高德地图官网上虽然有行政区划聚合的例子和代码，但代码复制下来并不能单独运行。因此我在其基础上进行改造，做了一个能独立运行的demo，其实也就一个html文件而已。方便大家理解行政区划聚合功能，参照并引入到自己的项目中。 注：打开index.html时，地图加载时可能会延迟几秒钟。

基于Hadoop部署实践对网站日志分析 1. 项目概述 本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛，该论坛由某培训机构主办，汇聚了众多技术学习者，每天都有人发帖、回帖。至此，我们通过Python网络爬虫手段进行数据抓取，将我们网站数据（2013-05-30,2013-05-31）保存为两个日志文件，由于文件大小超出我们一般的分析工具处理的范围，故借助Hadoop来完成本次的实践。 2. 总体设计 2.1 Hadoop插件安装及部署 第一步：Hadoop环境部署和源数据准备 安装好VMware（查看） 第二步：使用python开发的mapper reducer进行数据处理。 第三步：创建hive数据库，将处理的数据导入hive数据库 第四步：将分析数据导入mysql 3. 详细实现步骤操作纪要 3.1 hadoop环境准备 首先开启Hadoop集群：start-all.sh：开启所有的Hadoop所有进程，在主节点上进行 NameNode它是Hadoop 中的主服务器，管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。 Secondary NameNode.....

hadoop-3.3.1-src 源码

动态分布图，按照饼状图分布图，可以根据数据按照百分比展示，可以自定义设置颜色

01_MapReduce框架处理数据的流程及几点注意 02_编写MapReduce编程模块 03_MapReduce数据类型及自定义数据类型 04_案例：网站基本指标分析（一） 05_案例：网站基本指标分析（二） 06_分布式安装部署：克隆虚拟机及配置网络 07_分布式安装部署：集群基本配置及服务运行规划 08_分布式安装部署：集群机器时间同步 09_分布式安装部署：依据规划配置与分发安装包 10_分布式安装部署：启动HDFS、YARN服务及测试程序 11_分布式安装部署：配置主从节点之间的SSH无密钥登录

海量数据分布式存储方案的分析与设计，乔宇，，随着网络用户的不断扩大，企业内部网络数据、Internet上的数据、电子邮件, 无数个不同的商用软件和数据库数据使数据量爆炸性增长，��

毕业设计订餐系统源码 springcloud kafaka大数据分布式工业物联网平台源码+论文 下载地址： 项目介绍 html网上订餐页面 系统说明 目录 第1章 绪论  1 1.1 背景. 1 1.2 国内外发展现状. 1 1.3 国外研究现状. 1 1.4 发展趋势. 2 第2章 总体分析和设计. 3 2.1系统需求分析... 3 2.2 技术介绍... 4 2.2.1  zookeeper简介... 4 2.2.2  kafka简介... 4 2.2.3  Spring Cloud简介... 4 2.3基于微服务的物联网设备控制平台的模块设计... 5 2.3.1 API 网关... 5 2.3.2服务注册和发现中心... 5 第3章  关键模块设计. 8 3.1 抽象设备操作接口... 9 3.2 抽象设备属性类... 9 3.3 具体设备类... 9 第四章 软件设计. 10 4.1 嵌入式开发环境的搭建... 10 4.1.1 云架构搭建... 10 4.1.2 搭建springcloud微服务架构... 12 4.1.3 用户管理后台... 14 4.1.4 物联网设备交

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。

本文重点阐述了通信数据分布式存储与查询在Hadoop 平台上的实现。据Hbase数据库的特色设计了通信社会网络数据模型。实现了基于Hbase数据库上的条件查询。并对设计好的数据模型进行了优化。最后在Hadoop数据服务平台上实现了面向软件客户端的数据访问服务。设计了适合通信社会网络数据特色的 Map/Reduce算法。通过MaP和Reduee函数实现了数据的并行查询和处理。在数据查询过程中，还将数据遍历过程放Reduce函数中，从而使广度优先搜索算法的层次遍历过程也能够并行运行。这在很大程度上优化了数据查询和分层扩展的效率

数据分布的区间概率密度计算代码，可应用在风力发电行业对风速、功率等数据的概率分布计算中。