Bigdata 服务器环境配置记录

本文详细介绍了Linux系统下的网络配置步骤,包括双网卡IP地址配置、DNS设置、主机名配置、IPv4转发功能启用、主节点路由功能配置等,并提供了安装及配置JDK的方法,以及实现局域网间无密码访问的步骤。

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一、双网卡IP地址配置:

/etc/network/interfaces

 

二、DNS配置:

/etc/resolv.conf

 

三、主机名配置:

/etc/hosts

 

四、ipv4转发功能开启:

/etc/sysctl/conf

net.ipv4.ip_forward = 1

 

五、主节点路由功能开启:

/etc/rc.local 文件中exit 0之前添加内容,设置为开机自动启动

sudo iptables -F

sudo iptables -P INPUT ACCEPT

sudo iptables -P FORWARD ACCEPT

sudo iptables -t nat -A POSTROUTING  -s 192.168.100.0/24 -0 eth1 -j MASQUERADE

(内网网段192.168.100.0/24 , 外网网卡eth1)

 

六、更改source.list源文件:

/etc/apt/sources.list

 需要执行 sudo apt-get update才能更新源。

 

七、安装sysstat、procmail:

apt-get install sysstat

apt-get install procmail

 

八、安装jdk、javacc:

下载直接解压。

 

十、配置jdk:

安装之前确认系统没有任何jdk软件# java -version

下载jdk压缩包# jdk-7u21-linux-x64.tar.gz

拷贝文件到服务器# scp jdk-7u21-linux-x64.tar.gz xinwang@211.XX.XX.35:/home/xinwang/software

解压文件到当前目录# tar -zxvf jdk-7u21-linux-x64.tar.gz

移动jdk文件到指定位置# sudo mv jdk1.7.0_10 /usr/lib/jvm

配置全局文件,使所有用户可用# sudo vim /etc/profile

在/etc/procfile中末尾添加:

   export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_10
   export JRE_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_10/jre
   export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH

   export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

关闭保存,此时java -version 仍然没有显示java安装。需要使用source更新profile文件#source /etc/profile

使用java -version 显示java版本信息。

更改默认jdk# sudo update-alternatives --install /usr/bin java /usr/lib/jvm/jdk1.7.0_10/bin/java 300

测试jdk是否安装成功:

  新建文件# touch test.java

  编写java程序# vim test.java

  编译# javac test.java

  运行# java test

 

十一、常用命令备注:

zip解压:unzip filename.zip

tar.gz解压:tar -zxvf filename.tar.gz

新建文件:touch filename

 

十二、设置局域网之间无密码访问:

各节点主机配置hosts文件#sudo vim /etc/hosts

各节点生成秘钥#ssh-keygen -t rsa  一直回车即可,生成秘钥目录在/home/xinwang/.ssh/文件夹中

各节点用户,自身无密码访问自身#cp id_rsa.pub authorized_keys

拷贝各节点公钥到其它节点#scp id_rsa.pub xinwang@211.XX.XX.XX:/home/xinwang/

一个节点对另外一个节点无密码访问# cat id_rsa.pub(节点2的公钥) >>  authorized_keys(节点1的名单)

      

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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