Anaconda 画图包工具的安装

已于 2023-07-10 11:07:43 修改
阅读量222 收藏
点赞数
文章标签： python 开发语言
于 2023-04-03 16:33:16 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_56640148/article/details/129811777
版权
文章介绍了如何在遥感图像处理中进行上色操作，并提供了使用conda安装OpenCV时可能遇到的问题及解决方法，即切换回conda官方源来安装。同时，文章也列出了使用conda和pip安装sklearn的命令。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

遥感图像上色笔记

opencv安装

conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv

直接安装会报错，还得用conda 自己的源安装，之前换了清华源，没有这个包。

sklearn安装

conda install -c anaconda scikit-learn
pip install scikit-learn
码农10087号
关注
大数据架构师选型必懂：大数据离线数仓开发框架详解与对比(hive、Spark SQL、Impala、Doris）
大模型大数据攻城狮的专栏
09-30 876
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，它的出现为大数据处理领域带来了革命性的变革。Hive能够将结构化数据文件映射为数据库表，使得用户能够像操作关系数据库一样操作Hadoop中的数据。这一特性极大地降低了Hadoop的使用门槛，使得更多企业和组织能够利用Hadoop进行大规模数据处理和分析。在Hadoop生态系统中，Hive扮演着至关重要的角色。它为用户提供了一个熟悉且易于使用的SQL接口，使得用户能够在不离开Hadoop平台的情况下进行数据查询和分析。
列存格式详解：Parquet / ORC / CarbonData 技术原理、对比与应用选型
最新发布
AI天才研究院
04-15 139
格式核心优势主要劣势最佳应用场景Parquet嵌套数据支持、生态系统广泛、跨平台兼容性点查询性能较弱、不支持更新删除批处理分析、复杂嵌套数据、跨平台数据交换ORC高压缩率、内置索引、Hive优化嵌套数据支持较弱、生态系统相对局限Hive查询、存储敏感场景、ETL管道CarbonData多维索引、更新删除支持、OLAP优化配置复杂、资源消耗较高OLAP多维分析、实时数据仓库、混合查询负载。
Impala简介，以及Hive, impala 的比较
qililong88的博客
03-26 281
Impala是Cloudera在受到Google的Dremel启发下开发的实时交互SQL大数据查询工具，Impala没有再使用缓慢的 Hive+MapReduce批处理，而是通过使用与商用并行关系数据库中类似的分布式查询引擎（由Query Planner、Query Coordinator和Query Exec Engine三部分组成），可以直接从HDFS或HBase中用SELECT、JOIN和统...
Impala数据存储方式和压缩方式
小哇
09-02 1125
数据存储方式：注意，Impala不支持ORC格式数据压缩方式和好处： 减小了数据的体积 减小了IO，相当于增加了解压缩的时间，减小了IO传输文件的时间
大数据学习（56）-Impala
weixin_61006262的博客
03-05 857
Impala 是一个 MPP（大规模并行处理）引擎，支持低延迟的交互式查询。与 Hive 不同，Impala 不依赖于 MapReduce，而是直接访问 HDFS 或 HBase 数据。
大数据培训Impala之存储和压缩
zjjcchina的博客
12-20 570
2.创建sequenceFile格式的表，插入数据时报错。1.创建parquet格式的表并插入数据进行查询。注：impala不支持ORC格式。
impala理论篇之四：Impala支持的文件格式
Allenzyg的博客
06-03 3099
Impala支持的文件格式 Impala 支持几种熟悉的 Apache Hadoop 中使用的文件格式。Impala 可以加载或查询其他 Hadoop 组件如 Pig 或 MapReduce 产生的数据文件，并且 Impala 产生的数据文件也可以被其他组件使用。 Impala 表使用的文件格式具有重要的性能意义。一些文件格式包括压缩支持，会影响到硬盘上数据的大小，因此，也影响反序列化数据时所需的 I/O 和 CPU 资源的数量。因为查询通常以移动和解压缩数据开始，所需的 I/O 和 CPU 资源是查询
OLAP(三)：Impala介绍 、 (和hive/spark对比)、COMPUTE STATS
热门推荐
.
02-08 1万+
一、Impala概述 Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。换句话说，Impala是性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。 二、为什么选择Impala？Impala的优点：Impala数据查询效率比Hive快几倍甚至数十倍 Impala通过使用标准组件（如HDFS，HBase.................
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据压缩：优化存储与传输的关键（上）（19/ 30）
【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前 17，跻身博客之星 TOP23。全国原力、全网领军人物双料登顶，作者周榜位居前二，苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！
11-30 3483
本文承前启后，聚焦 Hive 数据压缩，深挖压缩算法（原理、Hive 支持算法及选策），详呈表与分区压缩实战、细究查询性能平衡，佐以多行业案例，具实操价值，设互动引下篇，助优化存储传输。
Hive在阿里巴巴数据仓库中的实践与应用
AI天才研究院
07-29 1887
Apache Hive 是 Hadoop 的一个子项目，它是一个基于 HQL（Hadoop Query Language）语言的查询引擎，可以将结构化的数据文件存储在HDFS上并提供分布式计算功能。Hive 有着良好的扩展性、稳定性、高效执行速度、完备的SQL支持等优点。Hive 适用于互联网行业、金融、广告、搜索引擎、在线推荐系统、日志分析等各种场景下的数据分析处理。在企业中，数据仓库建设始终是数据领域的一项重要工作，是对公司最核心、最关键的数据资产之一。
大数据新视界 -- Hive 集群搭建与配置的最佳实践（2 - 16 - 13）
【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前 17，跻身博客之星 TOP23。全国原力、全网领军人物双料登顶，作者周榜位居前二，苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！
12-20 4999
本文围绕 Hive 集群搭建与配置，详述硬件选型、软件安装、配置优化、数据布局及高可用性等方面，含丰富案例与代码，具实用价值。
impala理论篇之三：impala介绍
Allenzyg的博客
06-03 1448
简介 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，是Google Dremel的开源实现。它提供SQL语义，能够查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但是由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性；相比之下，Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速。在介绍Impala之前需要先介绍Google的Dremel系统，因为Impala最开始是参照 Dremel系统进行设计的。
hive与impala相关
m0_46168848的博客
10-25 1204
impala和hive的笔记
impala与hive的比较以及impala的优缺点
SunWuKong_Hadoop的博客
06-14 3048
Impala相对于Hive所使用的优化技术没有使用MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。与MapReduce相比：Impala把整个查询分成一执行计划树，而不是一连串的MapReduce任务，在分发执行计划后，Impala使用拉式获取数据的方式获取结果，把结果数据组成按执行树流式传递汇集，减少了把中间结...
Impala原理及其调优
weixin_30275415的博客
08-31 508
Impala介绍 Impala支持的文件格式 Impala可以对Hadoop中大多数格式的文件进行查询。它能通过create table和insert的方式将一部分格式的数据加载到table中，但值得注意的是，有一些格式的数据它是无法写入的（write to）。对于Impala无法写入的数据格式，我们只能通过Hive建表，通过Hive进行数据的写入，然后使用Impala来对这些保存好的数据执行...
Impala的数据类型
互联网知识分享
08-07 1737
本文详细介绍了Impala支持的各种数据类型，包括布尔类型、整数类型、浮点数类型、字符串类型、时间类型、数组类型、映射类型和结构类型。每种数据类型的参数介绍和完整代码案例都提供了详细说明，可以帮助用户更好地理解和使用Impala的数据类型。通过灵活使用这些数据类型，可以更加高效地处理和分析大规模数据集。
impala 概述
weixin_30911451的博客
01-29 584
impala 概述 什么是Impala？ Impala是用于处理存储在Hadoop集群中的大量数据的MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎。 它是一个用C ++和Java编写的开源软件。 与其他Hadoop的SQL引擎相比，它提供了高性能和低延迟。 换句话说，Impala是性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），它提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中...
如何在impala中修改parquet表的字段类型以及修复过程
duketyson2009的博客
11-22 8602
一、需求场景 众所周知impala和hive是共用一天元数据。因为前期设计impala外部表的时候考虑不足，某些字段设置成int类型，但是随着业务增长数值已经超过了int的最大值，不能满足业务需求，所以要对某些int类型的字段进行修改字段类型为string。但是parquert在存储上，做了加密，二级制存储压缩，因为Impala对Parquet文件中列的顺序很敏感，所以在表的列定义与Parque...
impala查看表的存储格式
TheManOfCoding的博客
03-20 3572
show table stats table_name;
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值