大数据ff

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#hadoop

于 2021-03-05 21:22:21 首次发布

搭建集群:

  1. 两个NameNode和三个DataNode

这个github整理的非常不错：

https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData

大数据相关组件介绍
KobeHoo的博客
01-18 832
它是一个开源的分布式计算框架，让数据分散储存在多台计算机上，然后使用MapReduce的方法，将数据分成小块一块一块地处理，最后把结果汇总起来。Hadoop可以高效地处理大量的数据，让我们轻松面对海量信息的挑战。有了Hive，我们不需要学习新的编程语言，只需使用熟悉的SQL，就能轻松地查询和分析海量的数据。就像一个默契的团队一样，大数据组件们一起工作，使得数据处理变得更加高效、可靠，帮助我们揭开数据的神秘面纱。在大数据的世界里，有许多神奇的组，它们像齐心协力的小伙伴，一起为我们揭开数据的奥秘。
大数据集群搭建
qq_49487356的博客
10-01 2371
大数据集群搭建
大数据系列之：Kerberos
zhengzaifeidelushang的博客
04-06 1489
Kerberos 是一种强大而复杂的认证协议，能够有效保护网络资源不受未授权访问。通过使用对称密钥加密和时间同步机制，Kerberos 提供了高效且安全的身份验证服务。
滴滴出行大数据数仓实战
Maynor的博客
07-07 1万+
作为技术人，我是不怎么八卦的，奈何这次国家重拳整理的是“大数据乱象”，manor作为大数据专业的学生，不得不关注此次的滴滴事件。滴滴出行APP被下架，此时入职滴滴，好比49年加入国军～但是，外面的世界不管怎么变化，掌握好技术是你安身立命的根本，接下来我们就来学习一下：数仓实战项目之滴滴出行本课程会综合应用HDFS、Hive、SparSQL、Zeppelin、Sqoop、Superset等技术，结合滴滴出行的数据完成数仓实战。滴滴出行实战需要的技术滴滴出行项目可视化。
头歌平台——大数据技术——上机
韭菜gaga的博客
04-25 6765
本文用于记录本人学习过程中的方法。
java转大数据
goJiaWei123的专栏
02-01 1738
首先这个文章是转载的，留着后面基础再扎实一点之后开始学习，感谢原文的作者，写出了如此清晰的学习路线。原文作者文章链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitchat/article/details/78341484 【不要错过文末彩蛋】 申明： 本文旨在为普通程序员（Java程序员最佳）提供一个入门级别的大数据技术学习路径，不适用于大数据工程师的进阶学习，也不适用于零编程基础的同...
大数据资源
an341221的专栏
03-08 4623
【不要错过文末彩蛋】from :http://blog.youkuaiyun.com/GitChat/article/details/78341484(感谢原作者)申明：本文旨在为普通程序员（Java程序员最佳）提供一个入门级别的大数据技术学习路径，不适用于大数据工程师的进阶学习，也不适用于零编程基础的同学。前言：一、背景介绍 二、大数据介绍正文：一、大数据相关的工作介绍二、大数据工程师的技能要求三、大数据学...
大数据学习整理资料
mrye的博客
10-14 655
3，Hive（主要是SQL和一些特性，窗口函数，分区分桶，UDF，工作中用的很多）2，MapReduce（理解原理流程思想，大数据处理的核心思想，实际工作不用）4，Yarn（懂原理就行，实际就是简单的提交任务，查看资源分配情况）1，HDFS（懂原理就行，会基础命令）6，SQL（刷一些热门的sql题目）
大数据学习规划
yhblog的博客
10-13 2528
当我说要做大数据工程师时他们都笑我，直到三个月后…… 2017年10月25日 14:52:16 GitChat技术杂谈 阅读数：70119 版权声明：本文为GitChat作者的原创文章，未经 GitChat 允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/GitChat/article/details/78341484 GitChat 作者：Fickr孫啟誠  原文： 三个月大...
基于大数据技术的京东金融用户数据分析项目实现-可实现的-有问题请联系博主，博主会第一时间回复！！！ff
12-11
内容概要：本文介绍了基于大数据技术的京东金融用户数据分析项目的具体实现。项目旨在通过分析用户的购买史交易等信息，提升用户体验并推动平台发展。数据存储采用MySQL、Hive等数据库，经过数据探索、预处理、模型...
AI与大数据的颠覆创新
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09-26
本书详细探讨了人工智能与大数据的融合如何驱动颠覆性创新，深度剖析了这些技术在改变全球各行各业方面的巨大潜力。书中包含12个前沿章节，从智能决策支持系统到物联网技术，再到医疗健康和农业生产等多个领域，展现...
大数据领域数据产品的区块链融合实践
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本文旨在探讨大数据技术与区块链技术融合的理论基础和实践方法，重点分析如何利用区块链技术解决大数据领域面临的数据安全、隐私保护、数据确权和价值流通等核心问题。研究范围涵盖技术架构设计、核心算法实现、数学模型构建以及实际应用案例分析。本文首先介绍大数据和区块链的基本概念，然后深入分析二者融合的技术架构和实现原理。接着通过实际案例展示融合技术的具体应用，最后讨论未来发展趋势和挑战。文章包含大量技术细节、算法实现和数学建模，为读者提供全面的技术参考。大数据。
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隐马尔可夫模型：hmmlearn库的使用
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hmmlearn库的使用 安装和使用 hmmlearn 一共实现了三种HMM模型类，按照数据的观测状态是离散的还是连续的可以划分为两类。GaussianHMM （高斯HMM模型）和GMMHMM（混合高斯模型）是观测状态为连续的模型。 MultinomialHMM（多项式分布HMM模型）是观测状态为离散的模型。这三种算法都可以被用来估计模型的参数。 Hmmlearn以前是scikit-learn项目中的一部分，现在已经是一个单独的python包，可以在安装好python的基础上，直接使用下述命令进行安装。 p
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图注意力神经网络
隐马尔可夫模型问题一：求模型观测序列的概率
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背景 隐马尔可夫模型关注的三个问题中，第一个是求模型观测序列的概率。 暴力求解 已知HMM模型的参数λ=[A,B,π]\lambda = [{\bf{A,B,\pi }}]λ=[A,B,π]， A{\bf{A}}A是隐藏状态转移概率矩阵，B{\bf{B}}B是观测状态概率矩阵。对于隐藏状态的初始概率分布记作π{\bf{\pi }}π。已知观测序列O={o1,o2,⋯ ,oi,⋯ ,oM}O = \{ {o_1},{o_2}, \cdots ,{o_i}, \cdots ,{o_M}\}O={o1​,o2​
Improving Accuracy of Binary Neural Networks using Unbalanced Activation Distribution
doswynkfsw的博客
12-08 2202
背景 神经网络模型的二值化被认为是在移动设备等资源受限环境中部署深度神经网络模型的一种有前途的方法。 模型 此处研究的是对一个激活函数做一个偏移，看最终的结果如何。 平衡指的应该就是例如二值数据，1和-1的数量。 实验 我们进行了一些实验，以监测由于ReLU函数的性质导致的不平衡激活分布是否有助于提高准确性。 建议使用可训练的激活函数，以便激活的分布可以平衡。 ...
大数据毕业设计选题指南与项目实践推荐
而压缩包中的文件名“NQNBN6wMk3LQRm0yPMYt-master-5da750a7867237511f835a6ff4f55fa4afaf713e”看似无意义的哈希字符串，实则可能是GitHub仓库的克隆链接或版本控制标识，暗示该项目来源于某个开源平台（如GitHub/...
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