相平面分析

这篇文章介绍了如何利用MATLAB中的ODE函数解决常微分方程的简单脚本。

用户行为的二相编码信号性能这一块，Hive 配合 SQL 来搞还是挺顺手的。尤其某天某商品的购买或者浏览比例，用behavior_type过滤一下，再按visit_date查，思路清晰。嗯，代码也不复杂，像下面这样： select count(*) from bigdata_user where visit_date='2014-12-11' and behavior_type='4'; 数据搞清楚了，接下来怎么优化性能？下面这篇文章讲得挺细：《Hive 二相编码信号性能与问题总结》。讲了不少坑，比如信号冗余怎么、查询延迟怎么调优这些，适合你边看边试。

这个模块专注于机器建模分析，尤其在电力系统中的应用。

环境搭建 本章内容主要围绕二相编码信号性能分析所需的环境搭建展开，涵盖双操作系统安装、虚拟机安装、Linux基本操作、Hadoop安装、HBase安装、Sqoop安装以及Eclipse安装等。通过实践操作，我熟练掌握了以上软件的安装和配置方法，并对Linux操作系统、Hadoop大数据处理架构及其关键技术、HBase列族数据库概念及其原理、数据仓库概念与原理以及关系型数据库概念与原理有了更深入的理解。 Hadoop 环境配置 本次实验环境是在VMware虚拟机上安装的 Ubuntu 14.04.3 版本操作系统，Hadoop软件版本选择 2.7.4。实验目标是在Ubuntu系统中搭建伪分布式

5.1 创建临时表进行这一部分的实验时，需要先将我们的 Hadoop、MySQL、Hive 等等服务全都启动。启动成功以后，就可以进入了 \"hive>\" 命令提示符状态，可以输入类似 SQL 语句的 HiveQL 语句。接着我们首先执行下列命令来创建临时表 user_action，将 Hive 数据仓中的数据流向 HDFS 文件系统中： hive> create table dblab.user_action(id STRING, uid STRING, item_id STRING, behavior_type STRING, item_category STRING, visit_d

问题和性能的总结挺有意思的，是你要是也在折腾Hive，这篇内容能给不少启发。像是整个上传流程比较顺利，前期环境准备得当——这点值得借鉴。不过在建表的时候踩了坑，嗯，这种小 bug 常见，记录下来对后面人挺大。还有个亮点是，涉及到了二相编码信号的操作，这就比较偏技术了。如果你之前没接触过，建议先看看怎么用临时表来任务，会让思路清晰多。对了，文章里还贴了不少不错的资料，比如Hive 工具使用手册、Apache Hive 框架、还有Hadoop 生态圈里的关系图。点进去看看，蛮多干货。如果你最近也在整Hive 数据仓库相关的实验，建议先把建表相关的语法熟悉下，尤其是那种坑爹的分区表设置，挺容易出错的

查询条数的统计，算是 Hive 入门里最常用的一招了，简单粗暴但效果还挺不错。你只要在 select 后面加个 count(*)，像这样：select count(*) from bigdata_user，就能看到整张表到底有多少行。适合那种想先摸清表结构再继续深入的场景。 不过呢，这条命令背后可是要跑一整个 MapReduce 的，执行时间 10 秒左右。如果你发现卡在 map 阶段不动，那多半是集群有点问题，建议先看看节点状态是不是都正常，是 Hadoop 和 Hive 的进程。 如果你是初学者，又正好在做类似信号的活儿，那这部分内容还挺实用的。下面这几个资源我自己用下来还不错，顺带推荐给

使用matlab实现了对平面镜振动对成像的影响进行分析。

Hive 的数据仓库配上 R 语言的可视化，真的是数据里蛮顺手的一套组合。像这次做二相编码信号的性能，用到了Hive、HBase、R 语言，还串上了MySQL，整套流程不难，但中间细节挺多，尤其环境搭建那块，别小看，配不好光是 Hadoop 那一步就能卡半天。 二相编码信号的操作步骤也比较清晰，先把本地数据导进Hive，用SQL跑一跑，再倒腾进HBase做整合，用R搞个图表，展示效果还不错。嗯，用R Cookbook那几个函数模板也挺香的，省不少事。 你要是第一次接触这种实验环境，建议看看下面这个安装教程，像Zookeeper+Hadoop+Hive这套配置，文档上写得比较细，跟着做没什么坑。

利用Matlab GUI分析平面桁架结构。