ubuntu上安装cdh3(hadoop)

  • 利用apt-get install 命令安装cdh3,所以首先要添加它的库(repository),方法如下:

新建文件/etc/apt/sources.list.d/cloudera.list,内容如下

deb http://archive.cloudera.com/debian <RELEASE>-cdh3 contrib
deb-src http://archive.cloudera.com/debian <RELEASE>-cdh3 contrib

 其中<RELEASE>部分要用lsb_release -c命令的结过替换。如我的电脑的执行结果如下所示

hadoop@hzs-755-hzhang-desktop:/usr/lib$ lsb_release -c
Codename:	lucid

 那么替换的结果如下所示

deb http://archive.cloudera.com/debian lucid-cdh3 contrib
deb-src http://archive.cloudera.com/debian lucid-cdh3 contrib

 保存退出。

执行一下下面的命令:

 

$ curl -s http://archive.cloudera.com/debian/archive.key | sudo apt-key add -
  •  上面已经完成了库的添加,下面就可以安装了
  1. 更新apt包的索引
    $ sudo apt-get update
  2. 我们要安装hadoop,所以搜索下有哪些可用的版本
    apt-cache search hadoop
  3. 安装hadoop-0.20
    sudo apt-get install hadoop-0.20
     
  • 安装完成后,接下来配置一下hadoop的伪分布式模式

conf/core-site.xml :

<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
</configuration>


conf/hdfs-site.xml :

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>


conf/mapred-site.xml :

<configuration>
  <property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>localhost:9001</value>
  </property>
</configuration>

 

同时别忘了修改hadoop-env.sh文件,指定一下JAVA_HOME的值。

  • 由于cdh版本的hadoop不能用root帐户启动,所以我们接下来要创建hadoop用户和组
  1. 创建组hadoop,
    sudo groupadd hadoop
  2. 创建用户hadoop,
    sudo useradd -g hadoop -d /home/hadoop -m hadoop
  3. 修改用户hadoop的密码
    sudo passwd hadoop
  4. 切换到用户hadoop
    su - hadoop
  5. 验证下如下命令是否需要输入密码,
    ssh localhost
     如果需要密码,那么执行
    $ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
    $ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
  • 最后启动hadoop,并通过访问下面两个连接,如果可以访问说明hadoop安装成功。
bin/start-all.sh 

NameNode - http://localhost:50070/

 JobTracker - http://localhost:50030

 

 

参考:

https://ccp.cloudera.com/display/CDHDOC/CDH3+Installation

http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.20.2/quickstart.html

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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