Python 脚本运行环境

运行方法：使用命令nohup sh redis-autoup.sh &来启动。

提供了适用于Linux环境下编译安装mysql5.7.20并配置多实例运行的详细脚本和管理文件。在使用前，请确保已成功编译安装mysql5.7.20。

Hadoop 环境的搭建，真不算轻松活，尤其你要跑在虚拟机里，还得考虑系统兼容、网络配置这些坑。不过这个《Hadoop 运行环境搭建》教程还蛮靠谱的，思路清晰，适合新手入门也能满足进阶的需求。 VMware配合Ubuntu系统来搭建 Hadoop 环境，挺常见的组合。教程里提到的VMware + Ubuntu + Hadoop方案就实用，步骤细致，少走弯路。 如果你更习惯在CentOS下折腾，那也有专门的CentOS 7.6 大数据平台搭建指南，系统资源占用还比较低，部署起来响应也快。 至于搭建后的扩展，比如要搞个高可用集群，看看这份手册就挺合适的。用Spark、Kafka、Zookeeper

Hive 高版本不再提供 Windows 运行脚本。使用 Cygwin 可能存在正反斜杠问题。此资源提供 Hive Windows 运行脚本，可根据需要下载覆盖或添加到 bin 目录。覆盖前请备份。

这段代码提供了一种简单有效的方法来判断代码当前的运行环境是Matlab还是Octave。

配置 Hadoop 环境的第一步，往往就是动手改hadoop-env.sh。嗯，这个脚本挺关键的，主要是用来设置 Java 环境变量。你只要搞定了JAVA_HOME，Hadoop 基本就能跑起来，挺省心。 hadoop-env.sh的写法其实不复杂，基本就是几行export，比如： export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 像这种路径问题，最好别硬编码死在系统里，用环境变量调起来更灵活。不同机器装的位置不一样嘛。 如果你本地装了多个 Java 版本，记得确认下which java指向哪个，别配置错了，不然启动直接报错，头大。 除了

JRE 7u51 的安装包，Win64 专用的，专门为像我一样卡在 SQL Server 安装上的兄弟准备的，嗯，真是找了好久。这个版本比较稳定，多旧系统兼容性也还不错，装完直接跑 SQL Server 2016 没压力。

qbittorrent 的搜索插件真的是个小宝藏。你可以在软件里直接搜种子，不用跳到浏览器里折腾，省事多了。安装其实也不难，就是把下载好的.py文件扔到插件目录里，重启下就能用了。插件的本质，其实就是个帮你和种子搜索引擎打交道的脚本。你只要输入关键字，它就能把各种结果整理好摆在你面前，种子名称、大小、发布时间一目了然，点一下就能加到下载列表里，响应也挺快的。用起来方便，但也有些地方得注意。比如插件要从靠谱的地方下，别被夹带私货了。还有就是，内容下载记得守法，尤其是版权相关的东西，别拿自己网速开玩笑。像qBittorrent Searcher、Searcher这些插件都还不错，支持的搜索源多，还

Redis 是一个高效的键值存储系统，多项目中都在用它做缓存、消息队列啥的。而 Redis 集群嘛，基本上是为了提升性能和可用性，是当你需要横向扩展的时候。Python 则是操作 Redis 的一把好手。通过 Python 脚本，可以轻松创建 Redis 集群，让多个节点协同工作。，你得安装一个叫做 redis-py-cluster 的库，安装起来挺：pip install redis-py-cluster。就能通过 Python 脚本配置并启动 Redis 集群了。通过几行代码，你就能初始化 Redis 集群，分配节点槽，验证集群状态，真的是相当方便。虽然 Redis 集群在启动时会自动分配