6月19日升级包括的内容有:
* 解决MapReduce在Shuffle数据时写出NULL数据抛异常的问题;
* MapReduce允许用户设置JVM内存,防止读取Resource时内存撑爆;
* Xlab存在double类型15位精度时相等,17位精度不不相等时不相等的问题;
* 随机森林预测在特定情况下,结果精度没有达到预期;
* 等量分箱报错提示用户选择列超过1024列限制,但用户所选列并没有超过;
Readme.pdf:
更新说明:
4月30日 :
详细介绍如何在eclipse中对MapReduce及UDF进行导出;
5月12日:
明确说明eclipse生成的driver 代码在正确配置下,无需改动,可以直接使用;
xlab帮助文档:
更新说明:
5月16日:
1.增加一个章节,在脚本对“表(Table)的操作”,比如获取列名,list 表列表等等。
2.根据工单反馈,将用户不容易理解的问题,在文档中做相应的修改,比如逻辑回归的主分类,Good Value的值的意思等。
3.总结工单问题,进行分类,更新原有“常见问题”章节
odps java sdk doc:
更新说明:无更新
6月20日更新:
* 在JobConf中支持
setMemoryForJVM(int mem)
,防止MapReduce读取Resource时jvm内存撑爆;
odps_doc:
更新说明:
5月1日更新:
更多MapReduce程序example ;
MapReduce SDK 主要接口介绍;
Eclispse插件导出示例;
5月2日更新:
对MapReduce example加入逻辑注释,精简无用示例代码;
增加一个UDTF示例;
对SQL的distribute by/sort by/group by/limit添加详细用法说明及示例;
5月12日更新:
* 增加更多sdk例子:SQLTask,TableResource;
* 在ODPS SQL开篇说明不支持索引,事务,主键,update/delete操作;
* join中加入multijoin示例,修复部分错误示例,说明不支持笛卡尔积;
* 在where介绍中说明支持的过滤条件,并说明对in过滤条件的应用限制;
* 在mapreduce中的sdk介绍中,说明mapreduce的工作流程,counter如何被收集,setup/clean何时被调用,客户端如何收集这些信息;
6月20日更新:
* 在set说明中增加了
odps.
stage.
jvm.
mem的说明
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set说明中增加了odps.stage.jvm.mem的说明
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