Cloudera Impala JDBC 41 2.6.12.1013驱动包

Cloudera 的 Impala JDBC 2.6.12 驱动包，挺适合用在老项目对接大数据查询那块儿的。ClouderaImpalaJDBC41-2.6.12.1013.zip里主要就是那个核心的ImpalaJDBC41.2.6.12.jar，用来跑 JDBC 连接。你要是搞 BI 平台接入或者要用 Java 连 Impala，直接上它，省事还稳定。兼容性比较不错，JDK1.8配着也没啥问题。 ClouderaImpalaJDBC41-2.6.12.1013.zip的核心其实就是那个ImpalaJDBC41.2.6.12.jar，你只要引进去，配置下连接串，就能搞定大部分 Impala 数

Hadoop 0 2025-06-25

Elasticsearch权威指南中文版

深入讲 Elasticsearch 的中文书还挺少的，《Elasticsearch 权威指南中文版》算是里面比较实用的一本。不光把核心概念都讲清楚了，还配了不少场景例子，哪怕你是第一次接触 ES，看完也能明白大致怎么用，怎么调优。分布式的搜索引擎怎么理解？嗯，书里有一段讲得直白：你可以把它想成一个“聪明的图书管理员”，不光能记住你所有书放哪，还能按你说的关键词飞快翻出来。实时性、扩展性都讲得挺细，Shard和Replica怎么配、怎么保数据安全这些也都有。对了，它还专门拆解了每个核心部件，比如Index、Document、Mapping这些的关系，讲得比较顺，你能一边读一边试。像我当时第一次搭

Hadoop 0 2025-06-25

PPT模板华为集团图标库合集

华为集团的胶片图标库，图标样式比较统一，颜色控制得还挺克制，适合做那种偏商务、偏汇报的 PPT。文件整理得比较全，终端类、网络类、系统类的图标一应俱全，懒得自己画图标的时候，这一套真能省不少事。 华为终端类图标的 PPT 模板，也在这套里面，嗯，图标风格跟华为官方那套风格比较接近。做产品、年终总结啥的，直接套就行。省时省力，改颜色改大小也方便，响应也快。 配套的还有一些比较实用的 PPT 模板资源，像年终总结报告 PPT 模板.zip、商务办公数据展示工具 PPT 模板汇总，风格跟图标库挺搭。用起来比较顺手，是做大屏展示或者技术汇报那种场景。 如果你经常做PPT 方案，或者接手华为项目的汇报材

Hadoop 0 2025-06-25

自控2016-2017学年试卷及答案

自控专业的朋友应该都知道，平时复习最头疼的就是题太散，答案不全，复习没头绪。16、17 学年的试卷资料就蛮实用，覆盖面广，题型经典，关键是答案整理得还挺清楚。函数法、滞后校正、劳斯判据这些核心知识点都有涉及，平时准备考试或者回顾知识结构都挺方便。 里面讲的系统稳定性那块还比较细，不只是讲定义，还结合了传递函数、极点位置这些东西，说白了就是教你怎么看系统稳不稳定、怎么调参数让它稳。对于刚开始学控制理论的人来说，这种资料真的是“比书本讲得还明白”。 有些知识点，比如对数幅频特性和相角裕量，多人学的时候会懵，这套卷子搭配解析就挺清楚：哪里要注意增益变化、哪里相位容易出问题，讲得都比较接地气。再比如Z

Hadoop 0 2025-06-25

神经网络与支持向量机数据挖掘技术与应用

神经网络和支持向量机的组合，用来搞分类和回归问题还挺有意思的，尤其是你面对小样本又想要高精度的时候，SVM 真的挺能打。神经网络的优点是结构灵活、复杂模型也不费劲，比如上百个参数都能轻松搞定。但要说泛化能力强、数学基础扎实，那还是得看SVM，多时候还能当作是“升级版”的神经网络来用。比如你想用 MATLAB 训练分类模型？直接上这份支持向量机分类与回归的代码，跑起来响应也快。想了解原理？看看这篇SVM 在统计学习理论中的革新，讲得通俗。还有结合 SVM 原理训练 MLP 的新玩法，像支持向量神经网络这种方法，比较适合进阶用户。别忘了，还能试试基于 SVM 的真彩色图像分割，也是用 MATLAB

Hadoop 0 2025-06-25

Hadoop入门进阶课程第11周Sqoop介绍安装与操作

关系型数据库和 Hadoop 之间的数据搬家，Sqoop干这个事儿还是蛮顺手的。你要是正好搞大数据，又想从 MySQL、Oracle 之类的数据库导点数据进 HDFS，这份入门到进阶的 PDF 教程还挺合适。Sqoop支持全量、增量导入导出，性能也不错，适合批量任务。教程里直接给了安装步骤，环境用的是 CentOS 6.6，JDK 1.7 配 Hadoop 1.1，适合老系统实验，路径、用户权限这些也讲得挺细。讲到Sqoop 1 和 2的区别时，也没绕弯子。简单说，Sqoop 2多了 Web UI、REST API、安全性也上去了，就是部署稍微麻烦点。PDF 里还贴心地整理了几个常见场景，比如

Hadoop 0 2025-06-25

Hadoop教程英文版

快速上手的，内容挺精炼的，适合刚入门的大数据朋友。开头就讲了下Big Data是怎么回事，带你过一遍MapReduce和HDFS的基本概念，结构清楚，不绕弯子。方式偏实用，比如你看到MapReduce时，不光有原理解释，还有代码例子，像map()和reduce()函数咋用，怎么做分区都讲了。嗯，对于初学者来说，看完就能动手试试。HDFS部分也不错，说了怎么把文件存到分布式系统里，比如用hdfs dfs -put上传数据，响应也快。你要是做日志、用户行为追踪这些，基本逃不出这套系统。你要是想再深入一点，下面几个链接也蛮值得一看：比如，Big Data Ecosystem Hadoop and K

Hadoop 0 2025-06-25

软硬件平台对数据模型设计的影响及建模方法论

软硬件平台的特性对数据建模的影响不可忽视。比如说，不同数据库的数据类型和索引机制都会影响你的数据模型设计。因此，在构建 PDM（物理数据模型）时，你得考虑实际数据库平台的特色。这可不是小事，数据库性能、硬件配置、甚至存储结构的差异都能影响系统的表现。所以，PDM 的设计得根据这些特点灵活调整。 举个例子，假设你在做一个需要高性能数据查询的系统，你就要关注数据库的索引机制和硬件性能，以确保性能的优化。别忘了，PDM 和 LDM（逻辑数据模型）的转换也需要考虑到这些因素。 如果你深入了解这些模型，你会发现，PDM 与 LDM 的映射关系其实蛮有意思的，而且对系统性能的优化有。了解更多关于 LDM

Hadoop 0 2025-06-25

拓思爱诺大数据第五天MapReduce编程

你了解过 MapReduce 编程吗？如果你对大数据有兴趣，那这篇内容绝对值得一看！MapReduce 框架本身挺强大的，它能将复杂的计算任务分解成小任务，分发到多个计算机上并行，提高效率。像是 Hadoop 集群就可以通过它高效地海量数据。不仅如此，MapReduce 还具备灵活的扩展性，开发者可以根据需要自定义开发，不同的数据格式或使用不同的存储系统。而且，像 WordCount、TopN 这样的经典案例也是必学的内容，适合刚入门的大数据开发者。，如果你想提升在分布式数据方面的技能，不妨深入了解一下 MapReduce，挺有的。

Hadoop 0 2025-06-25

Hadoop从初级到资深的35个关键问题

Hadoop 的入门到精通，其实没你想得那么玄。HDFS 的主从架构，还有MapReduce 的并行计算机制，都算是 Hadoop 的“基本功”。你得先搞清楚这些，后面部署集群、挑版本啥的，才不会踩坑。像HDFS，主节点是Namenode，它就像管家，负责记账；数据都扔在Datanode上，自动备份，掉一块盘也不慌。读写也快，PB 级数据压根不怕。MapReduce就更像调度大脑了。JobTracker接活儿，TaskTracker干活儿，分工明确，大数据就靠这套组合拳。版本选型别盲选。Cloudera比较火，毕竟有商用支持。Apache 原版也行，纯开源，灵活。Yahoo 版？别找了，早整合

Hadoop 0 2025-06-25