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ecologistica

exercicio-1

exercicio-2

Problema 2 Dado um conjunto de números inteiros positivos, desejamos achar a maior diferença entre todos os possíveis pares desses números. Formato de entrada A primeira linha contém o número N de números que formam o conjunto de entrada. As N linhas subsequentes contém cada uma um número ni inteiro pertencente ao conjunto. Obs: Eventualmente a entrada pode conter erros. Formato de saída Escrever a maior diferença entre todos os possíveis pares de números do conjunto. Em caso de erro, a saída deve ser o número 0. A saída não deve conter espaços antes ou depois do valor da resposta! Restrições 0 <= N < = 2000 0 <= ni <= 20000, para todo valor de i válido (0 <= i < N) Exemplo de Entrada 1 5 1 2 3 4 5 Exemplo de Saída 1 4 Exemplo de Entrada 2 3 1000 10000 8 Exemplo de Saída 2 9992

exercicio1

Formato de entrada Um número inteiro n, onde 0 <= n <= 864000 Obs: Eventualmente a entrada pode conter erros. Formato de saída Escrever a quantos dias, horas, minutos e segundos aquela quantidade de segundos equivale. A saída deve ser uma string no formato: "DDdHHhMMmSSs", onde DD, HH, MM e SS são os valores númericos (com dois dígitos, sendo o primeiro 0 caso o número seja menor que 10) e "d", "h", "m" e "s" caracteres que denotam dias, horas, minutos e segundos. No caso da entrada conter algum erro, a saída deve ser a string "ERRO" (sem as aspas). Obs: A saída não deve conter espaços antes ou depois do valor da resposta! Exemplo de Entrada 1 864000 Exemplo de Saída 1 10d00h00m00s Exemplo de Entrada 2 144067 Exemplo de Saída 2 01d16h01m07s Explanação dos exemplos Veja que as saídas respeitam o formato definido no enunciado do exercício.

exercio-3

Problema 3 Um anagrama é o rearranjo das letras de uma palavra, gerando uma nova palavra sem remover ou incluir outras letras. Ex: "amor" pode ser rearranjado para "roma". Sendo assim, estas palavras são anagramas. Escreva um programa que recebe como entrada várias linhas e cada linha recebe 2 palavras separadas por um espaço em branco. Para cada linha, imprima "true" caso as duas palavras sejam anagramas ou "false", caso contrário: A entrada pode conter múltiplas linhas. Uma entrada correta deve conter apenas letras minúsculas e um único espaço em branco entre as palavras. Eventualmente uma entrada pode conter erros. Toda linha de entrada deve possuir uma linha de saída correspondente. A linha de saída não deve conter caracteres especiais e/ou espaços em branco. Em caso de erro para uma entrada, a saída desta linha deverá imprimir 0. Exemplo: paralelepipedo paralelo roma amor bola cola Saída: false true false

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Previsão de Tempo de Trabalho Hadoop Código utilizado para realizar algumas experiências de predicções de trabalho do Hadoop usando o OpenStack Sahara. Detalhes do tamanho do cluster O mestre e os escravos dos clusters tinham um sabor com as seguintes configurações: 2 VCPUs 45 GB de HD 4 GB de RAM Troca de 4 GB Executando a experiência Para executar esta experiência primeiro você deve: Obter a entrada Compile classes na pasta de origem e obtenha o arquivo jar. Ou obtenha o arquivo jar disponível neste repositório. Coloque o que é necessário no Sara Crie um arquivo de configuração do Json com a mesma estrutura de "configuration_default.json" Deixe este experimento impressionante correr e ir ter algum bom tempo, ele irá enviá-lo quando ele é feito;) Gerar gráficos para obter um resultado mais visual 1. Obtendo o arquivo de entrada O arquivo de entrada usado no experimento pode ser acessado neste link . Este arquivo foi gerado por TeraSortGen de Hadoop 1.2.1 exemplos, fazendo o seguinte comando: bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar terasortgen 50000000 Se você quiser gerar o arquivo você mesmo, você deve: Instale o hadoop 1.2.1 Descompacte o Hadoop baixado. Edite o arquivo conf / hadoop-env.sh para definir pelo menos JAVA_HOME como a raiz da sua instalação Java. Então corra : bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar terasortgen 50000000 Em caso de dúvidas: mais informações sobre o TeraSortGen aqui 2. Compilar as classes e gerar o arquivo JAR Para compilar as classes você deve: Tenha hadoop 2.6.0 instalado, você pode ter mais informações sobre como fazê-lo aqui Baixe a pasta de origem e coloque-a no mesmo diretório que o hadoop está instalado (você pode colocar a pasta de origem em outro lugar, mas torna mais fácil se tudo estiver no mesmo lugar e você pode excluí-la quando terminar se você Não quero isso na pasta hadoop) Depois de obter a pasta de origem (e está na mesma pasta do hadoop), compile as classes com os comandos thess: $export JAVA_HOME=/usr/java/default $export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${PATH} $export HADOOP_CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib/tools.jar $ bin/hadoop com.sun.tools.javac.Main source/*.java Agora crie o frasco em execução: $jar cf experiment.jar source/*.class Se você tiver dúvidas sobre os tópicos 2 e 3, você pode ter mais informações sobre ele aqui . 3. Colocar o que é necessário no Sara Crie um key_pair, se você já tiver um que você pode usá-lo (O caminho local de sua chave pública e privada será necessária) Você terá que colocar o frasco como binário de trabalho no Sahara e criar um modelo de trabalho do tipo JavaAction para cada trabalho (PiEstimator, TeraSort e WordCount). Você pode ter acesso a um processo similar aqui . Você terá que criar um modelo de grupo de nó mestre e woker e um modelo de cluster com nós (3,4,5, ... 10). Um processo semelhante pode ser visto aqui . Criar um volume e colocar o arquivo de 5GB nele. Você pode entrar em contato comigo se você precisar de ajuda neste processo, eu pretendo fazer algum post sobre isso, e quando eu fizer vou colocar aqui! 4. Altere o arquivo de configuração do json Você pode obter todas essas informações através do Horizon, exceto: public_keypair_path, private_keypair_path e private_keypair_name que somente você tem acesso. 5. Corra, baby, corra! Agora tudo deve estar pronto para correr :coração:! Você pode executar esta experiência de duas maneiras diferentes: Correndo $python runExperiment.py <number of executions> <configuration path> <output file name> Com número de execuções = 8 Running $python runExperimentIndividuall.py <number of executions> <number of cluster nodes> <configuration path> <output file name> Com número de execuções = 8 e número de cluster = [3,10] 6. Gerar gráficos Agora que você tem os arquivos ouput, a etapa final é gerar os gráficos. Se você usou runExperimentIndividually.py você deve concatenar todos os arquivos em um, você pode fazer isso por: $ cat <output_1_node> <output_2_nodes> <output_3_nodes> ... > output_exp ATENTION: antes de executar scripts, altere os nomes input_file e output_file. Verifique também se os arquivos estão na mesma pasta ou altere o caminho no começo do script com o comando: setwd("your_path") Em seguida, vá para a pasta de análise e faça o seguinte: Executar o filtrado. Ele irá gerar um novo arquivo nomeado como output_name. Execute KNN.R no arquivo gerado anteriormente e ele gerará um novo arquivo. Execute graphs_cost.R e graphs_prediction.R com a entrada = saída KNN.R. Eles vão gerar gráficos em formato pdf. E agora você tem alguns gráficos impressionantes :oculos de sol: !!!

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Projeto para Bullying