Hunk:Hadoop数据分析简介

Hunk使您能够在Hadoop中轻松检测模式、发现异常,无需专业技能、固定模式或数月的开发。它显著提高了从海量数据中获取洞察的速度和简洁性。

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Hunk: Splunk Analytics for Hadoop     (Hadoop的splunk数据分析)

Explore, Analyze and Visualize Data in Hadoop

Many organizations store vast amounts of data in Hadoop. Yet trying to get value and insights out of this data has proven a challenge. Traditional analytics tools aren't designed for the diversity and size of big data sets. Exporting data sets is a problem since they can be too large to move out of Hadoop to in-memory analytics stores. Apache Hive or SQL on Hadoop require brittle, fixed schemas and specialized skills. In short, gaining meaningful insight can often take months.

当前很多机构在Hadoop中储存着大量的数据。人们尝试从研究这些数据,获取这些数据的值是很困难的挑战。传统分析工具无法处理如此大量多样的数据集。这些数据太大以至于无法从内存分析库中移出,输出数据集一直是个问题。Apache的Hive或者Hadoop上的SQL要求易变且固定的模式和专业的技能。简单来讲,获取有意义的数据分析需要花费几个月的时间。

Hunk enables you to detect patterns and find anomalies across terabytes or petabytes of raw data in Hadoop without specialized skill sets, fixed schemas or months of development. Using Hunk, you can experience dramatic improvements in the speed and simplicity of getting insights from big data in Hadoop.

无需专业的技能,固定的模式和数月的开发,Hunk能够检测设计并可在Hadoop百万兆字节的原始数据中发现异常。使用Hunk,可以在Hadoop的大数据分析中体会到速度和简洁性的明显提升。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2×2矩阵的行列式为det(A)=a11×a22-a12×a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3×3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数应用奠定基础。
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