多集群支持

多版本 Hadoop 的 Windows 支持工具包winutils-master.zip还挺实用，尤其是你在 Windows 上折腾 Hadoop 的时候。有了它，配置环境少踩坑，开发测试都顺溜不少。 全套的winutils.exe和hadoop.dll，覆盖 2.6.0、2.7.1、2.8.1 甚至 3.0.0 这些常用版本，版本兼容这块做得还不错。直接按版本挑选就行，免得一个不小心配错版本、报一堆莫名其妙的错。 bin/目录里是主角winutil.exe，模拟了 Hadoop 在 Linux 上那些命令行操作，像是设置环境、管 HDFS 啥的，用起来不复杂，响应也快。还有lib/里放的h

MySQL.data.dll 是.NET 开发中与 MySQL 数据库连接的核心文件。它可以让你通过 C#、VB.NET 等语言轻松操作 MySQL 数据库，执行各种数据库操作。是它有 X86 和 X64 两个版本，保证了无论你的系统是 32 位还是 64 位，都能顺利运行。这对于开发跨平台应用尤其重要。你只需要根据系统架构选择合适的版本，在 Visual Studio 中引用该文件，设置好连接字符串，就能轻松连接 MySQL 数据库，进行查询、插入、更新等操作了。 不过，记得要好数据库事务和异常，确保应用的稳定性。错误方面，你可以通过捕获MySqlException来管理的数据库连接错误。如

多块大小支持的 Oracle 9i 数据库，真的是挺实用的功能。你可以设置一种标准块，比如 8K，额外再配最多四种非标准的，比如 2K、4K、16K 甚至 32K，灵活又兼容老系统，挺适合做分区表或者历史数据的场景。 9i 的多块大小机制对性能优化还蛮有。比如你要搞一个大表空间专门用来跑大对象（LOB），就可以指定一个大块，比如 32K，提高 I/O 效率；而小表空间用小块节省空间，合理，对吧？ 块大小是在创建tablespace的时候设定的，记住不是全局设置。像这样： CREATE TABLESPACE big_data_ts DATAFILE 'bigdata01.dbf' SIZE 10

viewfs 的命名空间映射能力，蛮适合多个 Hadoop 集群的场景。像有些公司集群多，每个都有自己的namenode，要跨集群访问，配置一堆路径麻烦。用了viewfs之后，就能像用本地挂载点那样统一访问，操作简单不少。 viewfs 的用法比较像 Linux 里的mount表，定义好映射规则后，访问路径就能自动跳转。你不用记一堆复杂地址，比如把/user挂到 A 集群，把/data挂到 B 集群，应用程序照常跑，不用管底层在哪儿。 响应也挺快，配置放在客户端这边，基本不影响性能。最妙的是能设置个人视图和全局视图，像是开发可以看自己的 view，运维能统一管理。这对分角色管理挺有。 不过得注

在MATLAB开发中，图形窗口提供了多轴数据光标的支持。使用CreateCursor函数可以在图形的各个轴上设置垂直光标，允许通过鼠标移动光标。每个图形支持多个光标，通过GetCursorLocation可以获取光标位置，使用SetCursorLocation可以设置光标位置。如果需要，可以通过DeleteCursor函数删除特定光标。每个光标对象的句柄存储在图形应用程序数据区中，并且可以使用回调函数来管理它们在轴上的位置。

多类支持向量机算法在数据挖掘中的应用十分广泛，特别是在处理多类问题时，通常通过转化为二元分类问题并进行进一步处理。将详细介绍其原理及在SPSS-Clementine中的实际应用。

获取 top 前 10 个 Oracle 的进程并进行资源检查是每个 DBA 必备的小工具。这个工具能根据进程状态列出 R/S 状态，你快速定位系统的性能瓶颈。而且，它会自动将进程占用的内存转换为 G、M、K 单位，避免了手动转换的麻烦。你只需要配置好数据库连接，剩下的交给它。最棒的是，未来的版本还支持 Socket 侦听、telnet 直接查看性能等功能，真正省时省力。 如果你在日常工作中经常遇到需要检查 Oracle 进程的情况，这个工具还不错，尤其是它能够让你快速确定占用资源最多的进程，并为你相应的 SQL 执行功能。随着版本更新，杀死进程、执行 SQL 求等功能将更全面，值得试试。 哦

支持集群部署的亿信 BI 操作，真的蛮贴心的。内置的单点登录接口，基本不用动代码就能搞定 SSO，省事不少。用户和组织库支持从关系型数据库、LDAP甚至自定义接口读取，配合自带的 WEB 配置界面，基本不用你操太多心。 嗯，说到集群部署，它也搞得比较灵活。你只要把.war包部署到多个服务器上，系统自动撑起吞吐量，性能这块还是挺能打的。适合那种访问量上来了之后不想被卡脖子的场景。 想集成 SSO？不一定得上 CAS，亿信自己这套也还不错，直接改配置文件就能用，密码都不通过浏览器传，安全性这点做得挺稳的。 如果你做的是企业内网项目，尤其是那种要和别的系统打通用户信息、还能跑大数据的 BI 系统，那

支持海量数据的 PetaBase，真是做大数据时的一个好帮手。基于 Hadoop 和 Hive，但又比传统的 Hive+MapReduce 快得多，查询速度那叫一个爽，基本上秒级返回，效率挺高的。你只要熟点 SQL，像SELECT、JOIN这些操作，直接在 HDFS 或 HBase 里查数据也没压力，响应也快，体验还不错。 集群部署的 BI@Report也挺灵活的，支持在多台服务器之间跑，节点状态还能自动同步。你用的时候不用担心单点故障，而且资源利用也更高，适合数据量比较大的业务场景。 产品国际化也考虑到了，BI 3.2 以上版本已经支持多语言，像简中、繁中、英文都 OK。如果你做海外项目或者

基于Hadoop集群搭建HBase集群，适用于两台机器的情况。