数分-理论-大数据5-MapReduce
数分-理论-大数据5-MapReduce(分布式并行编程模型)
(数据分析系列)
文章目录
- 数分-理论-大数据5-MapReduce(分布式并行编程模型)
- 1知识点
- 2具体内容
- 2.1分布式并行编程
- 2.2简介
- 2.3 MapReduce函数
- 2.4工作流程
- 2.5执行阶段
- 2.6shuffle过程详解
- 2.6.1过程
- 2.6.2Map
- 2.6.3Reduce
- 2.7以WordCount例子,理解MapReduce
- 2.7.1wordcount过程图
- 2.7.2工作流程
- 2.7.3数据分片
- 2.7.4过程详解
- 2.7.5MapReduce工作过程
- 2.7.6MapReduce体系结构
- 2.7.6.1client客户端
- 2.7.6.2JobTracker作业跟踪器
- 2.7.6.3TaskScheduler任务调度器
- 2.7.6.4TaskTracker(任务跟踪器)
- 3参考
1知识点
- 分布式并行编程
- 简介
- 工作流程
- 执行阶段
- shuffle过程详解
- WordCount理解MapReduce
2具体内容
2.1分布式并行编程
- 分布式并行编程-》提高程序性能
- 集群:大量廉价服务器,并行执行大规模数据处理任务,获取海量计算能力
- 分布式并行程序可以运行在由大量计算机构成的集群上,从而可以充分利用集群的并行处理能力,同时,通过向集群中增加新的计算节点,就可以很容易实现集群计算能力的扩充。
2.2简介
MapReduce:计算向数据靠拢
- 数据需要大量的网络传输开销
- 移动计算比移动数据更经济
- 集群中的MapReduce框架就会将Map程序就近地在HDFS数据所在的节点运行,即将计算节点和存储节点放在一起运行,从而减少了节点间的数据移动开销
- Master/Slave架构,一个Master多个Slave,Master上运行JobTracker,Slave上运行TaskTracker。用户提交每个计算作业,会被划分成若干任务
- JobTracker,作业和任务调度,监控执行,并重新调度已经失败的任务
- TaskTracker,执行 JobTracker指派的任务
- 批量计算的框架,包括,从数据输入、数据处理(map、reduce、combiner等 )、数据输出
- 组件:
- 客户端:提交MapReduce作业
- yarn资源管理器:集群上计算资源的协调
- yarn节点管理器:启动和监控集群中集群上的计算容器(container)
- application master:协调运行MapReduce作业
- HDFS:分布式文件系统,与其他实体共享作业文件
2.3 MapReduce函数
函数 | 输入 | 输出 | 说明 |
---|---|---|---|
Map | <k1,v1>如:<行号,”a b c”> | List(<k2,v2>)如:<“a”,1> | 1、将小数据集进一步解析成一批<key,value>对,输入Map函数中进行处理2、每一个输入的<k1,v1>会输出一批<k2,v2>。<k2,v2>是计算的中间结果 |
Reduce | <k2,List(v2)>如:<“a”,<1,1,1>> | <k3,v3>如:<“a”,3> | 输入的中间结果<k2,List(v2)>中的List(v2)表示是一批属于同一个k2的value |
简单WordCount实例
- 统计一个文本文件中每个单词出现的次数
- Map函数自己写:
- 输入: <某一行文本在文件中的偏移位置,该行文本的内容>
- 输出:文件中的一行读取后解析出每个单词,输出一批中间结果<单词,出现次数>
- Reduce函数自己写:
- 中间结果作为Reduce函数的输入
- 用户可以将相同单词的出现次数进行累加,输出每个单词出现的总次数
2.4工作流程
-
分布式存储、分布式计算
- 分布式文件系统HDFS实现分布式数据存储
- MapReduce实现分布式计算
- 输入和输出都需要借助于分布式文件系统进行存储,这些文件被分布存储到集群中的多个节点上
- “分而治之”:把一个大的数据集拆分成多个小数据块在多台机器上并行处理
-
工作流程:
-
Map:
- MapReduce作业拆成多个Map任务,在多台机器上并行执行
- 运行在数据存储节点(计算存储一起没有数据传输开销)
- 结果:生成<k,v>中间结果
-
Reduce:
- 中间结果被分到多个Reduce任务
- 在多台机器上并行执行,具有相同key的<k,v>被发送到同一个Reduce里
- Reduce对中间结果进行汇总计算得到最后结果,并输出到分布式文件系统
-
不同Map任务间不通信,不信息交换
-
所有信息通过MapReduce框架自身实现
-
Map任务的输入文件、Reduce任务的处理结果都是保存在分布式文件系统(HDFS)中的,而Map任务处理得到的中间结果则保存在本地存储(如磁盘)中。
2.5执行阶段
- MapReduce框架使用InputFormat模块做Map前的预处理,比如,验证输入的格式是否符合输入定义;然后,将输入文件切分为逻辑上的多个InputSplit,InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位,只是一个逻辑概念,每个InputSplit并没有对文件进行实际切割,只是记录了要处理的数据的位置和长度。
- 因为InputSplit是逻辑切分而非物理切分,所以,还需要通过RecordReader(RR)并根据InputSplit中的信息来处理InputSplit中的具体记录,加载数据并转换为适合Map任务读取的键值对,输入给Map任务。
- Map任务会根据用户自定义的映射规则,输出一系列的<key,value>作为中间结果。
- 为了让Reduce可以并行处理Map的结果,需要对Map的输出进行一定的分区、排序(Sort)、合并(Combine)和归并(Merge)等操作,得到<key,value-list>形式的中间结果,再交给对应的Reduce程序进行处理,这个过程称为Shuffle。
- Reduce以一系列<key,value-list>中间结果作为输入,执行用户定义的逻辑,输出结果给OutputFormat模块。
- OutputFormat模块会验证输出目录是否已经存在,以及输出结果类型是否符合配置文件中的配置类型,如果都满足,就输出Reduce的结果到分布式文件系统。
2.6shuffle过程详解
Shuffle是MapReduce的核心
2.6.1过程
- Shuffle,是指针对Map输出结果进行分区、排序和合并等处理,并交给Reduce的过程。
- Shuffle过程分为Map端的操作和Reduce端的操作。
1.Map
- Map结果写入缓存
- 缓存满时,就启动溢写操作,把缓存中的数据写入磁盘文件,并清空缓存
- 溢写操作,把缓存中的数据进行分区,然后对每个分区的数据进行排序(Sort)和合并(Combine),之后再写入磁盘文件
- 每次溢写操作生成一个新磁盘文件。Map全部结束钱,溢写文件被归并(Merge)成一个大的磁盘文件,通知相应的Reduce来领取属于自己需要处理的数据
2.Reduce
- 从Map端不同Map机器领回属于自己需要处理的数据
- 对数据进行归并(Merge)后交给Reduce处理
2.6.2Map
1.数据数据和执行Map任务
- 文件在文件系统中(GFS、HDFS),格式任意(文档、二进制)
- 接受<k,v>输入后,按映射规则转换成一批<k,v>输出。
2.写入缓存
- Map结果先写入缓存:
- 积累一定数量后一次性批量入磁盘,减少对磁盘I/O影响,一次寻址连续写入降低开销
- k,v被序列化成字节数组
3.溢写(分区、排序和合并)
- 默认缓存容量有限,100M
- 溢写操作(spill),把缓存中的内容一次性写入磁盘,清空缓存
- 溢写,另一个单独的后台线程完成,不影响Map结果写入缓存
- 为了保证Map不停持续写入,设置溢写比例。0.8:当100MB大小的缓存被填满80MB数据时,就启动溢写过程
- 分区(partition),缓存中数据<k,v>交给不同的Reduce并行处理。
- 通过Partitioner接口对这些键值对进行分区
- 默认分区:Hash对Key哈希,用Reduce任务数量取模。hash(key) mod R
- R:Reduce任务的数量
- 允许用户通过重载Partitioner接口来自定义分区方式
- 内存排序(sort),根据key对每个分区内的所有键值对排序
- 合并(combine):事先定义了Combiner函数,则这个时候会执行合并操作,从而减少需要溢写到磁盘的数据量
- 将具有相同key的<k,v>的v加起来:<“xmu”,1>和<“xmu”,1>,经过合并操作以后就可以得到一个键值对<“xmu”,2>
- 减少了键值对的数量
- Map端的这种合并操作,其实和Reduce的功能相似,称为“合并”
- Combiner非必须
- Combiner的输出是Reduce任务的输入,Combiner绝不能改变Reduce任务最终的计算结果
- 一般而言,累加、最大值等场景可以使用合并操作
- 经过分区、排序、可能的合并,缓存中的键值对被写入磁盘,并清空缓存。
- 每次溢写会在磁盘生成一个新的溢写文件,写入溢写文件中的键值对都经过分区,排序
4.文件归并(Merge)
- 对具有相同key的键值对,被归并成一个新的键值对
- 具有相同key的键值对:<k1,v1>、<k1,v2>…,会被归并成一个新的键值对<k1,<V1,V2,…vn>>
- 已生成的溢写文件的数量超过参数min.num.spills.for.combine的值时(默认值是3,用户可以修改这个值)。那么,就可以再次运行Combiner,对数据进行合并操作,从而减少写入磁盘的数据量。
- 溢写文件少时不允许combiner
2.6.3Reduce
Map端读取结果,归并,送给Reduce处理
1.“领取”数据(Fetch)
- 从Map机本地磁盘“领取”数据,存在自己机器磁盘
- 每个reduce任务通过RPC(Remote Procedure Call),向JobTracker询问Map任务是否完成
- JobTracker监测到一个Map任务完成后,就会通知相关的Reduce任务来“领取”数据
- Reduce任务收到JobTracker通知,它就会到该Map任务所在机器上把属于自己处理的分区数据领取到本地磁盘中
- 系统中会存在多个Map机器,因此,Reduce任务会使用多个线程同时从多个Map机器领回数据。
2.归并数据
- Shuffle阶段,Reduce任务未真正开始,内存大部分分给shuffle作为缓存
- 系统存在多个Map机器,Reduce任务从多个Map机器领回自己的数据
- 一般会合并(combine)键值对
- 溢写启动,相同key归并。
- 定义了Combiner,归并后的数据还可执行合并,减少写入磁盘的数据量
- 多个溢写文件归并成一个大文件,并对键值对排序
- 缓存足够时,不溢写到磁盘,直接内存中归并,输出Reduce任务
- 多个溢写文件归并成一个大文件,需多轮归并操作。每轮归并操作可以归并的文件数量是由参数io.sort.factor的值来控制的(默认值是10,可以修改),归并一轮一个大文件
3.把数据输入Reduce任务
- 多轮归并后得到的若干个大文件,不会继续归并成一个新的大文件,而是直接输入给Reduce任务(减少磁盘读写开销)
- Reduce任务会执行Reduce函数中定义的各种映射,输出最终结果,并保存到分布式文件系统中。
2.7以WordCount例子,理解MapReduce
MapReduce使用前提:待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。
WordCount任务:
-
判断是否可以MapReduce实现:不同单词间的频数不存在相关性,彼此独立
- 不同单词分发给不同机器并行处理
- MapReduce实现词频统计任务
-
设计思路:文件内容解析成许多个单词,把所有相同的单词聚集到一起
- 计算出每个单词出现的次数
-
执行过程:把一个大文件切分成许多个分片,每个分片输入给不同机器上的Map任务,并行执行完成“从文件中解析出所有单词”任务。
- Map的输入采用Hadoop默认的<k,v>输入
- 文件行号key
- 文件一行为valueMap的输出以单词为key,1为value,<word,1>,单词出现了1次
- Shuffle对中间结果排序、分区,得到<key,value-list>,分给Reduce任务
- Reduce接到分配的中间结果(键值对),执行汇总计算,并把频数结果输出到分布式文件系统
- Map的输入采用Hadoop默认的<k,v>输入
2.7.1wordcount过程图
2.7.2工作流程
2.7.3数据分片
Map:
- Inputformat
- 加载、读取HDFS文件,对输入格式验证
- 大文件逻辑分成许多分片split,定义每个split起点和长度
- record reader
- 记录阅读器,根据split位置和长度,从HDFS各个块读取相关分片,<k,v>
2.7.4过程详解
- 数据分片
- split的map过程
- reduce
- wordcount的map
- wordcount的reduce
- shuffle
2.7.5MapReduce工作过程
2.7.6MapReduce体系结构
2.7.6.1client客户端
- 负责提交作业,查看作业状态
- 提交作业:MapReduce程序通过client提交到JobTracker端
- 查看作业状态:通过Client提供的接口查看作业运行状态
2.7.6.2JobTracker作业跟踪器
- 负责资源监控、作业调度
- 资源监控:JobTracker监控所有TaskTracker与Job的健康状况,一旦发现节点失效(通信失败或节点故障),就将相应的任务转移到其他节点。
- 作业调度:JobTracker会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息,并将这些信息告诉任务调度器(TaskScheduler),而TaskScheduler会选择合适的(比较空闲)节点资源来执行任务。
2.7.6.3TaskScheduler任务调度器
- 接受JobTracker发送命令,执行具体任务
- 发送heartbeat(资源使用情况,任务运行进度)给JobTracker
2.7.6.4TaskTracker(任务跟踪器)
- 周期性根据“心跳”,将本节点资源使用情况和任务运行进度汇报给JobTracker,同时接受JobTracker发送命令,执行相应操作(启动信任我,杀死任务等)
- 使用slot等量划分本节点资源(cpu,内存)
- 一个task获取一个slot才有机会运行
- TaskScheduler将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用
- Map slot供MapTask使用
- Reduce slot供ReduceTask使用
3参考
- https://shenhao-stu.github.io/Big-Data/#/
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原标题:氧生福地 玩美北湖(上)——为时光守候两千年一次说走就走的旅行,只有一张高铁票的距离~ 所以,湖南郴州,我来了~ 从广州南站出发,一个半小时就到达郴州西站了。在动车上,同时改票的南风兄和我居然被分到了一个车厢,所以一路非常愉快地聊了过来。 挺好,最起…...
2024/4/25 4:19:21 - 氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜
原标题:氧生福地 玩美北湖(中)——永春梯田里的美与鲜一觉醒来,因为大家太爱“美”照,在柳毅山庄去寻找龙女而错过了早餐时间。近十点,向导坏坏还是带着饥肠辘辘的我们去吃郴州最富有盛名的“鱼头粉”。说这是“十二分推荐”,到郴州必吃的美食之一。 哇塞!那个味美香甜…...
2024/4/19 11:59:23 - 氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!
原标题:氧生福地 玩美北湖(下)——奔跑吧骚年!让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 让我们红尘做伴 活得潇潇洒洒 策马奔腾共享人世繁华 对酒当歌唱出心中喜悦 轰轰烈烈把握青春年华 啊……啊……啊 两…...
2024/4/19 11:59:44 - 扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!
原标题:扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客,小姐姐注意了!扒开伪装医用面膜,翻六倍价格宰客!当行业里的某一品项火爆了,就会有很多商家蹭热度,装逼忽悠,最近火爆朋友圈的医用面膜,被沾上了污点,到底怎么回事呢? “比普通面膜安全、效果好!痘痘、痘印、敏感肌都能用…...
2024/4/25 2:10:52 - 「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜
原标题:「发现」铁皮石斛仙草之神奇功效用于医用面膜丽彦妆铁皮石斛医用面膜|石斛多糖无菌修护补水贴19大优势: 1、铁皮石斛:自唐宋以来,一直被列为皇室贡品,铁皮石斛生于海拔1600米的悬崖峭壁之上,繁殖力差,产量极低,所以古代仅供皇室、贵族享用 2、铁皮石斛自古民间…...
2024/4/24 16:38:05 - 丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者
原标题:丽彦妆\医用面膜\冷敷贴轻奢医学护肤引导者【公司简介】 广州华彬企业隶属香港华彬集团有限公司,专注美业21年,其旗下品牌: 「圣茵美」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「圣仪轩」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「花茵莳」私密荷尔蒙抗衰,产后修复 「丽彦妆」专注医学护…...
2024/4/23 13:28:14 - 广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!
原标题:广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM4项须知!广州械字号面膜生产厂家OEM/ODM流程及注意事项解读: 械字号医用面膜,其实在我国并没有严格的定义,通常我们说的医美面膜指的应该是一种「医用敷料」,也就是说,医用面膜其实算作「医疗器械」的一种,又称「医用冷敷贴」。 …...
2024/4/23 13:27:51 - 械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?
原标题:械字号医用眼膜缓解用眼过度到底有无作用?医用眼膜/械字号眼膜/医用冷敷眼贴 凝胶层为亲水高分子材料,含70%以上的水分。体表皮肤温度传导到本产品的凝胶层,热量被凝胶内水分子吸收,通过水分的蒸发带走大量的热量,可迅速地降低体表皮肤局部温度,减轻局部皮肤的灼…...
2024/4/23 13:27:19 - 配置失败还原请勿关闭计算机,电脑开机屏幕上面显示,配置失败还原更改 请勿关闭计算机 开不了机 这个问题怎么办...
解析如下:1、长按电脑电源键直至关机,然后再按一次电源健重启电脑,按F8健进入安全模式2、安全模式下进入Windows系统桌面后,按住“winR”打开运行窗口,输入“services.msc”打开服务设置3、在服务界面,选中…...
2022/11/19 21:17:18 - 错误使用 reshape要执行 RESHAPE,请勿更改元素数目。
%读入6幅图像(每一幅图像的大小是564*564) f1 imread(WashingtonDC_Band1_564.tif); subplot(3,2,1),imshow(f1); f2 imread(WashingtonDC_Band2_564.tif); subplot(3,2,2),imshow(f2); f3 imread(WashingtonDC_Band3_564.tif); subplot(3,2,3),imsho…...
2022/11/19 21:17:16 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机...
win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”问题的解决方法在win7系统关机时如果有升级系统的或者其他需要会直接进入一个 等待界面,在等待界面中我们需要等待操作结束才能关机,虽然这比较麻烦,但是对系统进行配置和升级…...
2022/11/19 21:17:15 - 台式电脑显示配置100%请勿关闭计算机,“准备配置windows 请勿关闭计算机”的解决方法...
有不少用户在重装Win7系统或更新系统后会遇到“准备配置windows,请勿关闭计算机”的提示,要过很久才能进入系统,有的用户甚至几个小时也无法进入,下面就教大家这个问题的解决方法。第一种方法:我们首先在左下角的“开始…...
2022/11/19 21:17:14 - win7 正在配置 请勿关闭计算机,怎么办Win7开机显示正在配置Windows Update请勿关机...
置信有很多用户都跟小编一样遇到过这样的问题,电脑时发现开机屏幕显现“正在配置Windows Update,请勿关机”(如下图所示),而且还需求等大约5分钟才干进入系统。这是怎样回事呢?一切都是正常操作的,为什么开时机呈现“正…...
2022/11/19 21:17:13 - 准备配置windows 请勿关闭计算机 蓝屏,Win7开机总是出现提示“配置Windows请勿关机”...
Win7系统开机启动时总是出现“配置Windows请勿关机”的提示,没过几秒后电脑自动重启,每次开机都这样无法进入系统,此时碰到这种现象的用户就可以使用以下5种方法解决问题。方法一:开机按下F8,在出现的Windows高级启动选…...
2022/11/19 21:17:12 - 准备windows请勿关闭计算机要多久,windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机怎么办...
有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57