Hadoop家族学习路线图

最新推荐文章于 2019-06-25 15:13:23 发布
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博客提供Hadoop家族学习路线图相关内容，可点击链接查看。Hadoop是大数据开发领域重要技术，其家族涵盖众多工具和框架，此路线图或能助力学习者掌握相关知识。
hadoop家族学习路线图之hadoop产品详解
adnb34g的博客
07-17 1683
大数据这个词也许几年前你听着还会觉得陌生，但我相信你现在听到hadoop这个词的时候你应该都会觉得“熟悉”！越来越发现身边从事hadoop开发或者是正在学习hadoop的人变多了。作为一个hadoop入门级的新手，你会觉得哪些地方很难呢？运行环境的搭建恐怕就已经足够让新手头疼。如果每一个发行版hadoop都可以做到像大快DKHadoop那样把各种环境搭建集成到一起，一次安装搞定所有，那对于新手来说...
最新Hadoop大数据开发学习路线图
qq_43958467的博客
02-21 511
  大数据初学者，总结下来，大致有这么几种情况： 跨行业转过来的(这一种是最难的，之前可能都没接触过编程，这种属于真正的0基础) 即将毕业的大四学员(包含计算机专业或者其他专业，这一种稍微好点，最起码大学的时候多少会接触一点编程) 有软件开发经验的老司机(包含，javaweb，.net，c 等) 　　上面这几种情况的同学都有一个共性，对大数据都是0基础，相对而言，有软件开发经验的老司机...
大数据初学者怎样学习？
大讲台
10-09 5901
很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢？用不用参加大数据培训呢？如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么大讲台老师就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
Hadoop学习路线图
一本漫画闯天涯
11-19 1444
典型的J2EE三层结构，分为表现层、中间层（业务逻辑层）和数据服务层。三层体系将业务规则、数据访问及合法性校验等工作放在中间层处理。客户端不直接与数据库交互，而是通过组件与中间层建立连接，再由中间层与数据库交互。 表现层是传统的JSP技术，自1999年问世以来，经过多年的发展，其广泛的应用和稳定的表现，为其作为表现层技术打下了坚实的基础。 中间层采用的是流行的Spring+Hibernate，为了
大数据Hadoop系统性学习路线图
qq_41842579的博客
11-15 390
本文主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。   从2011年开始，中国进...
2019年最新Hadoop大数据开发学习路线图
spark798的博客
06-25 825
5G元年正式开启 和4G相比，5G到底有何不同？比如10G视频，4G下载需15分钟，5G仅9秒 十年前4G到来，谁能想到他巨大的改变了我们的生活方式和缔造了无数企业，5G让我们拭目以待吧！ 5G的到来让人工智能，工业互联，智慧城市更是加快了步伐，而大数据正是基础。 大数据框架Hadoop发展到今天家族产品已经非常丰富，能够满足不同场景的大数据处理需求。作为目前主流的大...
Hadoop及Spark学习路线及资源收纳
lzw2016的博客
11-18 730
title: Hadoop及Spark学习路线及资源收纳 date: 2018-11-18 16:19:54 tags: Hadoop categories: 大数据 toc: true 点击查看我的博客：Josonlee’s Blog 前言 本人大数据专业方向，收集学习一些相关文章，汇总如下。有些资源来源网络，出处不明，如有错误请告知，谢谢 资源不断更新中。。。 Hadoop 18.11.1...
（27页PPT）某省市照明智能管理系统解决方案.pptx
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资阳市第二自来水厂3dtiles模型
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山西省暴雨洪水计算实用手册
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V-ASSISTANT-V1.03.7z
12-20
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Python从零到壹全栈学习资源库_包含Python基础语法详解网络爬虫实战案例数据分析与可视化机器学习算法原理与实现自然语言处理与文本挖掘数据库操作与数据存储Sele.zip
12-20
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遗传算法路径规划的MATLAB实现
12-20
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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这是一个基于Python开发的轻量级本地数据库管理系统项目它实现了类似SQL的语法解析与数据操作功能支持通过自定义的类SQL命令进行数据的增删改查并提供了将Python脚本打.zip
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