学习Hadoop的参考网址

最新推荐文章于 2024-07-28 15:44:12 发布
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#Hadoop

本文详细探讨了Hadoop的原理及其内置的WordCount例子的执行流程，包括如何利用Hadoop进行大规模数据处理的基本概念和实践案例。
Hadoop技术与深度学习融合
AI天才研究院
06-12 1353
Hadoop技术与深度学习融合 1.背景介绍 在大数据和人工智能的时代，Hadoop和深度学习是两个重要的技术领域。Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，已经成为处理大规模数据的标准工具。而深度学习，作为人工智能的一个分支，已经在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。将Hadoop
hadoop大数据培训零基础学习hadoop-北京尚学堂整理.pdf
10-30
对于想要学习Hadoop的大数据新手，以下是一些必要的基础知识和学习路径。 首先，学习Hadoop编程需要一定的Java基础。至少要熟悉Java的基本语法、对象、接口、继承和多态的概念，以及如何使用常用的Java包。对于初学...
Hadoop的入门学习
dsc_zuishuai的博客
04-23 380
此外，还可以参考一些在线教程和文档，如Hadoop官方文档、Apache官方网站、Hadoop相关的书籍和博客等，以获取更多的学习资源和案例。学习Hadoop的基本概念和架构：了解Hadoop的组成部分，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce），以及它们的工作原理和相互关系。安装和配置Hadoop：根据自己的操作系统，在官方网站上下载适合的Hadoop安装包，并按照官方文档进行安装和配置。实践项目：通过完成一些实际的项目来加深对Hadoop的理解和应用。
Hadoop学习笔记
NotLency的博客
08-22 2867
Hadoop学习简介前言：大数据的概念一、Hadoop入门1.概念1.1 Hadoop是什么？1.2 Hadoop发展历史1.3 Hadoop三大发行版本1.4Hadoop的优势1.5Hadoop的组成1.5.1 HDFS架构概述1.5.2 YARN架构概述1.5.3 MapReduce架构概述1.5.4 HDFS、YARN、MapRecduce三者间的关系1.6大数据技术生态体系1.7推荐系统案例2. 环境准备2.1模板虚拟机的准备2.2克隆2.3安装JDK以及Hadoop3.Hadoop生产集群搭建3.
hadoop学习参考网址
flyeagle88的专栏
02-18 1367
NFS安装配置及常见问题、/etc/exports配置文件、showmount命令 http://desert3.iteye.com/blog/1675522
Hadoop学习
YuYing_nl的博客
12-14 1244
1.HaDoop集群搭建 参考链接(15条消息) hadoop集群搭建（超详细版）_code__online的博客-优快云博客_hadoop集群搭建
03、Kerberos安全认证之配置和访问Kerberos安全认证的Hadoop集群学习笔记
每个人都是独一无二的，把握好自己的节奏，跟着自己的心走。
07-11 2583
03、Kerberos安全认证之配置和访问Kerberos安全认证的Hadoop集群学习笔记
hadoop学习使用
weixin_43206536的博客
10-04 2340
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、hadoop的作用？hadoop是什么？hadoop能做什么？hadoop能为我司做什么？二、hadoop的配置1.引入库2.读入数据问题及解决解决办法：1、操作Hadoop时，改变了配置文件，报错ls: Call From hadoop01/192.168.1.128 to hadoop01:9000 failed on connection总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发
Hadoop的入门学习（理论知识）
风雨无阻学习之路
07-19 2848
Reduce则并行地对生成的中间结果中相同的Key的所有Value进行规约合并汇总处理后，输出新的Key-Value得到最终结果，这个处理相同Key的过程称为Reduce shuffle. 可以看出，在Map和Reduce中间，其实还有一个过程，就是对Map的输出进行整理并交给Reduce，这个过程就是shuffle. Map和Reduce操作需要我们自己定义相应的Map类和Reduce类，而shuffle则是系统自动帮我们实现的。NM是每个子节点上的资源和任务管理器，或者说是YARN的slave节点。
hadoop概述（学习笔记）
2302_80695227的博客
07-28 795
【代码】hadoop概述（学习笔记）
hadoop学习系列--环境安装
qfhyadx的博客
07-20 978
value>hdfs://127.0.0.1:9000</value> //如果其他主机也要访问，那就将127.0.0.1:9000改为：你的网卡IP：9000，或者改为0.0.0.0:9000。先说踩的坑：刚开始学习，使用mac本安装单机hadoop，遭遇mac自身安全限制，到时dfs启动报错，解决后又出现新的问题，部分所需端口无法申请到，导致hadoop启动时报。记录下踩得的：在解压hadoop包时所用的用户，和后续操作使用的用户最好使用一个，否则会报权限相关问题。
hadoop 参考资料
04-15
【标题】：“Hadoop参考资料”提供了对分布式计算框架Hadoop的深入学习材料，涵盖了从入门到进阶的各种知识点。 【描述】：“hadoop参考资料”暗示了这个压缩包包含的文档和资料是关于Hadoop的，这是一套广泛用于大...
Hadoop参考资料
06-02
这个"**Hadoop参考资料**"可能包含了关于Hadoop安装和集群基础部署的详细指南，这对于想要学习或已经在实际工作中使用Hadoop的人来说是极其宝贵的资源。 首先，让我们深入了解一下Hadoop的核心组件： 1. **Hadoop ...
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）
11-27
五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文介绍了一套基于五次多项式插值的换道转向避撞轨迹规划方法，并提供了完整的Matlab可视化代码实现。该方法用于自动驾驶或智能车辆在紧急避障场景下的平滑轨迹生成，重点分析了不同初始车速与路面附着系数对换道过程的影响，包括换道所需时间、行驶距离及横向加速度的变化规律，从而评估轨迹的安全性与舒适性。文中通过仿真展示了在多种工况下轨迹的动态特性，帮助理解车辆动力学约束与路面条件对路径规划的影响。; 适合人群：具备一定车辆动力学基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动驾驶路径规划的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶车辆在避障换道过程中的轨迹生成与优化；②分析车速与路面摩擦系数对换道性能（如时间、距离、横向加速度）的影响；③为智能驾驶系统提供可验证的轨迹规划算法原型与仿真平台； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段运行并调整参数（如车速、附着系数），观察仿真结果变化，深入理解五次多项式在横向轨迹规划中的应用优势与局限，同时可扩展至更复杂的动态环境或多车协同场景。
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1).docx
11-27
中国移动数据分类分级及重要数据管控指导意见(1)
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论，将非线性系统动态近似为高维线性系统，进而利用递归神经网络（RNN）建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用，并提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群：具备自动控制、机器学习或信号处理背景，熟悉Matlab编程，从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模；②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能；③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器（MPC）的集成方式，鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
鄱阳湖水系.zip
11-27
水系流域矢量数据，坐标系wgs84，是流域范围，数据格式shp格式
基于STM32的宠物定位系统
11-27
基于STM32的宠物定位系统
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）
11-27
【提高晶格缩减(LR)辅助预编码中VP的性能】向量扰动(VP)预编码在下行链路中多用户通信系统中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“提高晶格缩减(LR)辅助预编码中向量扰动(VP)预编码性能”的研究展开，重点探讨了其在下行链路多用户通信系统中的应用。通过Matlab代码实现，展示了如何利用混合框架优化大规模MIMO系统中的数据检测问题，提升VP预编码在LR辅助下的性能表现。文中结合通信系统设计与信号处理技术，提供了完整的仿真方案，涵盖算法设计、性能评估及优化路径，旨在降低系统干扰、提升传输效率与通信可靠性。; 适合人群：具备通信工程、电子信息或相关专业背景，熟悉MIMO通信系统与信号处理基础的研究生、科研人员及从事无线通信系统仿真的技术人员。; 使用场景及目标：①研究多用户MIMO系统中预编码技术的性能优化；②深入理解向量扰动与晶格缩减在预编码中的协同机制；③通过Matlab实现算法仿真，支持学术复现与工程验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现流程，重点关注LR辅助VP预编码的核心优化逻辑，并参考文档中提供的仿真设置进行参数调优与性能对比，以深化对通信系统预编码机制的理解。
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