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大数据下载列表 第504页

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[Hadoop] hdfs_monitor.V2.0

说明: 可以监控hdfs的多项指标及入库mysql,需要先对mysql建表,支持入Influence;CREATE TABLE `nihao` ( `dt` datetime DEFAULT NULL, `AddBlockNumOps` bigint(20) DEFAULT NULL, `BlockReceivedAndDeletedNumOps` bigint(20) DEFAULT NULL, `CompleteNumOps` bigint(20) DEFAULT NULL, `CreateNum
<bck1453925668> 上传 | 大小:5mb

[Hadoop] hdfs_monitor

说明: 可以监控hdfs的多项指标及入库mysql,需要先对mysql建表,支持入Influence;CREATE TABLE `nihao` ( `dt` datetime DEFAULT NULL, `AddBlockNumOps` bigint(20) DEFAULT NULL, `BlockReceivedAndDeletedNumOps` bigint(20) DEFAULT NULL, `CompleteNumOps` bigint(20) DEFAULT NULL, `CreateNum
<bck1453925668> 上传 | 大小:5mb

[Hadoop] 大数据问题

说明: 大数据应用行业、大数据日常问题、大数据应用环境、大数据解析
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[算法与数据结构] Beyond Spreadsheets with R: A beginner’s guide to R and RStudio

说明: Beyond Spreadsheets with R shows you how to take raw data and transform it for use in computations, tables, graphs, and more. You’ll build on simple programming techniques like loops and conditionals to create your own custom functions. You’ll come
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[算法与数据结构] 利用k均值聚类检测叶病害的故障区域

说明: 利用K-均值聚类和Otsu方法,对叶片中的缺陷区域进行检测,以确定正确的处理过程。此外,如果计算出正常和错误区域的比率,就可以预测叶片是否能够完全治愈。
<weixin_42540699> 上传 | 大小:379kb

[kafka] KAFKA集群文档

说明: KAFKA集群文档 KAFKA集群文档 KAFKA集群文档 KAFKA集群文档
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[Hadoop] hadoop-eclipse-plugin-2.7.7+winutils+hadoop.dll

说明: hadoop 2.7.7版本的 eclipse plugin + 对应的 winutils.exe和hadoop.dll
<tangyi2008> 上传 | 大小:32mb

[spark] 深入理解Spark 核心思想与源码分析

说明: 本书对Spark源代码进行了全面而深入的分析,旨在为Spark的优化、定制和扩展提供原理性的指导。*集团专家鼎力推荐,*资深Java开发和大数据专家撰写。本书对Spark的核心模块、部署和协作模块的实现原理与使用技巧进行了深入的剖析与解读。   本书分为三篇:   准备篇(第1~2章),介绍了Spark的环境搭建、设计理念与基本架构,帮助读者了解一些背景知识。   核心设计篇(第3~7章),着重讲解SparkContext的初始化、存储体系、任务提交与执行、计算引擎及部署模式的原理
<fd2025> 上传 | 大小:40mb

[Hadoop] HADOOP技术内幕

说明: Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理。
<lys200100> 上传 | 大小:544kb

[Hadoop] mrunit-1.1.0.jar

说明: hadoop本地测试的jar包 ,mrunit-1.1.0-hadoop2.jar,使用后可在本地进行MapReduce代码测试
<kuaile1797258522> 上传 | 大小:11mb

[算法与数据结构] 要美感与功能兼备?那你的可视化大屏设计要注意这些

说明: 短短十多年,企业对大数据分析的需求不仅从简单的报表软件上升到BI,而且进一步对数据可视化有了更高阶的需求和期待。去年,亿信华辰的BI4.7重磅推出了酷屏分析功能,通过大屏对数据进行可视化展示,该功能在诸多行业应用的验证下,受到了客户极大的欢迎和好评
<weixin_43517933> 上传 | 大小:1mb

[算法与数据结构] 学会这五步,数据质量检测不再是个事儿!

说明: 数据,已成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。“用数据说话”也越来越成为一种共识,然而并非任何数据都可以用来说话。目前政府机构和各企事业单位基本都建立了数据仓库,数据仓库中的数据来自各下级或各信息系统,但由于各种原因会导致数据质量存在问题,比如统计口径不清楚、漏报、迟报或缺项等。
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