CDH开始收费之后，下载方法！

最新推荐文章于 2025-03-18 20:02:11 发布
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分类专栏： CDH 文章标签： 大数据
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版权
自2021年1月31日起，Cloudera所有软件需要订阅才能访问，包括CDH5.X版本。旧版本的CM和parcels包下载现在需要账号密码，而提供的凭证若非付费订阅则会被拒绝。虽然找到一些CDH5和CM5的下载链接，但其他Hadoop生态系统组件如Flume等无法获取。解决办法是寻找替代下载源或考虑使用付费订阅。

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

最近自己安装CDH5.X版本时发现，CM包和parcels包无法下载了。登录Cloudera官方发现需要订阅，官网：

早在之前就听说cloudera manager 6.3.3和 CDH 6.3.3以后再无免费社区版本，没想到旧版本也不让玩了！！！

从2021年1月31日开始，所有Cloudera软件都需要有效的订阅，并且只能通过付费墙进行访问。

现在下载需要用户名和密码(可能这个用户名和密码需要付费才能有哦)，点击CDH5.X

当你按照之前的下载地址去访问时，例如：https://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5 

要输入账号密码认证了。用Cloudera的账号密码的话，会得到如下失败信息：

403 Forbidden (varnish) the provided credentials were incorrect

提供的凭据不正确，说明没有权限获取CDH了。Cloudera官网社区链接。

解决方案：

1、目前我通过谷歌找到了一个网址可以下载CM和CDH的parcels安装包

CDH5

CM5

但是像其他的hadoop生态组件就无法下载了比如Flume。

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方差 　　百度百科中关于方差的解释为：（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 　　方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 　　假设有一组离散的数据xn=[x1
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均方误差单独扽概念是很简单的，这里只做介绍，更深一步的内容会在后面列出来。 SSE(和方差、误差平方和)：The sum of squares due to error MSE(均方差、方差)：Mean squared error RMSE(均方根、标准差)：Root mean squared error R-square(确定系数)：Coefficient of determination
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均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。在统计学和机器学习中，MSE 是一种常见的损失函数，用于评估模型的预测准确性。
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MSE是网络的性能函数,网络的均方误差，叫"Mean Square Error"。比如有n对输入输出数据，每对为[Pi,Ti],i=1,2,...,n.网络通过训练后有网络输出,记为Yi。 　　在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。 　　标准误差定义为
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均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常用的评估回归模型性能的指标。它衡量了模型预测值与真实值之间的平均差异程度。 计算MSE的步骤如下： 1. 对于每个样本，计算模型的预测值与真实值之间的差异（残差）。 2. 将每个残差平方，得到平方误差。 3. 对所有样本的平方误差求平均，得到均方误差。 MSE的公式如下： MSE = (1/n) * Σ(yi - ŷi)² 其中，n表示样本数量，yi表示真实值，ŷi表示模型的预测值。 MSE的值越小，表示模型的预测结果与真实值之间的差异越小，模型性能越好。
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