使用Hadoop处理全球年度最高和最低温度数据集

该数据集包含全球范围内的省、市、区等行政区划信息，并以SQL语句的形式存储，方便用户进行数据查询和分析。

Apache Spark是一个为大数据处理设计的强大分布式计算框架，其高效的并行和分布式数据处理能力可以处理PB级别的数据。Spark的核心优势在于其内存计算机制，大大减少了磁盘I/O，提高了计算速度。在处理一个简单的文本数据集的主题下，我们将探讨如何使用Spark处理文本数据。了解Spark的基本架构，包括Driver程序、Cluster Manager和Worker Nodes的角色。SparkSession作为Spark 2.x引入的新特性，整合了SQL、DataFrame和Dataset API，可以用于加载、转换和操作文件。例如，可以使用SparkSession.read.text(

Hadoop权威指南书籍附带的NCDC天气数据集，适用于学习和实践。这些数据集是《Hadoop权威指南》一书中使用的真实案例，提供了丰富的实验和应用场景。

本数据集提供全球范围内的行政区域数据，包含 JSON 和 SQL 两种格式，方便用户直接导入数据库使用。 该数据集是企业应用系统构建基础主数据的理想选择。

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据库是机器学习领域中的经典数据集，主要用于训练和测试手写数字识别算法。该数据集包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像，代表数字0到9。MNIST数据集被广泛应用于验证和比较新的图像分类算法。为了下载MNIST数据集，您可以手动获取MNIST_data文件夹并将其保存在工作目录中。该文件夹包含'train'和'test'两个子文件夹，分别存储训练集和测试集数据。

MATLAB代码提供了QG方法，用于反演海面密度、海面高度和分层，以获得三维海洋状态。 所需输入数据：- 海面密度（ssd）- 海面高度（ssh）- 垂直坐标（z）- 分层（n2）- 纬度（lat）- 经度（lon）- 是否使用异常数据（useanomaly，默认True） 使用方法：1. 将数据保存为datain.mat文件。2. 在命令行或脚本中，运行python invert.py datain.mat dataout.mat。 输出：反演结果将保存在dataout.mat文件中。

标题中的“全球船舶MMSI IMO name callsign 19万+数据”指的是一个包含大量全球船舶信息的数据集，重点包括MMSI（Maritime Mobile Service Identity海上移动服务标识）、IMO（International Maritime Organization国际海事组织）编号、船舶名称和呼号等关键信息。这些数据对航运业、海洋科学研究、海上安全监控和船舶跟踪具有重要意义。MMSI是一个九位数字的唯一识别码，用于海上无线电通信，确保船只在海上能够被准确识别，以便进行安全通信和遇险报警。IMO编号是为每艘船舶分配的七位数字代码，用于船舶识别和记录其安全、污染和

这是一个简单的脚本示例，演示了如何使用70%的数据集进行分类器训练，并用剩余数据集进行分类器测试。此脚本基于http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/21204-matlab-weka-interface 。

用户反馈数据集（UserFeedback.csv）通过新建 CSV 数据源创建 用户反馈指标模板（3 个 YAML 文件）通过新建 YAML 指标创建