[spark] 2-3-Spark+Streaming.pdf

说明： spark程序是使用一个spark应用实例一次性对一批历史数据进行处理，spark streaming是将持续不断输入的数据流转换成多个batch分片，使用一批spark应用实例进行处理。
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[Hive] 1-4-Hive+and+Impala.pdf

说明： Impala 与Hive都是构建在Hadoop之上的数据查询工具各有不同的侧重适应面，但从客户端使用来看Impala与Hive有很多的共同之处，如数据表元数 据、ODBC/JDBC驱动、SQL语法、灵活的文件格式、存储资源池等。Impala与Hive在Hadoop中的关系如图 2所示。Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询，Impala给数据分析人员提供了快速实验、验证想法的大数 据分析工具。可以先使用hive进行数据转换处理，之后使用Impala在Hi
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[Hbase] 2-1-HBase.pdf

说明： HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库。它是一个开源项目，是横向扩展的。 HBase是一个数据模型，类似于谷歌的大表设计，可以提供快速随机访问海量结构化数据。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。 它是Hadoop的生态系统，提供对数据的随机实时读/写访问，是Hadoop文件系统的一部分。 人们可以直接或通过HBase的存储HDFS数据。使用HBase在HDFS读取消费/随机访问数据。 HBase在Hadoop的文件系统之上，并提供了读写访问。
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[算法与数据结构] 移动群智感知多任务参与者优选方法研究_刘琰.pdf

说明： 主要研究面向移动群智感知的任务分发方法，提出了一种新的参与者选择：面向多任务并发的参与 者优选．不同于其他参与者选择，文中选择出的参与者不再局限于只能完成一个任务，每个参与者可以在规定时间 内尽可能的完成多个任务，由此降低群智平台的成本 ． 并提出 ＭｕｌｔｉＴａｓｋｅｒ 方法，其目标是选择出最佳的参与者集 合，使参与者完成任务所移动的总距离最短以降低成本，并且完成任务的参与者人数最少以优化用户资源 ． 为了实 现这个目标，文中设计了 ３ 种算法： Ｔ － Ｒａｎｄｏｍ 、 Ｔ － Ｍｏｓｔ
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[算法与数据结构] BAS_exampleV2.m

说明： 天牛须算法例程，寻找全局最优解，可运行出结果，根据需要可进行调整
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[算法与数据结构] 成都建筑数据.rar

说明： 此为软件抓取的成都建筑数据，可以做相关分析
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[Hadoop] grafanarel.s3.amazonaws.com-grafana-2.6.0-linux64.tgz

说明： ambari编译依赖的grafana，一般找不到，大家懂得；Could not find artifact org.apache.phoenix:phoenix-core:jar:4.4.0.2.3.4.0-3347，或者hbase、grafana、hadoop 和官方的其实是一样的，放心下载, 原名称是grafana-2.6.0.linux-x64.tar.gz，改下包名即可
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[spark] HPL-SPARQL.pdf

说明： 该文档为英文文档，详细介绍了SPARQL的关系代数，有具体的实例供参考和验证。
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[Hive] hive-hbase-handler-1.2.2

说明： Hive-1.2.1与HBase-1.3.1兼容处理的jar包 hive-hbase-handler-1.2.2.jar
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[Hadoop] 智慧城市-某大集团大数据平台整体解决方案

说明： 某集团针对智慧城市编写的解决方案，内容很齐全完整，
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[Hive] 解决hive报hdfs exceeded directory item limit错误

说明： hive报hdfs exceeded directory item limit错误，是由于每次任务失败或者异常退出会造成存在HDFS上的临时目录不自动删除，HDFS目录文件数达到上限，可以脚本清理旧的无用目录解决
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[Hadoop] 关于Yarn的学习

说明： 关于Yarn的学习，hadoop2.0 yarn的有关知识。理论、工作原理、参数调优等。
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