最新实例
数据挖掘技术与应用合集
数据挖掘的应用现在真是越来越广泛了，涉及到多领域，比如数据库技术、统计学、人工智能、机器学习等等。你想了解数据挖掘的相关技术和应用吗？这篇资源集合挺不错的，里面涵盖了许多关于数据挖掘、人工智能和机器学习的知识，几乎囊括了你需要的各类资料。如果你是刚接触数据挖掘的新人，可以从基本的资料开始学习，像是《最新大数据、人工智能、机器学习资料合集》就适合入门者。对于想深入了解具体技术的同学，《机器学习与人工智能读书报告》也有不少实用信息。另外，还可以了解一些开源资源，像《机器学习多种人工智能神经网络模型 MATLAB 源代码资源下载》就了多不错的代码示例，能够你快速上手。，这些资源适合各个阶段的学习者，
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2025-06-18
HuaweiCloud MRS 2.0示例集
华为云的huaweicloud-mrs-example-mrs-2.0.zip是个挺实用的示例资源，适合刚接触华为 MRS 的朋友。里面涵盖了Hadoop、Spark、HBase、Kafka这些核心组件的使用案例，配置方式也比较标准，适合参考和二次开发。
Hadoop 的 WordCount例子就经典，适合你测试分布式作业跑起来没问题。代码结构清晰，日志输出也挺友好，适合边看边改。
HBase 部分的 API 操作讲得蛮细，从建表、写入到查询基本都覆盖到了。适合你用来验证 MRS 里的 HBase 环境搭建是不是成功。
Spark这块内容还不错，是示例中的Spark SQL用法，比较贴近业务场
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2025-06-18
Yarn Uber模式资源优化介绍
Yarn 的资源分配机制里，Uber 模式算是个蛮实用的小技巧。默认配置下，每跑一个 task 就得重新拉起一个 JVM，资源用得有点浪费，效率也上不来。嗯，如果任务不多，其实可以让多个 task 共享一个 JVM，这就是 Uber 的思路。简单说，就是在一个 container 里连续跑多个 task，省事儿不少。
Application Master负责给每个 task 找 container，Yarn 默认一 task 一 JVM，这就导致频繁启动和销毁，挺耗资源的。你要是任务小又密集，建议直接打开 Uber 模式，把 JVM 复用上，执行速度提升还蛮的。
配置也不复杂，改下yarn-s
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2025-06-18
Hadoop集群启动脚本
启动 Hadoop 集群的老问题，用这个脚本就能轻松搞定。之前老是忘记命令，或者节点没一起起来，现在直接运行脚本就行，省心多了。脚本挺，shell 写的，逻辑也清楚。上传就是为了防丢，免得哪天重装系统找不到了。
Hadoop 的启动脚本，算是我常用的工具之一，尤其是在开发和测试集群的时候，省下不少重复劳动。你要是也在折腾 HA 或 HDFS 多节点的，强烈建议搞一个。
这个脚本主要是按顺序启动 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager，默认就用 SSH 批量分发命令。你可以根据实际 IP 和主机名做点小改动，适配自己的环境。
如果你还在手动
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2025-06-18
Apache Hive 2.1.1数据仓库工具
Apache Hive 的 2.1.1 版本，算是比较稳定又好用的一版。HQL 语法和 SQL 挺像的，熟悉关系型数据库的你，上手会快。查询是跑在 Hadoop 集群上的，Hive 中间会把 SQL 转成 MapReduce 或 Tez 任务，执行效率还不错。
Hive Metastore是核心组件之一，记录了表结构、分区啥的，MySQL 做元数据库比较常见，配好之后，查询、建表都省心。
bin目录里是各种启动脚本，比如hive命令行，还有hiveserver2服务端，方便远程连接。你要是用 JDBC/ODBC 连 BI 工具数据，也没问题，Hive 支持得挺全。
想优化点性能？可以用分区和桶
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2025-06-18
ECharts数据可视化实战教程
数据可视化的事儿，绕不开 Echarts，是做前端开发的你，肯定多少接触过。《Echarts 从基础到上手实战》这套课程，属于那种一步一步带你把图画漂亮的类型，从折线图、饼图一直到异步加载、主题自定义，内容覆盖得还挺全。一开始就讲清楚了为啥要做可视化——不是让老板看着爽，而是能一眼看出问题和趋势。课程讲得也不绕，基础讲完就开始实战，什么图该用在什么场景，也有案例说清楚。官方文档的阅读方法也有教，这点挺贴心。毕竟多时候卡住是因为不会查文档，讲师直接教你怎么找配置、怎么调图，效率高多了。图表类型这一块讲得蛮细的，柱状图、散点图这些用得多的，课程里都举了不少例子。有些混搭图你平时不太会碰，它也教你怎
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2025-06-18
Hadoop YARN优化配置生成脚本
YARN 的配置项太多太细？你不是一个人。yarn-utils.py这个小工具就挺贴心的，能根据你机器的 CPU 核数、内存、磁盘数量，自动算出一套还不错的 YARN 优化参数，适合忙起来连文档都懒得翻的你。
Python 写的脚本，基本就是装好 Python 就能直接跑。命令也简单，比如：
python yarn-utils.py -c 24 -m 256 -d 4
意思是 24 核 CPU，每个容器分 256MB 内存，4 块数据盘。脚本会根据这些参数给出一份推荐配置，像是 yarn.nodemanager.resource.memory-mb、yarn.scheduler.maximum
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2025-06-18
Hadoop集群完全分布式部署步骤
Hadoop 集群完全分布式部署这套步骤挺靠谱，从修改主机名到搭建 Hive 全都覆盖了。操作起来没啥复杂的地方，静态 IP、Zookeeper、Hadoop、MySQL、Hive 一条龙服务，还强调了 Hive 远程模式安装的细节。这些细节可别漏了，不然配置错了，你就得回头补救，挺麻烦的。
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2025-06-18
Hadoop初级培训资料
Hadoop 的入门资料挺全的，讲得比较通透，尤其是对HDFS和MapReduce的部分，适合刚入门大数据的朋友。HDFS 的操作比如上传、查看、权限这些，都是基本功，学会之后能少踩不少坑。MapReduce 那块讲得也还不错，结合案例更容易理解，像是统计词频这种经典的入门项目。嗯，前期理解清楚 Map 和 Reduce 的流程，你后面玩 Spark 也轻松不少。任务调度机制那章讲了 Hadoop 是怎么分配资源、怎么跑任务的，配合这篇文章看，会更清楚点。再往后还有一块关于生态系统的内容，像Hive、HBase、ZooKeeper这些都有提到，虽然只是概览，但挺适合初学者扫盲用。你如果是做前端
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2025-06-18
用户评分数据集推荐系统练习专用
用户评分的三列结构：用户 ID、物品 ID、评分，简单但实用，尤其在做推荐系统的时候。评分区间是 0 到 5，结构清爽，上手快，适合用来练习协同过滤、聚类这种经典算法。用这个数据集，你可以快速搭建个性化推荐模型，比如用SVD预测用户喜欢的商品。想更进阶一点？可以丢到Hadoop或Spark环境里跑分布式，效率高，扩展性也不错。我比较常用它来测试模型效果，比如算个RMSE或MAE，评估推荐准确度也方便。而且用它来跑个时间序列，也能看出用户兴趣的波动，比如节假日、促销期有没有影响评分。数据预时，记得先清洗空值和异常值，评分太离谱的是误点或恶意操作。评分标准化也蛮重要，不然模型训练效果会受影响。如果
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2025-06-18