fflogs(FF14LOGS怎么上传)

1、fflogs，FF14LOGS怎么上传？

1.fflogs是一个客户端，下载安装好上传工具，之后可以进行游戏。

2.战斗记录就会自动保存到对应的文件夹中，后台会自动进行计算。

3.它可以反映出你和你的队友一场战斗中使用的所有技能，也可以通过查看更好的团队和选手的logs学习，对于分析战斗并提高自身水平有着相当大的帮助。

4.百分比用来显示你这次副本的数据超过了数据库中x%的数据。

2、Mahout如何使用？

Mahout安装详细全过程1、jdk安装 22、SSH无密码验证配置 23、 Hadoop配置 34、Hadop使用 65、Maven安装 76、安装mahout 77、hadoop集群来执行聚类算法 88、其他 8――――――――――――――――――――1、jdk安装1.1、到官网下载相关的JDK下载地址：

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html1.2

、打开“终端”输入：sh jdk-6u24-linux-

i586.bin

1.3、设置JAVA_HOME环境系统变量输入：vi /etc/environment 在文件中添加：export JAVA_HOME=/root/jdk1.6.0_24 export JRE_Home=/root/jdk1.6.0_24/jre export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib 同样，修改第二个文件。输入：vi /etc/profile 在umask 022之前添加以下语句：export JAVA_HOME=/root/jdk1.6.0_24 export JRE_Home=/root/jdk1.6.0_24/jre export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH:$HOME/bin 1.4、注销用户，检测JDK版本。输入：java -version 2、集群环境介绍集群包含三个节点：1 个 namenode，2 个 datanode，节点之间局域网连接，可以相互 ping 通。节点 IP 地址分布如下：Namenode: master@192.168.1.10Datanode1: slave1 @192.168.1.20Datanode2: slave2@192.168.1.21三台节点上均是CentOS系统，Hadoop在/root/hadoop/目录下。在/etc/hosts上添加主机名和相应的IP地址：192.168.1.10 master192.168.1.20 slave1192.168.1.21 slave23、SSH无密码验证配置2.1 Hadoop 需要使用SSH 协议，namenode 将使用SSH 协议启动 namenode和datanode 进程，伪分布式模式数据节点和名称节点均是本身，必须配置 SSH localhost无密码验证。用root用户登录，在家目录下执行如下命令：ssh-keygen -t rsa [root@master ~]# ssh-keygen -t rsaGenerating public/private rsa key

pair.Enter

file in which to save the key (/root/

.ssh/id_rsa):

& 按回车默认路径 &Created directory '/root/.ssh'. &创建/root/

.ssh

目录&Enter passphrase (empty for no passphrase):Enter same passphrase again: Your identification has been saved in /root/

.ssh/id_rsa.Your

public key has been saved in /root/

.ssh/id_rsa.pub.The

key fingerprint is:c6:7e:57:59:0a:2d:85:49:23:cc:c4:58:ff:db:5b:38 root@master通过以上命令将在/root/

.ssh/

目录下生成id_rsa私钥和

id_rsa.pub

公钥。进入/root/

.ssh

目录在namenode节点下做如下配置：[root@master .ssh]# cat

id_rsa.pub

> authorized_keys[root@master .ssh]# scp authorized_keys 192.168.1.20:/root/

.ssh/[root@master

.ssh]# scp authorized_keys 192.168.1.21:/root/

.ssh/

配置完毕，可通过ssh 本机IP 测试是否需要密码登录。2.2 和namenode无密码登录所有Datanode原理一样，把Datanode的公钥复制到Namenode的

.ssh

目录下。[root@slave1 .ssh]# scp authorized_keys1 192.168.1.10:/root /.ssh[root@ slave2.ssh]# scp authorized_keys2 192.168.1.10:/root /

.ssh

将刚传过来的authorized_keys1、2加入到authorized_keys[root@ master.ssh]# cat authorized_keys1 > authorized_keys[root@ master.ssh]# cat authorized_keys2 > authorized_keys这样也能在Datanode上关闭和启动Hadoop服务。4、 Hadoop配置下载 hadoop-

0.20.2.tar.gz

， 进行解压。tar zxvf hadoop-

0.20.2.tar.gz

修改/etc/profile，加入如下：# set hadoop pathexport HADOOP_HOME=/root/hadoopexport PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH4.1、进入hadoop/conf， 配置Hadoop配置文件4.1.1 配置hadoop-

env.sh

文件添加 # set java environmentexport JAVA_HOME=/root/jdk1.6.0_24编辑后保存退出。4.1.2 配置core-site.xml# vi core-site.xml4.1.3 配置hdfs-site.xml# vi hdfs-site.xml4.1.4 配置mapred-site.xml# vi mapred-site.xml4.1.5 配置masters# vi masters192.168.1.104.1.6 配置slaves# vi slaves192.168.1.20192.168.1.214.2、 Hadoop启动4.2.1 进入 /root/hadoop/bin目录下，格式化namenode# ./hadoop namenode �Cformat4.2.2 启动hadoop所有进程在/root/hadoop/bin 目录下，执行start-

all.sh

命令启动完成后，可用jps命令查看hadoop进程是否启动完全。正常情况下应该有如下进程：10910 NameNode11431 Jps11176 SecondaryNameNode11053 DataNode11254 JobTracker11378 TaskTracker 我在搭建过程中，在此环节出现的问题最多，经常出现启动进程不完整的情况，要不是datanode无法正常启动，就是namenode或是TaskTracker启动异常。解决的方式如下：1）在Linux下关闭防火墙：使用service iptables stop命令；2）再次对namenode进行格式化：在/root/hadoop/bin 目录下执行hadoop namenode -format命令3）对服务器进行重启4）查看datanode或是namenode对应的日志文件，日志文件保存在/root/hadoop/logs目录下。5）再次在/bin目录下用start-

all.sh

命令启动所有进程，通过以上的几个方法应该能解决进程启动不完全的问题了。4.2.3 查看集群状态在 bin目录下执行：hadoop dfsadmin -report# hadoop dfsadmin �Creport4.3 在WEB页面下查看Hadoop工作情况打开IE浏览器输入部署Hadoop服务器的IP：http://localhost:50070http://localhost:50030。5、Hadop使用一个测试例子wordcount：计算输入文本中词语数量的程序。WordCount在Hadoop主目录下的java程序包hadoop-0.20.2-

examples.jar

中，执行步骤如下：在/root/hadoop/bin/目录下进行如下操作：./hadoop fs -mkdir input(新建目录名称，可任意命名)mkdir /root/a/vi /root/a/

a.txt

写入hello world hello# hadoop fs -copyFromLocal /root/a/ input在/root/hadoop/bin下执行：# ./hadoop jar hadoop-0.20.2-

examples.jar

wordcount input output (提交作业，此处需注意input与output是一组任务，下次再执行wordcount程序，还要新建目录intput1与output1不能跟input与output重名)6、Maven安装6.1下载Maven解压tar vxzf apache-maven-3.0.2-

bin.tar.gzmv

apache-maven-3.0.2 /root/maven6.2 vi ~/

.bashrc

添加如下两行export M3_HOME=/root/mavenexport PATH=${M3_HOME}/bin:${PATH}6.3 先logout，之后再login查看maven版本，看是否安装成功mvn -version7、安装mahout安装方法见：

https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/BuildingMahout8

、hadoop集群来执行聚类算法8.1数据准备cd /root/hadoopwget

http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data8.2

./hadoop fs -mkdir testdata./hadoop fs -put

synthetic_control.data

testdata./hadoop fs -lsr testdatabin/hadoop jar /root/mahout/mahout-examples-0.4-

job.jar

org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job8.3查看一下结果吧bin/mahout vectordump --seqFile /user/root/output/data/part-r-00000这个直接把结果显示在控制台上。9、hadoop集群来执行推荐算法分布式bin/hadoop jar /root/trunk/mahout-distribution-0.4/mahout-core-0.4-

job.jar

org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob

-Dmapred.map.tasks=3 -Dmapred.reduce.tasks=3 -Dmapred.input.dir=testdata/

100wan.txt

-Dmapred.output.dir=output2伪分布式bin/hadoop jar /root/trunk/mahout-distribution-0.4/mahout-core-0.4-

job.jar

org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.pseudo.RecommenderJob

--recommenderClassName

org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.slopeone.SlopeOneRecommender

-Dmapred.input.dir=testdata/

10wan.dat

-Dmapred.output.dir=output_w10wan10、其他离开安全模式：hadoop dfsadmin -safemode leave

3、ff14logs怎么看上传时间？

可以点开作品，然后打开详情，就可以查看到。