介绍 基于HadoopETL和Hadoop和Storm的各种实用程序类 哲学 使用简单 CSV格式的输入输出 在简单的JSON文件中定义的元数据 可以通过许多配置旋钮进行高度配置 解决方案 各种关系代数运算，包括投影，联接等 数据提取ETL，可从非结构化数据中提取结构化记录 数据提取ETL以从JSON数据中提取结构化记录 具有可配置规则和统计参数的数据验证ETL 使用各种技术进行数据分析ETL 具有可配置转换规则的数据转换ETL 各种统计数据探索解决方案 数据归一化 季节性数据分析 各种统计参数计算 使用增量数据进行各种长期统计参数计算 批量插入，更新和删除Hadoop数据 Storm Spout和Bolt的基类 字符串，配置的实用程序类 Storm和Redis的实用程序类 网志 我的以下博客是详细信息的好来源。 这些是详细文档的唯一来源。 该项目中的Map reduce作业可用于其

springboot集成phoenix+hbase 完整demo！！！！！！！

从HDFS中读文件，用groupby进行sort，然后写入Hbase中

一个关于Hbase集成Mysql、springboot、mybatis的项目Demo，实现了增删改查。

软件：hbase 版本：2.2.5 平台：linux/windows

网上好多Hbase.py都是python2的，各种报错，我提供一种python3的，无报错，欢迎大家下载。

Storm Unity Networking is a fast, simple and flexible networking solution for server-client multiplayer games. Storm hides you from the complexity of the using sockets, allows to use high-level API as remote procedure calls and synced variables, but it still stays fast. Storm supports both: TCP and reliable UDP sockets. Asset includes a detailed documentation and a simple example.

设置matlab代码深风暴 该代码随附本文： 更新（06/2020） ：如果您没有配备GPU的工作站和/或想要跳过此代码所需的软件的安装，则可以使用Deep-STORM的实现。 笔记本电脑是该功能的一部分，具有易于说明的易于使用的图形用户界面。 除了方便用户外，强烈建议使用笔记本电脑，因为它具有输出本地化列表等其他优点。 内容 概述 Deep-STORM是单分子定位显微镜代码，用于训练自定义的全卷积神经网络估计器并从密集闪烁的电影中恢复超分辨率图像： 系统要求 该软件已在具有Ubuntu 16.04版的Linux系统和具有Windows 10 Home的Windows系统上进行了测试。 培训和评估在配备32 GB内存，Intel Core i7-8700、3.20 GHz CPU和配备12 GB视频内存的NVidia GeForce Titan Xp GPU的标准工作站上进行。 先决条件 安装了ThunderSTORM插件> = 1.3的ImageJ> = 1.51u。 Matlab> = R2017b，带有图像处理工具箱。 安装Tensorflow> = 1.4.0和Keras>\n=

个人笔记整理(带目录),共8个章节: 一.Hbase快速入门 二.Apache HBase配置 三.Hbase数据存储 四.HBase协处理器与二级索引 五.PHOENIX操作HBASE 六.HBase设计与优化 七.HBase与Spark集成 八.Trafodion操作HBase 共146页

通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足，后续及时修改。整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam