Linux第五篇 安装jdk,tomcat,eclipse 大数据需准备的东西

本文详细介绍如何在Linux环境下进行防火墙管理、JDK、Tomcat及Eclipse的安装配置流程,并提供步骤说明确保读者能顺利完成环境搭建。


一,Linux防火墙管理命令
临时关闭和启动防火墙
关闭防火墙:服务iptables停止
启动防火墙:服务iptables启动
查看防火墙:服务iptables状态


永久关闭和启动防火墙
关闭防火墙:chkconfig iptables off
启动防火墙:chkconfig iptables


服务:涉及所有Linux相关服务的命令,不如开启或关闭某些服务
chkconfig:设计所有Linux自动启动服务的命令


永久关闭
防火墙布置:首先:service iptables stop
然后:chkconfig iptables off


二,软件安装
目录规划:在/ opt
创建存放压缩包目录:mkdir software
创建存放软件的目录:mkdir modules
创建存放工具的地方
:mkdir数据


自动补齐:(智能提示)
Tab


安装JDK
第一步:上传安装包到指定目录
第二步:卸载系统自带JDK
rpm -qa | grep java
rpm -e java-1.7.0-openjdk-1.7.0.9-2.3.4.1.el6_3.x86_64 --nodeps


第三步:解压安装包到指定位置
#tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz -C / opt / modules /


第四步:配置环境变量#vi
/ etc / profile
- “在最后一行插入JDK安装路径,并配置PATH路径
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME = / opt / modules / jdk1.7.0_67
export PATH = $ PATH:$ JAVA_HOME / bin


第五步:生效配置文件#source
/ etc / profile


第六步:退出所有用户,并重新登录
退出


第七步:验证#java
-version
java version“1.7.0_67”
Java(TM)SE运行时环境(版本1.7.0_67-b01)
Java HotSpot(TM)64位服务器VM(版本24.65-b04,混合模式)




第八步:编写Hello World !!
和Windows中一样,javac编辑java运行




安装Tomcat
第一步解压:
#tar -zxvf apache-tomcat-7.0.76.tar.gz -C / opt / modules /


第二步启动:
[root @ linux apache-tomcat-7.0.76] #bin / startup.sh 


第三步验证:
第一种方式:jps
4987 Bootstrap
[PID] [进程名]
第二种方式:通过web页面
- “通过
主机名访问linux.yuntu.com:8080/
- ”通过IP地址访问
192.168.130.138:8080 /


第四步:关闭#bin
/ shutdown.sh 




安装Eclipse
第一步:解压
tar -zxf eclipse-jee-kepler-SR1-linux-gtk-x86_64.tar.gz -C / opt / tools /


第二步:启动
在Eclipse安装目录下使用:./ eclipse
其他地方可使用相对的绝对路径启动


第四步:配置环境变量(任选)#vi
/ etc / profile


#ECLIPSE_HOME
export ECLIPSE_HOME = / opt / tools / eclipse
export PATH = $ PATH:$ ECLIPSE_HOME


第五步:生效配置文件

#source / etc / profile 退出用户,并重新登录




大数据系统准备
一,Linux环境准备:
1.安装虚拟机+操作系统:VMware,CentOS


2.设置基础环境三要素:IP,主机名,映射


3。创建普通用户:useradd用户名,passwd用户名


5.设置远程连接工具:secureCRT,FileZilla,Notepad ++


6.禁用安全系统和防火墙:selinux,iptables,chkconfig iptables
关闭:service iptables stop
关闭开机自启:chkconfig iptables off 7.卸载系统自带JDK并配置我们需要的JDK版本:rpm -qa,-e,vi / etc / profile












内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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