Atlas集成外部组件—集成Hive、HBase、Kafka

最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
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分类专栏： 程序员 文章标签： hive hbase kafka
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6# 账户密码 admin admin123

image-20210222171932856.png

看到新导入的database 则证明历史元数据导入成功

image-20210222172037284.png

2、集成HBase

=========

Atlas HBase hook与HBase master注册为协处理器。在检测到对HBase名称空间/表/列族的更改时，Atlas Hook过Kafka通知更新Atlas中的元数据。按照以下说明在HBase中设置Atlas Hook：

1# 编辑 hbase-site.xml

2cd /etc/hbase/conf

3vi hbase-site.xml

4

5# add for hbase regist atlas hook

6# design by liziba 2021/02/22

7

8    hbase.coprocessor.master.classes

9    org.apache.atlas.hbase.hook.HBaseAtlasCoprocessor

10

image-20210222174016445.png

image-20210222174032200.png

查看元数据

image-20210222174859268.png

1# 切换到hadoop

2su - hadoop

3# 创建hbase table

4hbase shell

5

6create ‘t1’, ‘cf1’

image-20210222175446402.png

再次查看元数据

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MSE是网络的性能函数,网络的均方误差，叫"Mean Square Error"。比如有n对输入输出数据，每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi。 　　在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。 　　标准误差定义为
什么是均方误差（MSE）？
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均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的评估回归模型性能的指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的平均差异程度。 计算MSE的步骤如下： 1. 对于每个样本，计算模型的预测值与真实值之间的差异（残差）。 2. 将每个残差平方，得到平方误差。 3. 对所有样本的平方误差求平均，得到均方误差。 MSE的公式如下： MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)² 其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示模型的预测值。 MSE的值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小，模型性能越好。
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