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。

Windows 上的 Hadoop 运行环境，挺适合用来做本地测试和学习的。虽然 Hadoop 本来是奔着 Linux 去的，但有了这个环境，Windows 用户也能轻松体验分布式大数据的乐趣。整个包配置得还挺齐，像Winutils.exe这类关键工具都预置好了，少了不少折腾。 Java 环境的配置是第一步，别忘了设好JAVA_HOME。解压包之后，直接把hadooponwindows-master.zip丢到比如C:\Hadoop下面，改改配置文件，指定路径啥的，一般问题不大。 HDFS 的初始化用hadoop namenode -format命令搞定，之后用start-dfs.cmd和st

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。

Windows 下搞 Hadoop 开发，用hadoop-common-2.7.5-bin-master真的挺省事的。别看名字长，其实就是帮你把 Hadoop 环境搭得妥妥的，像hadoop.dll和winutils.exe都准备好了。放到C:\Windows\System32里，Eclipse 里直接跑 MapReduce，基本不怎么踩坑。 Hadoop2.7.5算是比较稳定的一版了，兼容性不错，性能也靠谱。里面的bin和sbin目录，操作 Hadoop 服务就靠它们；conf目录里配置文件也挺清晰，像core-site.xml、hdfs-site.xml都能直接改；lib里是运行依赖，基本

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。