【hadoop视频】【2套】单个视频可以直接下载----方便下载

最新推荐文章于 2023-05-26 19:18:55 发布
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分类专栏： Hadoop

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目前找到的2套 hadoop 视频，【炼数成金-hadoop】【hadoop实战】

讨厌TMD只放一两个视频吊人胃口的，
本着黑马共享精神，
为 hadoop 爱好者提供学习资料。
就算TMD被封杀也要共享！！！

这不是一个几个G的单独文件。
可以直接下载一个视频，
不用等个几天几夜才能看到真相！ ！！

百度网盘下载网址：
  http://pan.baidu.com/share/link?shareid=438589&uk=520101718#dir

调研报告：Hadoop 3.x Ozone 全景解析
JustinMars的博客
03-20 171
Hadoop 3.x 中的 Ozone 以其全新的对象存储设计和分布式架构，从根本上解决了传统 HDFS 在处理海量小文件、元数据瓶颈以及云原生环境下的诸多问题。通过引入分布式 OM、容器化存储、数据副本与纠删编码机制，Ozone 不仅实现了高性能、高可用与可扩展性，而且在运维管理、安全性和生态集成方面展现出极大优势。面对未来数据量持续攀升及多样化应用场景的挑战，Ozone 正在不断优化自身设计，并与云原生技术、智能运维手段深度融合，为大数据存储和处理开辟出一条全新的发展路径。
大数据知识点汇总---Redis,Spark,Kafka,Hive,Mysql,Hbase,Hadoop...
修行的博客
09-16 3041
0、大数据5V Volume 体积大，高速率增长的数据量，PB为单位 Velocity 数据增长速度快 Variety 不同数据类型，文本、音频、视频 Veracity 数据不确定性，大量数据带来不完整性和不一致性 Vlue 数据价值 -------------------------------------------------------------------- Redis ---...
[学习笔记]黑马程序员-Hadoop入门视频教程
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02-03 1万+
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Hadoop day1-day2.md
翁老师的教学团队
06-16 844
大数据（big data）：指无法在用进行 捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、 洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要解决，和计算问题。》1：大数据特点之Volume（大量）当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级， 而一些大企业的数据量已经接近EB量级。按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。 1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K 1G
Hadoop-HDFS
一位即将谢顶的BD程序牛
05-26 1340
Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System)是Apache Hadoop中的分布式文件系统。它是一个流行的分布式文件系统,适合运行在的集群上。HDFS的主要特征有:1. 分布式:HDFS存储文件的片段称为block,每个block默认大小为128MB,一个文件会被划分成多个block存储在集群的不同节点上。2. 容错:HDFS会自动保存文件多份副本,默认保存3份副本,这样即使某个节点失效,数据也不会丢失。
Hadoop大数据技术课程总结2021-2022学年第1学期
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本文为Hadoop大数据技术课程总结，包括大数据概述，HDFS，MapReduce，Yarn，Hive，Zookeeper，Flume的基本介绍，部分内容附上了可供参考的链接，希望通过本博客的学习，各位学生能有所得，欢迎留言回复问题
Hadoop大数据技术原理与应用-第二章搭建Hadoop集群
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03-05 1043
SecureCRT的安装与破解 https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7729796.html https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7730690.html cd /export/software/ yum install lrzsz -y rz tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz -C /export/servers cd /export/servers/ mv jdk1.8.
hadoop组件---spark----全面了解spark以及与hadoop的区别
直到世界的尽头
01-16 5715
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Hadoop1. 大数据导论1.1 大数据概念1.2 大数据特点1.3 大数据应用场景1.4 大数据部门组织结构2. Hadoop简介与大数据生态2.1 Hadoop的介绍2.2 Hadoop三大发行版本2.3 Hadoop组成2.3.1HDFS架构概述2.3.2 YARN架构概述2.3.3 MapReduce架构概述2.4 大数据技术生态体系3. Hadoop运行环境搭建3.1 模板虚拟机环境准备3.2 克隆虚拟机3.3 安装JDK3.4 安装Hadoop3.5 Hadoop目录结构4. Hadoop运行
hadoop基础部分-1
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第一部分 大数据简介 第一节 大数据的定义 大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 第二节 大数据的特点 大数据的特点可以用 IBM 曾经提出的 “5V” 来描述，如下： 大量 采集、存储和计算的数据量都非常大。 计算机存储单位一般用B，KB，MB，GB，TB，PB，EB，ZB，YB，BB、NB、DB来表示， 它们之间的关系是 1GB = 1024 MB 1
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基于Django花卉商城系统的设计与实现-2885fb37-.zip
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102页-智慧农业解决方案.pdf
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04-16
智慧农业，作为现代农业的新篇章，正引领着农业生产的革命性变革。本解决方案以物联网、云计算、大数据等先进技术为核心，为农业生产打造了一套全面、智能的管理系统。 想象一下，从温室大棚到广袤田野，智能传感器遍布每个角落，它们能实时感知空气温湿度、土壤水分、光照强度等环境参数，仿佛为农作物装上了“眼睛”和“耳朵”。这些数据通过物联网技术传输到云端，经过大数据分析，为农民提供精准的种植建议，如何时灌溉、施肥、防虫，让农业生产变得更加科学、高效。 更有趣的是，通过智慧农业平台，农民可以远程监控作物生长情况，甚至用手机就能控制温室大棚的遮阳板、通风设备等，实现“指尖上的农业”。此外，方案还包含了农产品可追溯系统，从田间到餐桌，每一步都可追溯，让消费者吃得放心。而智慧农业电商平台，则让农产品销售更加便捷，农民直接对接市场，收益倍增。 总之，这套智慧农业解决方案不仅让农业生产变得更加智能、高效，还提升了农产品的质量和安全，为农民带来了实实在在的收益，开启了农业现代化的新篇章。 对于想要投身智慧农业领域的你来说，这不仅仅是一套解决方案，更是一把开启现代农业大门的钥匙，引领你走向更加辉煌的未来。
【人工智能模型部署】DeepSeek本地部署与WebUI可视化：环境搭建、模型启动及界面开发指南文档的主要内容
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内容概要：本文档详细介绍了DeepSeek本地部署与WebUI可视化的一般步骤。本地部署方面，涵盖了环境准备（硬件要求如多核CPU、8GB以上内存或带适当显存的NVIDIA GPU，软件环境涵盖操作系统如Ubuntu 20.04及以上版本、Python环境及依赖库如PyTorch或TensorFlow）、获取DeepSeek模型代码和权重（通过官方仓库克隆代码，从指定渠道下载权重）、模型配置与启动（配置模型参数，运行启动脚本以初始化模型和服务）。WebUI可视化部分则推荐了Streamlit和Gradio两种框架，介绍了它们的安装、使用方法（通过编写脚本调用DeepSeek API构建交互界面），以及集成与部署（确保WebUI与模型服务之间的数据正确传递，在本地运行后可通过浏览器访问）。 适合人群：对深度学习模型部署有一定了解的技术人员，尤其是那些希望将DeepSeek模型应用于本地环境并提供用户友好界面的研发人员。 使用场景及目标：①为希望在本地环境中运行DeepSeek模型的研究者或开发者提供详细的部署指南；②帮助用户快速搭建一个带有图形化操作界面的DeepSeek应用，降低使用门槛，提高用户体验。 阅读建议：在阅读时，应根据自己的操作系统环境和硬件条件调整相应的配置要求，同时注意按照官方文档的具体指引操作，确保各组件版本兼容，以便顺利完成部署和可视化工作。
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