Hadoop hbase hive sqoop集群环境安装配置及使用文档

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为了有效的演示实验，更好的将理论与实验相结合，博主制作了本实验报告。本实验中分别有构建虚拟机网络。大数据环境安装以及大数据分析案例三部分实验，希望对大家有所帮助。 Hadoop简介： Hadoop 是由 Apache 研发的开源分布式基础架构,它由 Hadoop 内核、MapReduce、 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)及一些相关项目组成。其中,HDFS具有高容错性,负责大数据存储;MapReduce 则负责对 HDFS 中的大量数据进行复杂的分布式计算。Hadoop 作为分布式架构,采用“分而治之”的设计十思想:将大量数据分布式地存放于大量服务器上,采用分治的方式对大数据进行分析。 在这种思想的驱使下,Hadoop 实现了 MapReduce 的编程范式。其中,“Map”意为映射 其工作是将一个键值对分解为多个键值对;“Reduce”意为归约,其工作是将多组键值产对处理合并后产生新的键值对写入 HDFS。通过上述工作原理,MapReduce 实现了将大数据工作拆分为多个小规模数据任务在大量服务器上分布式处理。

gcc version 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-11) (GCC) tar -zxvf gcc.tar.gz cd gcc rpm -Uvh *.rpm

通信电源

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主流三大机器视觉算法YOLO FASTRCNN SSD算法，综合对比采用SSD算法，识别速度精度高且迅速。 像医院等比大学还要大的地方，若能结合监控探头对主要的车位停车部分进行提取，在用户进入停车场前或者作为跟踪显示空车位，对用户停车的效率将大幅度提升。 后期可以利用视觉建模结合真实地图形成跟踪显示系统，那么对于真实的情况落地将会得到大幅度推进，或是商家或是公益，又有谁不会为在进入大型停车场前而烦恼呢？ 若作为自动驾驶 智慧泊车系统等方面，可以利用此作为视觉引导，从车入场开始，实行跟踪等设置，设置完成后再利用车本身后探头对于车位线的识别技术，结合导航或是其他的系统设置，成功完成自动泊车。 本资源耗费了极大的标注劳动力，前后多次实验尚达到一个还不错的效果。 以上所写均属于一个本人的粗浅理解，或许对很多的地方理解尚且不到位，更了解的可以和我交流，乐意接受哈哈。 制作不易，此场景已多次参加比赛，结合评价尚且不错，未经允许禁止其他公共用途。 对训练感兴趣的可以私信我，下次再会！ BYE~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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它是在主节点与备用节点间通过日志同步来保证数据的同步， 可以实现数据库快速切换与灾难性恢复。 Data Guard只是在软件上对数据库进行设置， 并不需要额外购买任何组件。 用户能够在对主数据库影响很小的情况下， 实现主备数据库的同步 文档让你一步一步的在linux系统安装部署， Oracle 12.2.0.1 RAC 基于生产环境安装手册，非常详细，全是干货，完全安装生产环境来部署撰写的！