Apache Ambari 2.6.1.5 操作指南

针对 Hadoop 2.7.3、HBase 1.1.2 和 HDP-2.6.4.0 的 Ambari 2.6.1.5 安全性指南。

Apache Ambari是一个开源工具，用于简化管理Hadoop集群。它提供基于Web的界面，支持安装、配置、监控和维护Hadoop集群。Ambari 2.6.1.5版本兼容Hortonworks数据平台(HDP)和Hadoop 2.7.3，同时支持HBase 1.1.2。HDP是一个完全开源的大规模数据处理平台，集成了MapReduce、HDFS、Pig、Hive等核心项目。管理员可以通过Ambari执行登录、集群创建、角色管理、仪表盘查看、版本控制和远程集群注册等操作。Ambari还支持用户和群组管理，确保集群安全和效率。

在 Ambari-web/app 文件夹中找到原始 .js 文件并替换为汉化 js 文件即可。汉化内容包括约 3000 行以上文本。

Apache Ambari为Hadoop集群管理提供 RESTful API 和界面。

官网偶尔无法访问，因此下载资源不便。有人已经通过截图获得资源，但要求10个积分。如何设置免费下载仍然是个谜。Ambari 2.5.1 Repositories Ambari 2.5.0 Repositories Ambari 2.4.3 Repositories Ambari 2.4.2 Repositories Ambari 2.4.1 Repositories Ambari 2.4.0 Repositories HDP 2.6 Repositories HDP 2.5 Repositories HDP 2.4 Repositories HDP 2.3 Repositories HDP 2.

Apache Mahout 实用指南 Apache Mahout 是一个强大的机器学习库，为开发者提供了丰富的算法和工具，用于构建可扩展的机器学习应用程序。 主要特点： 基于 Hadoop 的可扩展性： Mahout 专为处理海量数据集而设计，可利用 Hadoop 的分布式计算能力。 丰富的算法库： 提供各种机器学习算法，包括聚类、分类、推荐系统等。 易于使用的 API： Mahout 提供简洁易用的 API，方便开发者快速构建和部署机器学习模型。 适用场景： 大规模数据挖掘和分析 构建推荐系统 开发个性化应用程序 学习资源： Apache Mahout 官方网站 Mahout

《Mahout in Action》详细介绍了Apache Mahout——一个由Apache软件基金会维护的开源机器学习库，专为推荐系统、聚类分析和分类任务提供强大支持。本书从基础介绍到实际应用，涵盖了推荐系统、数据挖掘和个性化推荐的关键算法和工具。Mahout不仅提供灵活的数据结构处理复杂信息，还支持多种推荐算法如协同过滤和聚类算法如K-means。书中还详细探讨了模型训练、算法评估以及系统部署优化的全过程。

版本说明 2.0 版本新特性 从 1.3 升级到 2.0 Apache 版权声明 参考手册 编译与安装 启动、停止与重新启动 运行时刻配置指令 指令速查 模块索引 多道处理模块 (MPMs) 过滤器 文档调用处理器 服务器与工具 词汇表 用户指南 地址和端口的绑定 配置文件 配置段 内容协商 动态共享对象 (DSO) 环境变量 日志文件 URL 到文件系统的映射 性能方面的提示 安全方面的提示 服务器全局配置 SSL/TLS 加密 CGI 脚本的 Suexec 执行 URL 重写指南 虚拟主机 认证、授权和访问控制 CGI: 动态网页 .htaccess 文件 服务器端包含 (SSI

Apache Flume是一个分布式、可靠且可用的服务，用于有效地收集、聚合和移动大量日志数据。它是Apache Hadoop生态系统的一部分，特别设计用于处理和传输大规模流式数据。Flume通过简单而灵活的架构实现了数据的高效传输，允许数据源、数据通道和数据接收器之间的动态配置。在本安装指南中，我们将深入探讨如何使用提供的flume-1.6.0-bin.tar安装包来安装和配置Apache Flume。 下载与准备：你需要从Apache官方网站下载Flume的最新稳定版本。在本例中，我们已有一个名为flume-1.6.0-bin.tar的压缩包，这意味着你已经完成了这一步。将这个文件