哪儿重音, (元音绝大多数是一个单词中重音之处), 一个接一个像拼音一样念出来即可.

意思是在37年间during表达的意思是在...期间，37years意思是37年，连起来意思是在37年间。大学英语阅读想要提高，需要增强语感，提高盲考能力；能更加了解英语的使用习惯，知道如何说有水平的话；增加词汇量

I had a good time during the summer holiday.

你好，横杠可以读to，就读成during the years 2014 to 2017就可以了

at college during the (four) years of college life,2,可以这么说，也可以说成when I was in college. 希望对你有帮助.,3,During someone"s college life,2,During the college period.,1,可以这样说．,1,in my college,1,看你怎么用最好写 during my college years 或者 at college,0,during the college years,0,

老师说谐音学习是学不好英语的。你要学会音标发音，才能说一口标准的英语。

我用汉语拼音给你标注一下diue er ruing

丢ring

during 英[u02c8dju028au0259ru026au014b] 美[u02c8du028aru026au014b, u02c8dju028ar-] prep. 在…的时候;在…期间，当…之时;其间 [例句]American manufacturing boomed during the expansion.美国制造业在经济扩张时经历过飞速发展。

during美[u02c8du028aru026au014b]英[u02c8dju028au0259ru026au014b]prep.在期间;在…期间;在…期间的某个时候、记忆技巧：dur-持久+-ing状态双语例句：在期间、在…期间、在…期间的某个时候Drop out your existing audio during the stop motion if you want to further enhance the effect.退出你的存在音响在期间这停止运动假如你想更进一步提高这效果。Illuminated by the Albuquerque Bridge, Japanese volunteers place candle lit lanterns into the Sasebo River during the Obon festival.由照亮亚伯科基桥梁，日本人志愿者位置蜡烛点燃了灯笼入佐世保河在期间Obon节日。During the birth she was given gas and air.她分娩时用了麻醉混合气体。I use the Internet at work, during my lunch hour.我上班时在午餐时间使用互联网。any students now have paid employment during term.现在许多学生在上学期间就从事有薪工作。I stalled the car three times during my driving test.我考驾照时车子熄了三次火。He has the house to himself during the week.一周之中除周末外他可以一人住这座房子。He was taken to the hospital during the night.他在夜间被送到医院。I"m usually out during the day.白天我通常不在家。

1、during英[?dj??r??]美[?d?r??]，prep.在期间; 在…期间; 在…期间的某个时候。2、例句：During the birth she was given gas and air. 她分娩时用了麻醉混合气体。

1、during的读音是：英 [u02c8dju028au0259ru026au014b]、美 [u02c8du028aru026au014b]。 2、during的意思是：在期间;在…期间;在…期间的某个时候。 3、例句：Many students now have paid employment during term.意思是：现在许多学生在上学期间就从事有薪工作。

during[英][u02c8dju028au0259ru026au014b] [美][u02c8du028aru026au014b, u02c8dju028ar-] 生词本简明释义prep.在…的时候；在…期间，当…之时；其间以下结果由 金山词霸 提供柯林斯高阶英汉词典 同反义词1.PREP在…期间（持续地）If something happens during a period of time or an event, it happens continuously, or happens several times between the beginning and end of that period or event.Sandstorms are common during the Saudi Arabian winter...在沙特阿拉伯，冬季里沙尘暴很常见。Plants need to be looked after and protected during bad weather.天气恶劣时要留意照看好植物。

during是一个英语单词，是一个介词。1、during表示在某个时间段或事件发生的同时，持续发生的另一个事件或状态。例如，“during the meeting，I was taking notes”表示在开会期间，我一直在做笔记。2、during通常用于描述两个事件或状态之间的关系，强调它们同时发生或者持续发生。它可以用于表示时间段、活动、事件等，常常与动词的进行时态一起使用。3、在句子中，during通常与介词短语一起使用，例如“during the day”，“during the summer”，“during the exam”。它也可以与名词、动词、形容词等一起使用，例如“during my vacation”，“during the performance”，“during the rainy season”。during和while的区别：1、during和while都表示“在某个时间段或事件发生的同时”，但它们在使用上有一些区别。while通常用于表示一个持续性的事件或状态，而during则更侧重于时间段或活动。2、举例说明，“while I was studying，my roommate was watching TV”表示我正在学习，室友正在看电视；“during the party，there was a power outage”表示在派对期间，停电了。3、while也可以用于连接两个句子，表示“虽然”，而during则不行。例如，“While I enjoy playing basketball, I"m not very good at it”表示虽然我喜欢打篮球，但我并不擅长。

丢儿影不建议这么学

辅音一般不会有太大变化，d发音就是d，此处i发音就是短元音/i/,u字母发音一般有两种，一个是/u028c/，一个是/ju：/ ，美式英语中，此单词读音就是[u02c8dju028aru026au014b]英式英语中u发音有个/u0259/的音注意一下就好了

丢额ring

due er ring 会读这三个个单词 就会读during

during正确发音：/djʊˈrɪŋ/，doo-ring。During是一个介词，意思是“在......期间”。它通常用于描述一个事件、行动或状态发生的时间段。例如，“During the meeting，I raised a few questions。”（在会议期间，我提了几个问题。）During是一个介词，常用于表示某个事件、过程、状态等发生的时间段，它的常见用法有：1、表示时间段：用于表示一段时间的长短，通常后接名词，如during the day（在白天期间）、during the night（在夜晚期间）、during the summer（在夏季期间）等。2、表示某些事件、行动发生的时间：用于描述一个事件、行动或状态发生的时间段，通常后接名词或动名词。如He fell asleep during the movie（他在电影期间睡着了）、We chatted during the entire journey（我们在整个旅途中都在聊天）等。3、表示同时发生的两个或多个动作或状态：用于描述两个或多个同时发生的动作或状态，如During the storm, the power went out and the phone lines went down（在暴风雨期间，电力和电话线都中断了）。使用During时的注意事项1、During一般用于表示时间段或动作发生的时间，主要用于表示持续性的动作或状态。例如，在某个活动或事件期间或在某个时间段里做某件事情。2、During后面一般要接一个时间段或一个时间点。例如，During the meeting（在会议期间），During lunchtime（在午餐时间），During the summer（在夏季）等。3、During的后面一般需要跟名词或动词的ing形式。例如During the concert（在音乐会期间），During the meeting（在会议期间），During the movie（在电影期间）等。

during 读：读曰阴

一个是确立一个利基市场，一个是占据这个利基市场；应该是先确立，后占据吧

production overhead 应该是制造费用general overhead 应该是间接费用制造费用是企业生产单位为生产产品或提供劳务而发生的，应计入产品或劳务成本但没有专设成本项目的各项生产费用。在利润表里其实是归到成本类的，成本会计还要将制造费用按一定的分配的方法，分配到各个产品。管理会计会用其进行分析，确定各个产品的成本利润情况。而间接费用一般指三费：营业费用（也有叫销售费用，看企业类型）、管理费用和财务费用。举个例子：一个工厂生产2种产品，办公室管理人员发生的水电费计入间接费用；工厂发生的为提供生产的水电费计入制造费用，成本会计会将计入制造费用的水电费按产量或是别的分配原则分配给2个产品。

was 是谓语动词，a welcome break 是宾语，in an otherwise dull existence为宾语补足语。

part-r-0000这个文件时存放在hdfs上的，并非本地文件系统，所以你当然找不到了，你只能通过hdfs的命令查看，或者使用插件。hdfs的文件虽然底层也是存放在本地文件系统的，但是你是没法显式查看的，跟数据库一样的。

分析在MongoDB中正成为越来越重要的话题，因为它在越来越多的大型项目中使用。人们厌倦了使用不同的软件来做分析（包括Hadoop），分析在MongoDB中正成为越来越重要的话题，因为它在越来越多的大型项目中使用。人们厌倦了使用不同的软件来做分析（包括Hadoop），它们显然需要传输大量开销的数据。MongoDB提供了两种内置分析数据的方法：Map Reduce和Aggregation框架。MR非常灵活，很容易部署。它通过分区工作良好，，并允许大量输出。MR在MongoDB v2.4中，通过使用JavaScript引擎把Spider Monkey替换成V8,性能提升很多。老板抱怨它太慢了，尤其是和Agg框架（使用C++）相比。让我们看看能否从中榨出点果汁。练习让我们插入1千万条文档，每个文档包含一个从0到1000000的整数。这意味着平均有10个文档会具有相同的值。> for (var i = 0; i < 10000000; ++i){ db.uniques.insert({ dim0: Math.floor(Math.random()*1000000) });}> db.uniques.findOne(){ "_id" : ObjectId("51d3c386acd412e22c188dec"), "dim0" : 570859 }> db.uniques.ensureIndex({dim0: 1})> db.uniques.stats(){ "ns" : "test.uniques", "count" : 10000000, "size" : 360000052, "avgObjSize" : 36.0000052, "storageSize" : 582864896, "numExtents" : 18, "nindexes" : 2, "lastExtentSize" : 153874432, "paddingFactor" : 1, "systemFlags" : 1, "userFlags" : 0, "totalIndexSize" : 576040080, "indexSizes" : { "_id_" : 324456384, "dim0_1" : 251583696 }, "ok" : 1}从这其中，我们想要计算出现的不同值的个数。可以用下列MR任务轻松完成这个工作: > db.runCommand({ mapreduce: "uniques", map: function () { emit(this.dim0, 1); }, reduce: function (key, values) { return Array.sum(values); }, out: "mrout" }){ "result" : "mrout", "timeMillis" : 1161960, "counts" : { "input" : 10000000, "emit" : 10000000, "reduce" : 1059138, "output" : 999961 }, "ok" : 1}正如你在输出内容中看到的，这耗费了大概1200秒(在EC2 M3实例上进行的测试)。有1千万个map，1百万个reduce，输出了999961个文档。结果就像下面这样: > db.mrout.find(){ "_id" : 1, "value" : 10 }{ "_id" : 2, "value" : 5 }{ "_id" : 3, "value" : 6 }{ "_id" : 4, "value" : 10 }{ "_id" : 5, "value" : 9 }{ "_id" : 6, "value" : 12 }{ "_id" : 7, "value" : 5 }{ "_id" : 8, "value" : 16 }{ "_id" : 9, "value" : 10 }{ "_id" : 10, "value" : 13 }...更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容： MongoDB 的详细介绍：请点这里MongoDB 的下载地址：请点这里推荐阅读：Java实现MongoDB中自增长字段 CentOS编译安装MongoDB CentOS 编译安装 MongoDB与mongoDB的php扩展 CentOS 6 使用 yum 安装MongoDB及服务器端配置 Ubuntu 13.04下安装MongoDB2.4.3 如何在MongoDB中建立新数据库和集合 MongoDB入门必读(概念与实战并重) 《MongoDB 权威指南》(MongoDB: The Definitive Guide)英文文字版[PDF]

是一个开源的框架，可编写和运行分布式应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。

　　大数据的时代， 到处张嘴闭嘴都是Hadoop, MapReduce, 不跟上时代怎么行？ 可是对一个hadoop的新手， 写一个属于自己的MapReduce程序还是小有点难度的， 需要建立一个maven项目， 还要搞清楚各种库的依赖， 再加上编译运行， 基本上头大两圈了吧。 这也使得很多只是想简单了解一下MapReduce的人望而却步。　　本文会教你如何用最快最简单的方法编写和运行一个属于自己的MapReduce程序， let"s go!　　首先有两个前提：　　1. 有一个已经可以运行的hadoop 集群（也可以是伪分布系统)， 上面的hdfs和mapreduce工作正常 （这个真的是最基本的了， 不再累述， 不会的请参考 )　　2. 集群上安装了JDK (编译运行时会用到）　　正式开始　　1. 首先登入hadoop 集群里面的一个节点， 创建一个java源文件， 偷懒起见， 基本盗用官方的word count (因为本文的目的是教会你如何快编写和运行一个MapReduce程序， 而不是如何写好一个功能齐全的MapReduce程序）　　内容如下：　　import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class myword { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(myword.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }}　　与官方版本相比， 主要做了两处修改　　1） 为了简单起见，去掉了开头的 package org.apache.hadoop.examples;　　2） 将类名从 WordCount 改为 myword, 以体现是我们自己的工作成果 :)　　2. 拿到hadoop 运行的class path, 主要为编译所用　　运行命令　　hadoop classpath　　保存打出的结果，本文用的hadoop 版本是Pivotal 公司的Pivotal hadoop, 例子：　　/etc/gphd/hadoop/conf:/usr/lib/gphd/hadoop/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/./:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/.//*::/etc/gphd/pxf/conf::/usr/lib/gphd/pxf/pxf-core.jar:/usr/lib/gphd/pxf/pxf-api.jar:/usr/lib/gphd/publicstage:/usr/lib/gphd/gfxd/lib/gemfirexd.jar::/usr/lib/gphd/zookeeper/zookeeper.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-common.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-protocol.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-client.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-thrift.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/htrace-core-2.01.jar:/etc/gphd/hbase/conf::/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-service.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libthrift-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-metastore.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libfb303-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-common.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-exec.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/postgresql-jdbc.jar:/etc/gphd/hive/conf::/usr/lib/gphd/sm-plugins/*:　　3. 编译　　运行命令　　javac -classpath xxx ./myword.java　　xxx部分就是上一步里面取到的class path　　运行完此命令后， 当前目录下会生成一些.class 文件， 例如：　　myword.class myword$IntSumReducer.class myword$TokenizerMapper.class　　4. 将class文件打包成.jar文件　　运行命令　　jar -cvf myword.jar ./*.class　　至此, 目标jar 文件成功生成　　5. 准备一些文本文件， 上传到hdfs, 以做word count的input　　例子：　　随意创建一些文本文件， 保存到mapred_test 文件夹　　运行命令　　hadoop fs -put ./mapred_test/　　确保此文件夹成功上传到hdfs 当前用户根目录下　　6. 运行我们的程序　　运行命令　　hadoop jar ./myword.jar myword mapred_test output　　顺利的话， 此命令会正常进行， 一个MapReduce job 会开始工作， 输出的结果会保存在 hdfs 当前用户根目录下的output 文件夹里面。　　至此大功告成！　　如果还需要更多的功能， 我们可以修改前面的源文件以达到一个真正有用的MapReduce job。　　但是原理大同小异， 练手的话， 基本够了。　　一个抛砖引玉的简单例子， 欢迎板砖。　　转载

　　一、 首先要知道此前提 转载　　若在windows的Eclipse工程中直接启动mapreduc程序，需要先把hadoop集群的配置目录下的xml都拷贝到src目录下，让程序自动读取集群的地址后去进行分布式运行(您也可以自己写java代码去设置job的configuration属性)。　　若不拷贝，工程中bin目录没有完整的xml配置文件，则windows执行的mapreduce程序全部通过本机的jvm执行，作业名也是带有“local"字眼的作业，如 job_local2062122004_0001。 这不是真正的分布式运行mapreduce程序。　　估计得研究org.apache.hadoop.conf.Configuration的源码，反正xml配置文件会影响执行mapreduce使用的文件系统是本机的windows文件系统还是远程的hdfs系统; 还有影响执行mapreduce的mapper和reducer的是本机的jvm还是集群里面机器的jvm　　二、 本文的结论　　第一点就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。（我有个需求是要windows上触发一个mapreduce分布式运行）　　第二点就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。　　第三点就是： 推荐使用附一，实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序。　　附一、 推荐使用此方法：实现了自动打jar包并上传，分布式执行的mapreduce程序：　　请先参考博文五篇：　　Hadoop作业提交分析（一）~~（五）　　引用博文的附件中EJob.java到你的工程中，然后main中添加如下方法和代码。　　public static File createPack() throws IOException {　　File jarFile = EJob.createTempJar("bin");　　ClassLoader classLoader = EJob.getClassLoader();　　Thread.currentThread().setContextClassLoader(classLoader);　　return jarFile;　　}　　在作业启动代码中使用打包：　　Job job = Job.getInstance(conf, "testAnaAction");　　添加：　　String jarPath = createPack().getPath();　　job.setJar(jarPath);　　即可实现直接run as java application 在windows跑分布式的mapreduce程序，不用手工上传jar文件。　　附二、得出结论的测试过程　　（未有空看书，只能通过愚笨的测试方法得出结论了）　　一. 直接通过windows上Eclipse右击main程序的java文件，然后"run as application"或选择hadoop插件"run on hadoop"来触发执行MapReduce程序的测试。　　1，如果不打jar包到进集群任意linux机器上，它报错如下：　　[work] 2012-06-25 15:42:47,360 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -10244 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 0% reduce 0%　　[work] 2012-06-25 15:42:52,223 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -15107 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - Task Id : attempt_1403517983686_0056_m_000000_0, Status : FAILED　　Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found　　at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)　　at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)　　at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.runNewMapper(MapTask.java:721)　　at org.apache.hadoop.mapred.MapTask.run(MapTask.java:339)　　at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild$2.run(YarnChild.java:162)　　at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)　　at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)　　at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1491)　　at org.apache.hadoop.mapred.YarnChild.main(YarnChild.java:157)　　Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found　　at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClassByName(Configuration.java:1626)　　at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1718)　　... 8 more　　# Error:后重复三次　　2012-06-25 15:44:53,234 - org.apache.hadoop.mapreduce.Job -37813 [main] INFO org.apache.hadoop.mapreduce.Job - map 100% reduce 100%　　现象就是：报错，无进度，无运行结果。　　　　2，拷贝jar包到“只是”集群master的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行，它报错同上。　　现象就是：报错，无进度，无运行结果。　　3，拷贝jar包到集群某些slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行　　和报错：　　Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountMapper not found　　at org.apache.hadoop.conf.Configuration.getClass(Configuration.java:1720)　　at org.apache.hadoop.mapreduce.task.JobContextImpl.getMapperClass(JobContextImpl.java:186)　　和报错：　　Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: Class bookCount.BookCount$BookCountReducer not found　　　　现象就是：有报错，但仍然有进度，有运行结果。　　4，拷贝jar包到集群所有slave的$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/目录上，直接通过windows的eclipse "run as application"和通过hadoop插件"run on hadoop"来触发执行：　　现象就是：无报错，有进度，有运行结果。　　第一点结论就是： windows上执行mapreduce，必须打jar包到所有slave节点才能正确分布式运行mapreduce程序。　　二 在Linux上的通过以下命令触发MapReduce程序的测试。　　hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/bookCount.jar bookCount.BookCount　　　　1，只拷贝到master，在master上执行。　　现象就是：无报错，有进度，有运行结果。　　2，拷贝随便一个slave节点,在slave上执行。　　现象就是：无报错，有进度，有运行结果。　　但某些节点上运行会报错如下，且运行结果。：　　14/06/25 16:44:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: Cleaning up the staging area /tmp/hadoop-yarn/staging/hduser/.staging/job_1403517983686_0071　　Exception in thread "main" java.lang.NoSuchFieldError: DEFAULT_MAPREDUCE_APPLICATION_CLASSPATH　　at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setMRFrameworkClasspath(MRApps.java:157)　　at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.util.MRApps.setClasspath(MRApps.java:198)　　at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.createApplicationSubmissionContext(YARNRunner.java:443)　　at org.apache.hadoop.mapred.YARNRunner.submitJob(YARNRunner.java:283)　　at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:415)　　at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1268)　　at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1265)　　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.mapreduce.Job.submit(Job.java:1265)　　at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:1286)　　at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.run(AnaActionMr.java:207)　　at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:70)　　at com.etrans.anaSpeed.AnaActionMr.main(AnaActionMr.java:44)　　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.RunJar.main(RunJar.java:212)　　第二点结论就是： Linux上，只需拷贝jar文件到集群master上,执行命令hadoop jarPackage.jar MainClassName即可分布式运行mapreduce程序。

MapReduce极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。MapReduce保证结果文件中key的唯一性的方法为：1、打开Hadoop集群，打开主机master的终端，输入【ifconfig】命令查看主机IP地址。2、使用SecureCRT软件连接到Hadoop集群的主机。3、首先进入到hadoop目录下的bin目录下，因为要将代码文件上传到这个目录下，所以先要打开这个目录，然后输入【rz】命令准备上传代码文件。4、选中已经写好的两个代码文件，然后点击【添加】，然后点击【确定】开始文件的上传。5、在软件中观察上传进度，上传成功之后就是下图中的显示。6、运行结果如下图。注意事项：MapReduce借助于函数式程序设计语言Lisp的设计思想，提供了一种简便的并行程序设计方法，用Map和Reduce两个函数编程实现基本的并行计算任务，提供了抽象的操作和并行编程接口，以简单方便地完成大规模数据的编程和计算处理。

大数据的时代， 到处张嘴闭嘴都是Hadoop, MapReduce, 不跟上时代怎么行？ 可是对一个hadoop的新手， 写一个属于自己的MapReduce程序还是小有点难度的， 需要建立一个maven项目， 还要搞清楚各种库的依赖， 再加上编译运行， 基本上头大两圈了吧。 这也使得很多只是想简单了解一下MapReduce的人望而却步。　　本文会教你如何用最快最简单的方法编写和运行一个属于自己的MapReduce程序， let"s go!　　首先有两个前提：　　1. 有一个已经可以运行的hadoop 集群（也可以是伪分布系统)， 上面的hdfs和mapreduce工作正常 （这个真的是最基本的了， 不再累述， 不会的请参考 http://hadoop.apache.org/docs/current/)　　2. 集群上安装了JDK (编译运行时会用到）　　正式开始　　1. 首先登入hadoop 集群里面的一个节点， 创建一个java源文件， 偷懒起见， 基本盗用官方的word count (因为本文的目的是教会你如何快编写和运行一个MapReduce程序， 而不是如何写好一个功能齐全的MapReduce程序）　　内容如下：　　import java.io.IOException;import java.util.StringTokenizer;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.IntWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;public class myword { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(myword.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); }}　　与官方版本相比， 主要做了两处修改　　1） 为了简单起见，去掉了开头的 package org.apache.hadoop.examples;　　2） 将类名从 WordCount 改为 myword, 以体现是我们自己的工作成果 :)　　2. 拿到hadoop 运行的class path, 主要为编译所用　　运行命令　　hadoop classpath　　保存打出的结果，本文用的hadoop 版本是Pivotal 公司的Pivotal hadoop, 例子：　　/etc/gphd/hadoop/conf:/usr/lib/gphd/hadoop/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/./:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/.//*::/etc/gphd/pxf/conf::/usr/lib/gphd/pxf/pxf-core.jar:/usr/lib/gphd/pxf/pxf-api.jar:/usr/lib/gphd/publicstage:/usr/lib/gphd/gfxd/lib/gemfirexd.jar::/usr/lib/gphd/zookeeper/zookeeper.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-common.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-protocol.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-client.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-thrift.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/htrace-core-2.01.jar:/etc/gphd/hbase/conf::/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-service.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libthrift-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-metastore.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libfb303-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-common.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-exec.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/postgresql-jdbc.jar:/etc/gphd/hive/conf::/usr/lib/gphd/sm-plugins/*:　　3. 编译　　运行命令　　javac -classpath xxx ./myword.java　　xxx部分就是上一步里面取到的class path　　运行完此命令后， 当前目录下会生成一些.class 文件， 例如：　　myword.class myword$IntSumReducer.class myword$TokenizerMapper.class　　4. 将class文件打包成.jar文件　　运行命令　　jar -cvf myword.jar ./*.class　　至此, 目标jar 文件成功生成　　5. 准备一些文本文件， 上传到hdfs, 以做word count的input　　例子：　　随意创建一些文本文件， 保存到mapred_test 文件夹　　运行命令　　hadoop fs -put ./mapred_test/　　确保此文件夹成功上传到hdfs 当前用户根目录下　　6. 运行我们的程序　　运行命令　　hadoop jar ./myword.jar myword mapred_test output　　顺利的话， 此命令会正常进行， 一个MapReduce job 会开始工作， 输出的结果会保存在 hdfs 当前用户根目录下的output 文件夹里面。　　至此大功告成！　　如果还需要更多的功能， 我们可以修改前面的源文件以达到一个真正有用的MapReduce job。　　但是原理大同小异， 练手的话， 基本够了。　　一个抛砖引玉的简单例子， 欢迎板砖。

　　大数据的时代， 到处张嘴闭嘴都是Hadoop, MapReduce, 不跟上时代怎么行？ 可是对一个hadoop的新手， 写一个属于自己的MapReduce程序还是小有点难度的， 需要建立一个maven项目， 还要搞清楚各种库的依赖， 再加上编译运行， 基本上头大两圈了吧。 这也使得很多只是想简单了解一下MapReduce的人望而却步。　　本文会教你如何用最快最简单的方法编写和运行一个属于自己的MapReduce程序， let"s go!　　首先有两个前提：　　1. 有一个已经可以运行的hadoop 集群（也可以是伪分布系统)， 上面的hdfs和mapreduce工作正常 （这个真的是最基本的了， 不再累述， 不会的请参考 http://hadoop.apache.org/docs/current/)　　2. 集群上安装了JDK (编译运行时会用到）　　正式开始　　1. 首先登入hadoop 集群里面的一个节点， 创建一个java源文件， 偷懒起见， 基本盗用官方的word count (因为本文的目的是教会你如何快编写和运行一个MapReduce程序， 而不是如何写好一个功能齐全的MapReduce程序）　　内容如下：　　view sourceprint?　　01.import java.io.IOException;　　02.import java.util.StringTokenizer;　　03.　　04.import org.apache.hadoop.conf.Configuration;　　05.import org.apache.hadoop.fs.Path;　　06.import org.apache.hadoop.io.IntWritable;　　07.import org.apache.hadoop.io.Text;　　08.import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;　　09.import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;　　10.import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;　　11.import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;　　12.import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;　　13.import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;　　14.　　15.public class my<a href="http://www.it165.net/edu/ebg/" target="_blank" class="keylink">word</a> {　　16.　　17.public static class TokenizerMapper　　18.extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{　　19.　　20.private final static IntWritable one = new IntWritable(1);　　21.private Text word = new Text();　　22.　　23.public void map(Object key, Text value, Context context　　24.) throws IOException, InterruptedException {　　25.StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());　　26.while (itr.hasMoreTokens()) {　　27.word.set(itr.nextToken());　　28.context.write(word, one);　　29.}　　30.}　　31.}　　32.　　33.public static class IntSumReducer　　34.extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {　　35.private IntWritable result = new IntWritable();　　36.　　37.public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,　　38.Context context　　39.) throws IOException, InterruptedException {　　40.int sum = 0;　　41.for (IntWritable val : values) {　　42.sum += val.get();　　43.}　　44.result.set(sum);　　45.context.write(key, result);　　46.}　　47.}　　48.　　49.public static void main(String[] args) throws Exception {　　50.Configuration conf = new Configuration();　　51.String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();　　52.if (otherArgs.length != 2) {　　53.System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");　　54.System.exit(2);　　55.}　　56.Job job = new Job(conf, "word count");　　57.job.setJarByClass(myword.class);　　58.job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);　　59.job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);　　60.job.setReducerClass(IntSumReducer.class);　　61.job.setOutputKeyClass(Text.class);　　62.job.setOutputValueClass(IntWritable.class);　　63.FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));　　64.FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));　　65.System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);　　66.}　　67.}　　与官方版本相比， 主要做了两处修改　　1） 为了简单起见，去掉了开头的 package org.apache.hadoop.examples;　　2） 将类名从 WordCount 改为 myword, 以体现是我们自己的工作成果 :)　　2. 拿到hadoop 运行的class path, 主要为编译所用　　运行命令　　view sourceprint?　　1.hadoop classpath　　保存打出的结果，本文用的hadoop 版本是Pivotal 公司的Pivotal hadoop, 例子：　　view sourceprint?　　1./etc/gphd/hadoop/conf:/usr/lib/gphd/hadoop/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/./:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-hdfs/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-yarn/.//*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/lib/*:/usr/lib/gphd/hadoop-mapreduce/.//*::/etc/gphd/pxf/conf::/usr/lib/gphd/pxf/pxf-core.jar:/usr/lib/gphd/pxf/pxf-api.jar:/usr/lib/gphd/publicstage:/usr/lib/gphd/gfxd/lib/gemfirexd.jar::/usr/lib/gphd/zookeeper/zookeeper.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-common.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-protocol.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-client.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/hbase-thrift.jar:/usr/lib/gphd/hbase/lib/htrace-core-2.01.jar:/etc/gphd/hbase/conf::/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-service.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libthrift-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-metastore.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/libfb303-0.9.0.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-common.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/hive-exec.jar:/usr/lib/gphd/hive/lib/postgresql-jdbc.jar:/etc/gphd/hive/conf::/usr/lib/gphd/sm-plugins/*:　　3. 编译　　运行命令　　view sourceprint?　　1.javac -classpath xxx ./myword.java　　xxx部分就是上一步里面取到的class path　　运行完此命令后， 当前目录下会生成一些.class 文件， 例如：　　myword.class myword$IntSumReducer.class myword$TokenizerMapper.class　　4. 将class文件打包成.jar文件　　运行命令　　view sourceprint?　　1.jar -cvf myword.jar ./*.class　　至此, 目标jar 文件成功生成　　5. 准备一些文本文件， 上传到hdfs, 以做word count的input　　例子：　　随意创建一些文本文件， 保存到mapred_test 文件夹　　运行命令　　view sourceprint?　　1.hadoop fs -put ./mapred_test/　　确保此文件夹成功上传到hdfs 当前用户根目录下　　6. 运行我们的程序　　运行命令　　view sourceprint?　　1.hadoop jar ./myword.jar myword mapred_test output　　顺利的话， 此命令会正常进行， 一个MapReduce job 会开始工作， 输出的结果会保存在 hdfs 当前用户根目录下的output 文件夹里面。　　至此大功告成！　　如果还需要更多的功能， 我们可以修改前面的源文件以达到一个真正有用的MapReduce job。　　但是原理大同小异， 练手的话， 基本够了。　　一个抛砖引玉的简单例子， 欢迎板砖。

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什么是Map/Reduce，看下面的各种解释：　　(1)MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。　　(2)Mapreduce是一种编程模型，是一种编程方法，抽象理论。　　(3)下面是一个关于一个程序员是如何个妻子讲解什么是MapReduce？文章很长请耐心的看。　　我问妻子：“你真的想要弄懂什么是MapReduce？” 她很坚定的回答说“是的”。 因此我问道：　　我： 你是如何准备洋葱辣椒酱的？（以下并非准确食谱，请勿在家尝试）　　妻子： 我会取一个洋葱，把它切碎，然后拌入盐和水，最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。　　妻子： 但这和MapReduce有什么关系？　　我： 你等一下。让我来编一个完整的情节，这样你肯定可以在15分钟内弄懂MapReduce.　　妻子： 好吧。　　我：现在，假设你想用薄荷、洋葱、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒酱。你会怎么做呢？　　妻子： 我会取薄荷叶一撮，洋葱一个，番茄一个，辣椒一根，大蒜一根，切碎后加入适量的盐和水，再放入混合研磨机里研磨，这样你就可以得到一瓶混合辣椒酱了。　　我： 没错，让我们把MapReduce的概念应用到食谱上。Map和Reduce其实是两种操作，我来给你详细讲解下。　　Map（映射）: 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在这些物体上的一个Map操作。所以你给Map一个洋葱，Map就会把洋葱切碎。 同样的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿给Map，你也会得到各种碎块。 所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是一个Map操作。 Map操作适用于每一种蔬菜，它会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。所以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。　　Reduce（化简）:在这一阶段，你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨，你就可以得到一瓶辣椒酱了。这意味要制成一瓶辣椒酱，你得研磨所有的原料。因此，研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。　　妻子： 所以，这就是MapReduce?　　我： 你可以说是，也可以说不是。 其实这只是MapReduce的一部分，MapReduce的强大在于分布式计算。　　妻子： 分布式计算？ 那是什么？请给我解释下吧。　　我： 没问题。　　我： 假设你参加了一个辣椒酱比赛并且你的食谱赢得了最佳辣椒酱奖。得奖之后，辣椒酱食谱大受欢迎，于是你想要开始出售自制品牌的辣椒酱。假设你每天需要生产10000瓶辣椒酱，你会怎么办呢？　　妻子： 我会找一个能为我大量提供原料的供应商。　　我：是的..就是那样的。那你能否独自完成制作呢？也就是说，独自将原料都切碎？ 仅仅一部研磨机又是否能满足需要？而且现在，我们还需要供应不同种类的辣椒酱，像洋葱辣椒酱、青椒辣椒酱、番茄辣椒酱等等。　　妻子： 当然不能了，我会雇佣更多的工人来切蔬菜。我还需要更多的研磨机，这样我就可以更快地生产辣椒酱了。　　我：没错，所以现在你就不得不分配工作了，你将需要几个人一起切蔬菜。每个人都要处理满满一袋的蔬菜，而每一个人都相当于在执行一个简单的Map操作。每一个人都将不断的从袋子里拿出蔬菜来，并且每次只对一种蔬菜进行处理，也就是将它们切碎，直到袋子空了为止。　　这样，当所有的工人都切完以后，工作台（每个人工作的地方）上就有了洋葱块、番茄块、和蒜蓉等等。　　妻子：但是我怎么会制造出不同种类的番茄酱呢？　　我：现在你会看到MapReduce遗漏的阶段—搅拌阶段。MapReduce将所有输出的蔬菜碎都搅拌在了一起，这些蔬菜碎都是在以key为基础的 map操作下产生的。搅拌将自动完成，你可以假设key是一种原料的名字，就像洋葱一样。 所以全部的洋葱keys都会搅拌在一起，并转移到研磨洋葱的研磨器里。这样，你就能得到洋葱辣椒酱了。同样地，所有的番茄也会被转移到标记着番茄的研磨器里，并制造出番茄辣椒酱。　　（4）上面都是从理论上来说明什么是MapReduce，那么咱们在MapReduce产生的过程和代码的角度来理解这个问题。　　如果想统计下过去10年计算机论文出现最多的几个单词，看看大家都在研究些什么，那收集好论文后，该怎么办呢？　　方法一：　　我可以写一个小程序，把所有论文按顺序遍历一遍，统计每一个遇到的单词的出现次数，最后就可以知道哪几个单词最热门了。 这种方法在数据集比较小时，是非常有效的，而且实现最简单，用来解决这个问题很合适。　　方法二：　　写一个多线程程序，并发遍历论文。　　这个问题理论上是可以高度并发的，因为统计一个文件时不会影响统计另一个文件。当我们的机器是多核或者多处理器，方法二肯定比方法一高效。但是写一个多线程程序要比方法一困难多了，我们必须自己同步共享数据，比如要防止两个线程重复统计文件。　　方法三：　　把作业交给多个计算机去完成。　　我们可以使用方法一的程序，部署到N台机器上去，然后把论文集分成N份，一台机器跑一个作业。这个方法跑得足够快，但是部署起来很麻烦，我们要人工把程序copy到别的机器，要人工把论文集分开，最痛苦的是还要把N个运行结果进行整合（当然我们也可以再写一个程序）。　　方法四：　　让MapReduce来帮帮我们吧！　　MapReduce本质上就是方法三，但是如何拆分文件集，如何copy程序，如何整合结果这些都是框架定义好的。我们只要定义好这个任务（用户程序），其它都交给MapReduce。　　map函数和reduce函数　　map函数和reduce函数是交给用户实现的，这两个函数定义了任务本身。　　map函数：接受一个键值对（key-value pair），产生一组中间键值对。MapReduce框架会将map函数产生的中间键值对里键相同的值传递给一个reduce函数。　　reduce函数：接受一个键，以及相关的一组值，将这组值进行合并产生一组规模更小的值（通常只有一个或零个值）。　　统计词频的MapReduce函数的核心代码非常简短，主要就是实现这两个函数。　　map(String key, String value):　　// key: document name　　// value: document contents　　for each word w in value:　　EmitIntermediate(w, "1");　　reduce(String key, Iterator values):　　// key: a word　　// values: a list of counts　　int result = 0;　　for each v in values:　　result += ParseInt(v);　　Emit(AsString(result));　　在统计词频的例子里，map函数接受的键是文件名，值是文件的内容，map逐个遍历单词，每遇到一个单词w，就产生一个中间键值对<w, "1">，这表示单词w咱又找到了一个；MapReduce将键相同（都是单词w）的键值对传给reduce函数，这样reduce函数接受的键就是单词w，值是一串"1"（最基本的实现是这样，但可以优化），个数等于键为w的键值对的个数，然后将这些“1”累加就得到单词w的出现次数。最后这些单词的出现次数会被写到用户定义的位置，存储在底层的分布式存储系统（GFS或HDFS）。转载

什么是Map/Reduce，看下面的各种解释：　　(1)MapReduce是hadoop的核心组件之一，hadoop要分布式包括两部分，一是分布式文件系统hdfs,一部是分布式计算框，就是mapreduce,缺一不可，也就是说，可以通过mapreduce很容易在hadoop平台上进行分布式的计算编程。　　(2)Mapreduce是一种编程模型，是一种编程方法，抽象理论。　　(3)下面是一个关于一个程序员是如何个妻子讲解什么是MapReduce？文章很长请耐心的看。　　我问妻子：“你真的想要弄懂什么是MapReduce？” 她很坚定的回答说“是的”。 因此我问道：　　我： 你是如何准备洋葱辣椒酱的？（以下并非准确食谱，请勿在家尝试）　　妻子： 我会取一个洋葱，把它切碎，然后拌入盐和水，最后放进混合研磨机里研磨。这样就能得到洋葱辣椒酱了。　　妻子： 但这和MapReduce有什么关系？　　我： 你等一下。让我来编一个完整的情节，这样你肯定可以在15分钟内弄懂MapReduce.　　妻子： 好吧。　　我：现在，假设你想用薄荷、洋葱、番茄、辣椒、大蒜弄一瓶混合辣椒酱。你会怎么做呢？　　妻子： 我会取薄荷叶一撮，洋葱一个，番茄一个，辣椒一根，大蒜一根，切碎后加入适量的盐和水，再放入混合研磨机里研磨，这样你就可以得到一瓶混合辣椒酱了。　　我： 没错，让我们把MapReduce的概念应用到食谱上。Map和Reduce其实是两种操作，我来给你详细讲解下。　　Map（映射）: 把洋葱、番茄、辣椒和大蒜切碎，是各自作用在这些物体上的一个Map操作。所以你给Map一个洋葱，Map就会把洋葱切碎。 同样的，你把辣椒，大蒜和番茄一一地拿给Map，你也会得到各种碎块。 所以，当你在切像洋葱这样的蔬菜时，你执行就是一个Map操作。 Map操作适用于每一种蔬菜，它会相应地生产出一种或多种碎块，在我们的例子中生产的是蔬菜块。在Map操作中可能会出现有个洋葱坏掉了的情况，你只要把坏洋葱丢了就行了。所以，如果出现坏洋葱了，Map操作就会过滤掉坏洋葱而不会生产出任何的坏洋葱块。　　Reduce（化简）:在这一阶段，你将各种蔬菜碎都放入研磨机里进行研磨，你就可以得到一瓶辣椒酱了。这意味要制成一瓶辣椒酱，你得研磨所有的原料。因此，研磨机通常将map操作的蔬菜碎聚集在了一起。　　妻子： 所以，这就是MapReduce?　　我： 你可以说是，也可以说不是。 其实这只是MapReduce的一部分，MapReduce的强大在于分布式计算。　　妻子： 分布式计算？ 那是什么？请给我解释下吧。　　我： 没问题。　　我： 假设你参加了一个辣椒酱比赛并且你的食谱赢得了最佳辣椒酱奖。得奖之后，辣椒酱食谱大受欢迎，于是你想要开始出售自制品牌的辣椒酱。假设你每天需要生产10000瓶辣椒酱，你会怎么办呢？　　妻子： 我会找一个能为我大量提供原料的供应商。　　我：是的..就是那样的。那你能否独自完成制作呢？也就是说，独自将原料都切碎？ 仅仅一部研磨机又是否能满足需要？而且现在，我们还需要供应不同种类的辣椒酱，像洋葱辣椒酱、青椒辣椒酱、番茄辣椒酱等等。　　妻子： 当然不能了，我会雇佣更多的工人来切蔬菜。我还需要更多的研磨机，这样我就可以更快地生产辣椒酱了。　　我：没错，所以现在你就不得不分配工作了，你将需要几个人一起切蔬菜。每个人都要处理满满一袋的蔬菜，而每一个人都相当于在执行一个简单的Map操作。每一个人都将不断的从袋子里拿出蔬菜来，并且每次只对一种蔬菜进行处理，也就是将它们切碎，直到袋子空了为止。　　这样，当所有的工人都切完以后，工作台（每个人工作的地方）上就有了洋葱块、番茄块、和蒜蓉等等。　　妻子：但是我怎么会制造出不同种类的番茄酱呢？　　我：现在你会看到MapReduce遗漏的阶段—搅拌阶段。MapReduce将所有输出的蔬菜碎都搅拌在了一起，这些蔬菜碎都是在以key为基础的 map操作下产生的。搅拌将自动完成，你可以假设key是一种原料的名字，就像洋葱一样。 所以全部的洋葱keys都会搅拌在一起，并转移到研磨洋葱的研磨器里。这样，你就能得到洋葱辣椒酱了。同样地，所有的番茄也会被转移到标记着番茄的研磨器里，并制造出番茄辣椒酱。　　（4）上面都是从理论上来说明什么是MapReduce，那么咱们在MapReduce产生的过程和代码的角度来理解这个问题。　　如果想统计下过去10年计算机论文出现最多的几个单词，看看大家都在研究些什么，那收集好论文后，该怎么办呢？　　方法一：　　我可以写一个小程序，把所有论文按顺序遍历一遍，统计每一个遇到的单词的出现次数，最后就可以知道哪几个单词最热门了。 这种方法在数据集比较小时，是非常有效的，而且实现最简单，用来解决这个问题很合适。　　方法二：　　写一个多线程程序，并发遍历论文。　　这个问题理论上是可以高度并发的，因为统计一个文件时不会影响统计另一个文件。当我们的机器是多核或者多处理器，方法二肯定比方法一高效。但是写一个多线程程序要比方法一困难多了，我们必须自己同步共享数据，比如要防止两个线程重复统计文件。　　方法三：　　把作业交给多个计算机去完成。　　我们可以使用方法一的程序，部署到N台机器上去，然后把论文集分成N份，一台机器跑一个作业。这个方法跑得足够快，但是部署起来很麻烦，我们要人工把程序copy到别的机器，要人工把论文集分开，最痛苦的是还要把N个运行结果进行整合（当然我们也可以再写一个程序）。

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【 #四六级考试# 导语】 考 网从中国教育考试网发布的《 2022下半年全国大学英语四六级考试成绩查询有关安排 》得知，2022下半年英语四六级成绩查询入口已公布，入口开通时间为2023年2月21日上午10时，具体详情如下： 　　2022下半年英语四六级成绩查询入口于2023年2月21日上午10时开通，考生可直接登录中国教育考试网网站（http://cet.neea.edu.cn/cet）、中国教育考试网微信小程序或中国教育考试网百度小程序自行查分。 　　考生可于2月28日10时起，登录中国教育考试网，免费查询下载2022年下半年（12月）考试的电子成绩报告单（证书），电子成绩报告单（证书）与纸质成绩报告单（证书）同等效力。 　　英语科目笔试须延期至三月的考生，成绩报告单（电子及纸质）在两项考试全部完成后发放，本次可查询已完成考试科目成绩。　　原文标题：2022年下半年（12月）全国大学英语四、六级考试（CET）成绩查询有关安排 　　文章来源：https://cet.neea.edu.cn/html1/report/2302/269-1.htm

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可以

Due Attention Should Be Given To the Study of Chinese It seems that nowadays，some students pay little attention to learning Chinese. Because we can easily find that a part of the students never to go to Chinese class, they are always to sleep in the Chinese class and they seldom read many Chinese classics. This results from several factors.Firstly, students would rather take efforts to improve their English than Chinese because of pressure of exams. Therefore,learning English becomes students"priority. Secondly, the craze for overseas study affect, to some degree, students"passion for the study of their native language. Thirdly, lots of students think that Chinese, as students"mother tongue, should and can be achieved at the early ages. Such phenomenon may give rise to a series of negative effects. For one thing, it makes more and more students not to gain a better understanding of the Chinese culture. For another, the problem will have an impact on the other courses of study. As for me, Chinese is the legacy of the whole nation that represents profound culture and national spirit. Chinese learning, as an indispensable part through one"s whole life, will be of great help in tradition cultivation. In order to change this situation, the educational system should be reformed to keep a balance between Chinese and English, and schools should pay more attention to the latter.Besides, no matter in which stage of education, students should attach great importance to Chinese.

宁夏教育云平台登录入口： https://www.nxeduyun.com/index 宁夏出台关于减轻中小学教师负担的具体措施 关于减轻中小学教师负担的具体措施 为认真贯彻落实******办公厅、国务院办公厅《关于减轻中小学教师负担 进一步营造教育教学良好环境的若干意见》（厅字〔2019〕54号）精神，进一步营造全社会尊师重教的浓厚氛围，让教师安心、静心、舒心从教，现就全区减轻中小学教师负担提出如下具体措施。 一、制定中小学督查检查评比考核清单 结合校园治理工作，对现有涉及中小学校和教师的督查检查评比考核事项立即进行全面清理精简，加大整合力度，坚决取消可有可无事项，尽快制定科学有效的中小学督查检查评比考核清单，确保对中小学校和教师督查检查评比考核事项在现有基础上减少50%以上。 二、建立督查检查评比考核年度计划和审批备案制度 中小学督查检查评比考核清单制定印发后，确需增加新的事项，有关部门（单位）按照归口管理原则，年初分别报同级党委办公厅（室）和政府办公厅（室）研究审核，由党委办公厅（室）统一报党委审批，纳入同级中小学督查检查评比考核清单予以实施，依法依规开展。各类涉及中小学校和教师的督查检查评比考核，不得实行“一票否决”或层层签订责任状，坚决避免对中小学校和教师随意提出要求。 三、进一步规范简化督查检查评比考核标准及流程 结合教育教学评价改革，完善中小学校和教师评价体系，减少不必要的环节和表格数据材料检查，不得简单以留痕作为评判工作成效的标准，不得以微信工作群、政务APP（应用程序）上传工作场景截图或录制视频等方式来代替实际工作评价，不能工作刚安排就开展督查检查评比考核。开展中小学教师职称评审、年度考核、评优选先和专业技术竞赛等，不得擅自提高准入门槛和设置繁琐评审程序，不得以考试成绩、升学率、学历、论文、奖项作为唯一性评价指标。积极改进督查检查评比考核方式方法，充分利用大数据、云计算等信息化手段，探索运用“互联网+督查”，倡导以暗访为主的真督实查。 四、统筹规范各项进校园专项任务 各级党委和政府统筹规范社会事务进校园工作，分别制定中小学进校园社会事务清单。统一部署的维护稳定、扫黑除恶、防灾减灾、消防安全、防艾等重要专项工作，确需中小学教师参与的，由教育部门严格按要求依程序统筹安排，不得随意扩展内容或安排中小学教师到与教育教学无关的场所开展相关工作。如遇特殊时期、紧急情况，根据形势和实际需要，由教育部门根据上级要求布置。 五、立足教育工作落实城市创优评先任务 统一部署开展的文明、卫生、绿色、宜居、旅游等城市创优评先和各类教育宣传活动，中小学校课程涉及到的不再另行安排，课程没有的由同级教育部门严格按要求融入到教育教学或安排在课外活动中，原则上不得安排教师上街执勤或做其他与教师职责无关的工作。未经教育部门同意，有关部门（单位）不得擅自进校园指导教师开展相关工作。 六、合理安排街道社区事务 街道社区通过积极发展社区教育助力区域内中小学校的教育教学工作，不得安排中小学校和教师频繁参与社区服务、社区卫生、社区治安等社区建设活动，不得对中小学教师参与社区建设活动提出不合理要求，不得要求中小学教师参与影响正常教育教学的活动，否则学校有权予以拒绝。 七、杜绝给中小学校和教师强制摊派无关事务 各级党委和政府及有关部门（单位）不得把庆典、招商、拆迁等与教育教学无关的活动和工作强制摊派给中小学校，不得随意让学校停课出人出场地举办换届选举、年会晚会、体育赛事等活动，不得硬性要求中小学校和教师参加各类社会性评比、文艺汇演、问卷调查等活动，不得硬性要求中小学教师关注与教育教学无关的微信公众号，不得安排中小学教师参加与教育教学无关的培训活动。 八、规范精简各类报表填写和统计调研 严格遵守和落实《教育统计管理规定》，规范中小学校教育统计工作。除统计部门外，其他部门（单位）开展涉及中小学校和教师的教育统计工作须向同级统计机构审批备案。未经同级教育部门同意，任何单位不得向中小学校和教师布置各类临时性报表填报、信息采集、教育统计工作，不得开展针对中小学教师的调研活动。各级教育行政部门要依法依规开展教育统计工作，建立归口管理制度，加强信息管理系统建设，优化信息数据库，推进统计数据资源安全共享，努力做到一次采集多次使用。 九、从严规范借用中小学教师行为 教育部门统筹中小学教师安排使用工作，严格限制和规范对中小学教师的抽调借用。抽调借用中小学教师参与重大决策部署任务的，在不影响学校正常教育教学情况下，应征得县级以上教育部门同意，并报同级党委组织部门审批备案，连续借用时间不得超过6个月。探索将学校安保、生活服务等属于政府职责范围且适宜通过市场方式提供的事项，纳入政府购买服务范围，确保寄宿制学校运转良好。 十、加强督导考核 各级党委和政府是减轻中小学教师负担工作的责任主体。自治区政府教育督导部门要把减轻中小学教师负担工作纳入对市、县（区）政府履行教育职责督导和推进校园治理的重要内容，坚持定期督导与长期监管相结合，将督导结果纳入市、县（区）效能目标管理考核。

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歌曲名:Whiplash歌手:Slim Dusty专辑:Travellin GuitarSelena Gomez & the Scene - WhiplashA baby moonlightHits the spotlightI"m on my flightTo take you awayI"m feeling so freeYou"re makin me crazyThat"s what you doThat"s what you doLet"s go now!Lickety splitA girl in al bilShe falls in a pitSay hello darlingTwisted insanityFallen humanityAll I want is some tranquilityDo you hear me?Do you hear me?Well come on, boyA come onAnd take me to the other sideI"m blown awayWhen I look into your eyesI"m so in loveI think I"m gonna crashAnd get whiplash whiplash whiplashIt"s up to youAnd I don"t wanna give you cluesWe"re movin fastI think we got enough to loseSo don"t look back or else we"re gonna crashAnd get whiplash whiplash whiplashLike a first kissWith a sweet listOf some love songs, oh yeahAnd with this melodyFalling over meIt makes me weakSo damn weakSo let"s go nowLickety splitA girl in a bilShe falls in a pitSay hello darlingTwisted insanityFallen humanityAll I want is some tranquilityDo you hear me?Do you hear me?Well come on, boyA come onAnd take me to the other sideI"m blown awayWhen I look into your eyesI"m so in loveI think I"m gonna crashAnd get whiplash whiplash whiplashIt"s up to youAnd I don"t wanna give you cluesWe"re movin fastI think we got enough to loseSo don"t look back or else we"re gonna crashAnd get whiplash whiplash whiplashLa la la la la la laLa la la la la la laLa la la ohh yeaLa la la la la la laLa la la la la la laSo let"s go nowA come onAnd take me to the other sideI"m blown awayWhen I look into your eyesI"m so in loveI think I"m gonna crashAnd get whiplash whiplash whiplashIt"s up to youAnd I don"t wanna give you cluesWe"re movin fastI think we got enough to loseSo don"t look back or else we"re gonna crashAnd get whiplash whiplash whiplashhttp://music.baidu.com/song/2878380

1.“培养”（人才）怎么译？ “培养”可译做 train, turn out 或 produce,如： turn out large numbers of skilled workers have trained...assistant and middle level technicians the college produces very good interpreters. 有时“培养”也译做foster,如： to foster activists培养积极分子 2.“工作单位”怎么译？ 我国出版的英文报刊常把“工作单位”译作“work unit”，unit一词在英语中经常用不 指“部队”；翻译时如能用具体的词，如school, factory, hospital, company等可能更明白易懂。若指为特殊目的成立的机构（如医院，学校，公司等），也可考虑用institution一词代替。原工作单位也可译作the institution at which one used to work。 3.program一词的意思 program有syllabus（课程提纲）或curriculum（一个学校，专业，或学科的全部课程）的意思，如今也用来表示学校开设的“专业”，如：We have a MA program in literature/an intercultural communication program，或学校所设的“（训练）部”，如：the un language training program；Mr. Lin is in charge of the Chinese program in our university. 补充一些有关教育的词汇： project hope 希望工程 the credit system 学分制 a double BA degree system 双学士制 students are admitted to be trained for pre-determined employers 定向招生 key university 重点大学 center for post-doctoral studies 博士后科研流动站 specialty 专业 college/university of science and engineering 理工科大学 normal university；teachers" university 师范大学 polytechnic university 工业大学 agricultural university 农业大学 medical university 医科大学 institute of traditional Chinese medicine 中医学院

produce有家产品的意思，所以我推测mass produce指农业生产；mass production指工业生产。

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1、n.生产;制造;制作;产量;(自然的)产生，分泌;上映，上演，播出，制作。 2、Production of the new aircraft will start next year. 新飞机的生产将于明年开始。 3、Cars are checked as they come off the production line. 汽车下了生产线立即进行校验。 4、The new model will be in production by the end of the year. 新型号将于年底投产。

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EduLoboEduLobo是一名外国演员，歌手，代表作品有《双珠情歌》等。外文名：EduLobo职业：原创音乐人代表作品：双珠情歌合作人物：Jo_oCaetano

名词，也是人名：索菲亚·杜邦。2：Dupont美 [u02c8dupɑnt]n.杜邦。Both DuPont and 3M also warned of the impact of rising costs.杜邦和3m也都对成本日益上升的影响提出了警告。Sophie英 [u02c8su0259u028afi] 美 [u02c8sou028afi]n.索菲（女子教名）。例句：Sophie asked her if she would like to come and give art lessons.索菲问她是否愿意来教美术课。3：同时sophiedupont也是一款眼镜架的牌子，如下图所示：扩展资料：（1）英式音标：[mu026as] [u02c8su0254fi] dupont 。（2）美式音标：[mu026as] [u02c8su0254fi] dupont。（3）有关sophiedupont的造句：1、In our class, Banhua and Xueba are both my friends Sophie DuPont。在我们班里，班花和学霸都是我朋友sophiedupont。2、There is a brand of glasses frame that seems to be called Sophie DuPont。有一个眼镜架的品牌好像叫做sophiedupont 。

晕 是要打中文汉字吗