[flink] flink-shaded-hadoop-2-uber-2.6.5-10.0.jar

说明：新版flink不支持hadoop，需要下载hadoop依赖，放入到FLINK_HOME/lib目录下，才可以连接hdfs。
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[Hadoop] oozie调度脚本.docx

说明：使用Oozie进行资源的可视化调度，统一调度hadoop系统中常见的mr任务启动、hdfs操作、shell调度、hive操作等使得复杂的依赖关系、时间触发、事件触发使用xml语言进行表达，开发效率提高一组任务使用一个DAG来表示，使用图形表达流程逻辑更加清晰支持很多种任务调度，能完成大部分hadoop任务处理 程序定义支持EL常量和函数，表达更加丰富
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[Hive] 14-Hive-HA

说明：Hive-HA思维导图，便捷整理思路，Hive的搭建方式有三种、hiveserver2的优点、架构、配置、启动、连接：beeline连接、jdbc连接
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[spark] hudi mvn 依赖pom文件

说明：hudi mvn 依赖pom文件hudi mvn 依赖pom文件hudi mvn 依赖pom文件hudi mvn 依赖pom文件hudi mvn 依赖pom文件
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[Hadoop] 15-Hadoop压缩和存储

说明：Hadoop压缩和存储思维导图，便捷整理思路，Hadoop压缩配置、文件存储格式、Hive支持格式、存储和压缩结合
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[算法与数据结构] 新药临床试验中重复测量资料的混合效应模型-陈峰.pdf

说明：重复测量资料是指对同一研究对象（如人、动物、仪器等）的同一测量指标在不同时间点的多次测量结果。前后测量设计：不能同期观察试验结果；前后两次观察结果通常与差值不独立，大多数情况第一次观察结果与差值存在负相关的关系；除了分析平均差值外，还可进行相关回归分析。 配对设计：同一对子的两个实验单位可以随机分配处理，两个实验单位同期观察试验结果，可以比较处理组间差别；要求同一对子的两个实验单位的观察结果分别与差值相互独立，差值服从正态分布；用平均差值推论处理的作用。 随机区组设计：处理只能在区组内随机分
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[Hadoop] 华为的维护宝典.pdf

说明：作为运维的查阅资料，方便排除解决现场问题。hadoop、habse、hive、kafka等都有帮助。常见的用法都有，可以借鉴，感谢大佬的提供，华为牛逼
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[spark] spark之内存计算框架.pdf

说明：spark是基于内存的分布式计算框架，计算速度是非常之快，它的出现是解决了海量数据计算慢的问题，并且有很多不同的应用场景。
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[Hadoop] 对大数据的透彻理解.docx

说明：大数据概述 很好的资源 看完后会对大数据有更深层次的了解大数据概述 很好的资源 看完后会对大数据有更深层次的了解大数据概述 很好的资源 看完后会对大数据有更深层次的了解
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[Hadoop] 苏州_data20180918n.csv

说明：#引入包和加载数据 from pandas import Series,DataFrame from sklearn import preprocessing import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #NumPy的可视化操作界面 import seaborn as sns
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[Hadoop] hadoop-3.1.3-mac-native_lib.zip

说明：macOS 下编译的hadoop-3.1.3源码所得的native库，可解决mac系统安装hadoop因缺失native库引起的报错
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[算法与数据结构] iris.csv 鸢尾花数据

说明：鸢尾花数据，通过该数据可以进行聚类分析： k-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
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