Elasticsearch License 与 Marvel Agent

Elasticsearch与Hive和Hadoop集成的工具，可映射Hive和Elasticsearch文档。

本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动，展示了其在不同环境下的行为模式。

Elasticsearch 的下载、配置和使用其实没你想的那么复杂，按着这篇 PDF 里的步骤走就行。下载那块讲得比较细，不管你是用 Windows 还是 Linux 都能找到对应方式。配置也挺贴心，像network.host、http.port这些常改的参数都有。启动也分了系统，命令全都列出来了，新手照着敲就能跑起来。还有 Systemd 的服务配置方法，这点对用 Linux 当服务的同学实用。还附了些延伸阅读，像 MongoDB 同步、Python RESTful 接口之类，拓展一下也不错。

大数据平台的日常部署里，cloudera-manager-agent-5.9.0-1.cm590.p0.249.el7.x86_64.rpm这个安装包还蛮常见的，尤其你在折腾 CDH 5.9 的时候。版本比较稳定，跑在CentOS 7或RHEL 7上都挺顺。配合cloudera-manager-daemons和cloudera-manager-server-db-2那俩一起上，装完就能跑代理，管集群节点的事儿基本全靠它了。

通用License Matlab，解压到 license 目录。

Elasticsearch与HBase的整合应用是一种基于HDFS的分布式NoSQL非关系数据库解决方案，专门设计用于海量数据存储和高效的按RowKey查询。尽管模糊查询效率较差，多条件查询的灵活组合也有待提高。

ElasticSearch 的写入机制，其实多人没整明白，尤其在大数据场景下，写入慢、堆积、甚至丢数据的问题，真的挺让人头大。《ElasticSearch 写入原理及优化》这份文档，讲得还蛮细，算是把写入链路拆得比较清楚了。你能搞懂从index求开始，到refresh、flush、merge这一套流程，哪里耗时、哪里能动手脚。像你用Flink或者Logstash批量写入时，常见的吞吐低，其实多时候是bulk size没调好，或者是refresh 机制搞得太频繁。文档里有提这块的优化建议，还附了实践对比，蛮实用的。顺带一提，作者也连了不少相关文章，有倒排索引实现的 Java 代码，有Elasti

阐释了Elasticsearch的基本概念和用法 指导您完成Elasticsearch的设置过程 展示了如何在Elasticsearch中执行CRUD操作（创建、读取、更新、删除）

这是一个用MATLAB语言编写的车牌识别程序，该程序能够完整识别车牌的字样，并且将每个识别的号码保存在一个Excel表格中，便于后续的查询和管理。 功能概述 图像输入：用户提供带有车牌的图像，程序将自动识别并提取车牌部分。 字符识别：通过图像处理技术，程序可精确识别车牌上的文字和数字。 结果输出：所有识别的车牌号会按顺序保存在Excel文件中，方便数据存储和访问。 使用方法 将车辆图像输入到程序中。 程序自动进行车牌区域定位和字符分割。 最终识别的号码会输出至Excel表格，以便后续数据分析和追踪。 该程序适用于交通管理、停车场管理等多种场景。