hadoop权威指南pdf

时间: 2023-05-10 20:50:07 浏览: 68
Hadoop权威指南PDF是一本著名的关于Hadoop的权威指南,它由Tom White编写,是学习和使用Hadoop的必备工具之一。该书详细讲解了Hadoop的基础知识、架构、组件、使用方式,还提供了编程和优化Hadoop应用程序的技术和实用经验。它不仅针对初学者提供了入门级别的指南,还为高级用户和开发人员提供了深入级别的技巧和实践。 该书共分三部分,第一部分介绍了Hadoop的基础知识,包括Hadoop的架构模型、文件系统、MapReduce计算模型、YARN现场管理器、数据存储、集群的安装和管理等。第二部分涵盖了Hadoop编程的方方面面,包括MapReduce编程、输入输出格式、使用Hive进行SQL查询、使用Pig进行数据分析等。第三部分详细讲解了如何使用Hadoop优化应用程序性能,包括调优MapReduce作业、调优Hadoop集群、调优Hadoop的底层I / O和调优Hadoop的存储等方面。 该书提供了丰富的代码示例和实用技巧,使读者能够更好地了解和学习Hadoop。它适用于广大的数据分析师、数据科学家、开发人员和企业管理者等人员。读者无论是学习Hadoop的基础知识,还是加强对Hadoop的实践经验,Hadoop权威指南PDF都是一部极佳的教材。
相关问题

hadoop权威指南第四版 中文 pdf

《Hadoop权威指南》第四版是一本介绍Hadoop分布式大数据处理技术的权威指南。本书分为三部分,分别是Hadoop和分布式系统背景,Hadoop编程技术和Hadoop生态系统。本书在介绍Hadoop的过程中,除了讲解Hadoop的核心技术之外,还介绍了目前Hadoop的最新发展动态和生态系统的整合情况。 本书的第一部分主要介绍Hadoop系统的背景、原理和组成部分。其中,主要介绍了Hadoop分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce)的原理和技术细节,让读者对Hadoop系统的基础知识有更深刻的了解。 本书的第二部分主要介绍了Hadoop编程技术。其中,主要介绍了Hadoop的Java API、MapReduce编程模型、Hive、Pig、HBase和ZooKeeper等编程工具和库,以及如何使用这些工具和库实现分布式数据计算和管理。 本书的第三部分主要介绍了Hadoop生态系统。其中,主要介绍了一些与Hadoop相关的工具和技术,如Flume、Sqoop、Oozie、Mahout等,以及如何将Hadoop与这些工具和技术整合在一起,以实现更高效的大数据处理和分析。 总的来说,本书详细介绍了Hadoop生态系统的各种技术和工具,适合作为初学者的入门指南,也适合已经有一定经验的开发者进一步掌握Hadoop的技术细节和最新发展动态。

hadoop权威指南第四版有中文版吗

是的,Hadoop权威指南第四版有中文版。这本书是由Tom White撰写的,他是Hadoop技术领域的专家。Hadoop权威指南是关于使用Hadoop框架进行大数据处理的权威教程。第四版对Hadoop的最新版本进行了全面更新,包括新特性和改进。中文版由电子工业出版社于2015年出版。这本书详细介绍了Hadoop的基本概念、架构以及各个组件的使用方法,包括MapReduce、HDFS、YARN等。它还探讨了Hadoop在大数据处理、机器学习和实时数据分析方面的应用。无论是初学者还是有经验的Hadoop用户,都可以从中受益。这本书通俗易懂,配有丰富的示例代码和实践案例,非常适合希望学习和掌握Hadoop技术的人使用。无论是在学术研究、企业开发还是大数据项目中,Hadoop权威指南都是一本非常有价值的参考书。

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《Hadoop权威指南: 大数据的存储与分析》是一本深入介绍Hadoop技术的著作。Hadoop是一个开源的分布式计算框架,它能够存储和处理大规模数据集。这本指南介绍了Hadoop的核心概念、架构和使用方法。 Hadoop的存储部分是基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的。HDFS将大文件切分成多个块,这些块分布在集群中的多台机器上。每个块都有多个副本,以提高数据的可靠性。HDFS可以通过冗余存储和自动恢复来保证数据的可靠性和容错性。 Hadoop的分析部分主要通过MapReduce框架来实现。MapReduce是一种分布式计算模型,可以将任务并行化处理,以加快大规模数据的处理速度。本书介绍了MapReduce的基本原理、编程模型和几个常见的应用案例。 本书还介绍了Hadoop生态系统中的其他相关技术,如Hive、Pig和HBase等。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以通过类似SQL语法的查询语句来分析数据。Pig是一个用于将复杂的数据分析任务转化为简单的脚本的工具。HBase是一个分布式的面向列的NoSQL数据库,可以提供高吞吐量和低延迟的数据访问。 通过学习这本指南,读者可以了解到Hadoop的基本原理和核心技术,以及如何使用Hadoop来存储和分析大规模数据。这对于想要在大数据领域工作的人来说是一本非常有价值的参考书籍。无论是进行数据分析、机器学习还是构建大规模数据处理系统,Hadoop都是一个必备的技术。
### 回答1: Cloudera Hadoop大数据平台实战指南是一本介绍如何在Cloudera Hadoop平台上实施大数据解决方案的指南。它包括了Hadoop平台的概述、架构、安装、配置和管理;同时还介绍了如何使用Hadoop组件来管理和处理大数据。本书适合大数据开发人员和管理员阅读。 ### 回答2: Cloudera Hadoop大数据平台实战指南是一本介绍使用Cloudera Hadoop大数据平台进行大数据处理的实践指南。本书主要由两个部分组成:第一部分介绍了Hadoop集群的搭建、安装和管理,以及如何处理和分析大数据;第二部分则详细介绍了Cloudera Hadoop平台的特点和优势,并使用具体的案例来演示这些功能。 本书的第一部分与其他的Hadoop入门教材和指南类似,介绍了Hadoop集群的各个组件,包括HDFS、MapReduce、HBase等,以及在集群上操作和管理这些组件的方法和工具。同时,本书还详细讲解了如何使用Hadoop进行大数据处理和分析,包括使用Pig、Hive、Sqoop等工具进行数据的查询、清洗、转换和导入导出。 第二部分则是本书的重头戏,它介绍了Cloudera Hadoop平台的特性和优势,以及如何在这个平台上进行大数据处理和分析。Cloudera Hadoop平台是目前最受欢迎和使用最广泛的Hadoop平台之一,它提供了许多强大的工具和功能,包括Cloudera Manager、Impala、Search等。本书通过介绍这些工具和功能的使用方法和实际案例,展示了Cloudera Hadoop平台在处理大数据方面的强大能力和应用价值。 总的来说,Cloudera Hadoop大数据平台实战指南是一本非常实用和有价值的指南,它可以帮助读者了解和掌握Hadoop集群的搭建、管理和大数据处理的方法,同时也介绍了Cloudera Hadoop平台的特性和优势,让读者更好地利用这个平台处理和分析大数据。对于想要学习和使用Hadoop进行大数据处理的人来说,本书是一本不可错过的实践指南。 ### 回答3: Cloudera Hadoop是一个用于大数据分析和处理的开源软件平台,它是继Amazon EC2和Google Bigtable之后最受欢迎的大数据分析和处理平台之一。Cloudera Hadoop面向于大型企业机构和互联网公司,其功能包括数据处理、数据仓库、数据搜索等。Cloudera Hadoop对于企业来讲,具有更好的大数据处理和分析能力。基于Cloudera Hadoop平台搭建的大数据处理系统,可以轻松的实现海量数据的快速分析、处理、存储和查询。 Cloudera Hadoop大数据平台实战指南主要是为大数据处理和分析工程师设计的。本书对于大数据技术感兴趣的读者也是非常实用的。指南介绍了Cloudera Hadoop的各种组件和功能,以及如何构建和部署基于这个平台的大型数据应用程序。Cloudera Hadoop大数据平台实战指南内容包括了Hadoop生态系统、HDFS存储、Hive SQL、Pig数据分析、MapReduce计算框架以及使用Hadoop进行数据可视化和实时数据处理等内容。 Cloudera Hadoop平台获得了广泛的应用,包括大型企业级数据处理系统,互联网应用程序、医疗健康数据研究、日志分析、移动应用程序分析、金融分析和多媒体内容分析等。 Cloudera Hadoop平台与传统的数据仓库和商业智能系统相比,有很多优势。首先,它可以处理结构化和非结构化的海量数据,并且可以针对不同的数据类型进行处理。其次,Hadoop可以在分布式服务器网络中实现高可扩展性,并支持大量的并行计算。最后,Cloudera Hadoop庞大的开源社区提供了丰富的工具和插件,并支持同行之间的知识共享。 Cloudera Hadoop大数据平台实战指南将会有助于读者更深入的了解Hadoop技术,剖析大数据处理应用程序,学会如何搭建和维护大型数据处理系统。这本书对于正在寻找更有效的大数据处理和分析工具的企业和组织,以及对于学习和了解Hadoop技术的读者来说都是非常有用的。
### 回答1: 《neo4j权威指南-图数据库-大数据时代的新利器.pdf》是一本介绍Neo4j图数据库的权威指南。Neo4j是一种高性能、可扩展的图数据库,它能够处理大规模复杂数据,并提供了强大的查询和分析功能。 该书结构清晰,内容详细全面。首先介绍了图数据库的概念和基本原理,然后详细讲解了Neo4j的安装与配置。接下来,书中介绍了Neo4j图数据库的基本操作,包括数据的创建、删除、更新和查询等。 除了基本操作,该书还介绍了Neo4j的高级功能和应用场景。比如,如何构建复杂的图结构、如何优化查询性能以及如何进行数据的分析和可视化等。同时,书中也介绍了Neo4j与其他大数据工具(如Hadoop、Spark等)的集成方法。 这本书的优点在于,它不仅仅是一本理论性的指南,更注重实际应用。书中通过大量的示例和案例,让读者能够更好地理解Neo4j的用法和原理,并且能够在实际项目中灵活应用。 总而言之,该书是一本非常实用的图数据库指南,对于想要学习和应用Neo4j的人来说是一本不可或缺的参考书。无论是对于图数据库的初学者,还是对于有经验的开发者和数据分析师,这本书都能够提供很大的帮助。阅读它能够帮助读者更深入地理解和应用Neo4j图数据库,从而在大数据时代中获得新的利器。 ### 回答2: 《neo4j权威指南-图数据库-大数据时代的新利器.pdf》是一本介绍Neo4j图数据库的权威指南。Neo4j是一种基于图模型的高性能、高可伸缩性的数据库管理系统,它的出现使得处理大数据变得更加方便和高效。 这本指南首先介绍了图数据库的概念和基本知识,包括图的数据结构、节点、关系等。然后详细介绍了如何使用Neo4j进行图数据建模,包括节点和关系的创建、属性的定义、查询语言的使用等。 接着,指南介绍了Neo4j的高级功能和特性,如图算法、图遍历、索引和约束等。这些功能可以帮助用户更加灵活地处理和分析图数据,并从中获取有用的信息。 此外,指南还介绍了Neo4j在大数据时代的应用场景,包括社交网络分析、推荐系统、网络安全等。图数据库的优势在这些应用中得到了充分展示,为用户提供了更加高效和快速的数据处理方法。 总的来说,《neo4j权威指南-图数据库-大数据时代的新利器.pdf》是一本详细介绍Neo4j图数据库的权威指南,对初学者提供了宝贵的知识和实践经验,同时也为有经验的用户提供了更多高级功能和应用场景的深入探讨。无论是对于学习者还是开发者来说,这本指南都是一本不可或缺的参考书。 ### 回答3: 《Neo4j权威指南-图数据库-大数据时代的新利器》是一本介绍Neo4j图数据库的权威指南。图数据库是一种以图形的形式存储和处理数据的数据库系统,与传统的关系型数据库相比,可以更好地处理复杂的关系和连接。 本书首先介绍了图数据库的基本概念和特点,探讨了为什么图数据库在大数据时代成为新的利器。随着互联网的快速发展和数据的爆炸式增长,传统的数据库已经无法满足对数据的高效查询和分析的需求,而图数据库作为一种新型数据库技术,能够有效解决这些问题。 接着,本书详细介绍了Neo4j图数据库的特点、架构和基本操作。Neo4j是目前最流行的图数据库之一,它提供了一个高效、灵活和可扩展的图数据库解决方案。读者可以通过本书学习如何安装、配置和使用Neo4j,并掌握Cypher查询语言进行数据的查询和分析。此外,本书还介绍了图数据库的关键技术,如图算法和图分析,帮助读者充分发挥图数据库在数据挖掘和机器学习等领域的优势。 最后,本书还涵盖了Neo4j在实际应用中的案例和经验。通过实际的案例分析,读者可以了解如何使用Neo4j解决实际的业务问题,并掌握在实际项目中如何优化和调优Neo4j数据库。 总之,《Neo4j权威指南-图数据库-大数据时代的新利器》是一本全面而深入的图数据库入门指南,对于想要了解和使用图数据库的读者来说是一本非常实用的参考书。无论是数据库开发人员、数据科学家还是大数据分析师,都可以从本书中获得宝贵的知识和经验。
实战大数据(hadoop spark flink)pdf是指利用大数据处理技术(如Hadoop、Spark、Flink)进行实际的数据分析和应用开发,并以PDF格式进行文档化。 大数据处理技术的出现,使得企业和机构可以处理和分析海量的数据,从而发掘出更多有价值的信息和洞察。而Hadoop、Spark和Flink作为目前比较流行的大数据处理框架,具有各自的特点和适用场景。 首先,Hadoop是一个基于分布式文件系统的大数据处理框架,能够实现数据的存储和计算的分布式处理。它采用MapReduce计算模型,可以对大规模数据进行批处理,适用于离线的数据分析任务。因此,在实战大数据的PDF中,可以介绍如何使用Hadoop进行大数据的存储和离线计算,以及如何利用Hadoop的生态系统组件如Hive、HBase等进行数据处理和查询。 其次,Spark是一个内存计算框架,它具有很强的处理速度和灵活性。Spark提供了一系列的API,可以方便地处理和分析大规模数据,同时支持批处理和实时流处理,适用于交互式和实时的数据分析任务。在实战大数据的PDF中,可以介绍如何使用Spark进行数据的处理和分析,包括数据清洗、特征工程、机器学习等方面的实践。 最后,Flink是一个流式计算框架,它具有低延迟、高吞吐量和状态一致性等特点。Flink支持基于时间的窗口计算、迭代计算和状态管理等功能,适用于复杂的实时数据分析任务。在实战大数据的PDF中,可以介绍如何使用Flink进行实时数据处理和分析,包括窗口计算、流式机器学习等方面的实践。 总之,实战大数据(hadoop spark flink)pdf可以从不同维度和使用场景来介绍大数据处理技术的应用,帮助读者了解和掌握这些技术在实际项目中的使用方法和优势。
Hadoop Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,它提供了数据的存储、查询和分析功能。根据引用\[1\]中提供的信息,Hadoop Hive的版本是apache-hive-2.3.9。在部署Hadoop Hive之前,需要确保已经完成了Hadoop集群的部署,并且已经安装了所需的软件,如JDK、Zookeeper等。根据引用\[1\]中提供的信息,Hadoop版本是hadoop-2.7.3,Zookeeper版本是zookeeper-3.4.10,JDK版本是jdk1.8.0_171。 在部署Hadoop Hive时,可能还需要将相关的软件文件复制到各个节点上。根据引用\[2\]和引用\[3\]中提供的信息,可以使用scp命令将hbase-1.0.0-cdh5.4.8和hadoop2文件夹复制到各个节点上的相应目录中。 总结起来,Hadoop Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,用于存储、查询和分析数据。在部署Hadoop Hive之前,需要先部署Hadoop集群,并安装所需的软件,如JDK、Zookeeper等。在部署过程中,可能需要使用scp命令将相关的软件文件复制到各个节点上。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Hadoop集群搭建Hive集群](https://blog.csdn.net/qq_34158880/article/details/126015857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [hadoop教程hive hadoop+hive](https://blog.csdn.net/OGgBoom/article/details/131523356)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
Windows上可以安装和运行Hadoop,但是需要进行一些额外的配置和调整。首先,你需要下载适用于Windows的Hadoop二进制文件并解压缩。然后,你需要更新hadoop-env.cmd文件,该文件位于Hadoop的配置目录中。你可以通过引用中提供的路径找到该文件并进行相应的更新。 此外,你还需要注意,在Windows上运行Hadoop可能会遇到一些问题,因为Hadoop主要是为Linux环境设计的。其中一个主要的问题是文件路径的表示方式。Linux使用正斜杠(/)作为路径分隔符,而Windows使用反斜杠(\)。所以,在进行配置文件的替换时,你需要注意使用合适的路径分隔符。 另外,你需要复制替换Hadoop的一些配置文件。根据引用提供的信息,你需要复制替换hadoop\hadoop-2.8.3\etc\hadoop目录下的4个文件。确保将这些文件替换为正确版本的配置文件,并根据你的需求进行相应的配置更改。 总之,尽管Hadoop主要是在Linux上安装和配置的,但你可以在Windows上安装和运行Hadoop。请按照以上步骤进行相应的配置和调整。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [在windows系统上安装Hadoop](https://blog.csdn.net/m0_57668040/article/details/119699643)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [大数据:Windows环境下搭建安装Hadoop详解](https://blog.csdn.net/zhangphil/article/details/98730797)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
Hadoop是一个开源的分布式计算框架,可用于大数据的存储和处理。它采用了分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架(MapReduce),能够将大数据分割成小的数据块,并在集群中的多台计算机上并行处理这些数据块。 HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它将大文件切分为多个数据块,并将这些数据块存储在集群中的多个计算机上。HDFS使用主从架构,其中NameNode负责管理文件系统的元数据,而多个DataNode负责实际存储数据。HDFS具有高容错性,能够自动复制数据块以保证数据的可靠性。 MapReduce是Hadoop的分布式计算框架,它通过将计算任务划分为多个Map和Reduce阶段来进行并行计算。Map阶段将输入数据切分为多个独立的小任务,并在集群中的多个计算机上并行执行。Reduce阶段将Map阶段的输出合并并进行聚合计算。MapReduce具有自动并行化、容错性和可扩展性等优点,能够高效地处理大规模数据集。 在学习Hadoop时,首先要了解Hadoop的核心组件,包括HDFS和MapReduce。然后,需要学习Hadoop的架构和工作原理,理解Hadoop如何实现分布式存储和计算。接下来,需要学习Hadoop的安装和配置,包括在单机和集群环境下的安装和配置过程。此外,还需要学习Hadoop的命令行工具和管理工具,以及Hadoop的API和编程模型。 在实际使用Hadoop时,需要掌握Hadoop的常用操作和管理技巧,如如何上传和下载文件、如何执行MapReduce作业、如何监控和管理Hadoop集群等。同时,需要学习Hadoop的优化技术和调优方法,以提高Hadoop集群的性能和效率。 总之,对于Hadoop的学习,除了理解其基础知识和工作原理外,还需要熟悉其常用操作和管理技巧,以及灵活运用Hadoop来解决实际的大数据问题。
Solr是一个开源的搜索平台,而Hadoop则一个用于处理大数据的分布式计算框架。 Solr可以与Hadoop集成,以实现对大数据的实时搜索。在早期版本的Solr(例如Solr 4.4)中,使用的是Hadoop 2.0.5alpha版本。然而,如果您不将其更改为Hadoop 2.1.0-beta版本,可能会遇到一些奇怪的错误。 要查看Hadoop启动后的状态,您可以访问http://192.168.1.100:8088/cluster/nodes。在该页面上,您可以看到有关Hadoop集群的节点信息。 如果您对Solr和Hadoop之间的集成感兴趣,您可以查看这个链接http://www.slideshare.net/OpenLogic/realtime-searching-of-big-data-with-solr-and-hadoop,其中有关于如何在Solr和Hadoop之间进行实时搜索大数据的相关信息。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [solr与hadoop结合](https://blog.csdn.net/lhfredfly/article/details/41045623)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [SOLR HADOOP(转)](https://blog.csdn.net/jinsx/article/details/83910410)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
Hadoop har是指Hadoop存档文件的一种格式。Hadoop存档文件是特殊格式的存档,它映射到文件系统目录,并且始终具有*.har扩展名。 Hadoop存档目录包含元数据和数据文件。_index文件包含归档文件中的文件名以及这些文件在归档文件中的位置。 Hadoop har可以通过hadoop archive命令进行创建。可以使用以下命令创建Hadoop归档文件:hadoop archive -archiveName data_bak.har -p /user/ubuntu/data_bak /user/ubuntu/。这将创建一个名为data_bak.har的Hadoop归档文件,并将/user/ubuntu/data_bak目录下的文件归档到/user/ubuntu/目录中。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Hadoop的归档---har](https://blog.csdn.net/jim8973/article/details/106224120)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Hadoop基础(四) --- HA介绍,HA架构,部署HA,Set Rack Aware 设定机架感知,distcp, archive,数据校验...](https://blog.csdn.net/xcvbxv01/article/details/81669740)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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