最新的Science发表的fast search聚类算法的python代码实现，可用于大数据的挖掘与分析

内容包括： 1、Redis Cluster集群部署详细文档及配置 2、springboot调用Redis集群方法 适用对象： 1、java开发人员 2、服务器运维人员 3、想学习的小白 使用条件： 无，包里包含详细的安装步骤及部署包，小白即可上手部署

Sun Cluster 系统管理指南

句子相似度簇 sensim_cluster使用Levenshtein距离计算文本数据（来自文件）的相似度，并对结果进行聚类（分层聚类）。 聚类结果以树状图显示。 用法 准备数据文件 在下面运行该程序 # -*- coding: utf-8 -*- import sys from sensim_cluster . sensim_cluster import SensimCluster from matplotlib import pyplot as plt from scipy . cluster . hierarchy import dendrogram cluster = SensimCluster ( 'YOUR_DATAFILE_PATH' ) ids = cluster . get_ids () result = cluster . ward () mod_ids = [ id [

Mysql 高可用 InnoDB Cluster 多节点搭建过程

使用Kubernetes从零到JupyterHub 此仓库包含JupyterHub的Helm图表和使用指南。 它们共同使您能够为大量用户（例如大学的教职员工和学生）提供JupyterHub。 导游 提供了用户友好的步骤，以使用和在云上部署 。 该指南是很好补充。 舵图 JupyterHub Helm图表使用户可以在云环境中的Kubernetes集群上创建可复制且可维护的JupyterHub部署。 已发布的图表可在我们的。 历史 本文档的许多初始基础是从UC Berkeley的JupyterHub和Kubernetes在程序中的成功使用中学到的信息。 致谢 感谢以下贡献者： 亚伦·库里奇（Aaron Culich） 卡罗尔·威林 克里斯·霍尔德格拉夫 埃里克·桑德尔 瑞安·洛夫特（Ryan Lovett） Yuvi Panda 洛朗·戈德雷（Laurent Goderre） 鼓励未来的贡献者也将自己添加到此README文件中。 发牌 该存储库获得了Apache2（与上游Kubernetes存储库匹配）和三子项BSD（与Project Jupyter存储库的其余部分匹配

deploy_mysql_cluster 一键部署mysql PXC进行 脚本内容： 自动部署 自动部署mysqlPXC部署 自动部署keepalived异步间隔冗余策略，并侦听用户指定的mysql端口是否开发，如果端口不可用，那么将在两秒内漂移VIP 脚本使用方式： cd deploy_mysql_cluster ＃编辑bash.config参数 chmod -R 755。 ./deploy_mysql_master.sh bash.config参数介绍 #swarm管理子系统IP masterip =“ 192.168.1.107” ＃内网网段ip_segment =“ 192.168.1” #VIP keepalived_vip =“ 192.168.1.150” #keepalived监听的哪一块网卡 interface =“ enp0s3” #root用户密码

Redis-Cluster集群模式部署

geoserver2.16.0集群搭建，通过拓展jms及消息队列实现geoserver的同步，通过配置实现数据目录的共享

•Intel® Parallel Studio XE 2015 Update 5 Cluster Edition 的license，当然也适用于2015Cluster的各个版本。