Python集成

Python语言可以与Hadoop框架集成，实现高效的数据处理和分析。O'Reilly 提供了关于Python与Hadoop集成的免费资源。

Hive 集成 Python 数据是个挺方便的组合，尤其适合海量数据。你可以用Python来进行数据，用Hive来和存储这些大数据。Python 的pandas库在数据清洗和上好用，Hive 在大数据时能超高的查询效率。你可以考虑把两者结合起来，提升整体效率。 比如，你可以用 Python 写脚本，把从 Hive 导出的数据做进一步，生成报告。这样，Python 和 Hive 就能在数据上实现无缝对接。只要你掌握了这些工具，数据的流程会变得更顺畅。 了，别忘了查阅一些相关资源，像是《Hive 数据工具的应用》和《Python 数据 pandas》，这两篇文档对你会有大。 如果你是刚接触这些工具

介绍如何在Matlab中配置和调用Python环境的详细步骤，以及相关资源下载链接。

Matlab的显著性数据集和度量标准现已更新至arxiv论文，以方便引用其API及评估指标。该软件包提供数据集的显著性预测及常见评估指标，使用简单，支持Python（2.7，3.4+）及相关软件包管理器。对Matlab的支持为部分指标提供了额外的可选功能。

Matlab 的 C 代码直接整合进 Python 的事，edamer 干得还挺漂亮的。你平时用 Python 做科研计算或者机器学习，那这个库值得一看。分布式 PCA啥的，用纯 Python 脚本就能跑在 CFD 数据上，效率也不差。嗯，关键是不用改动 C++原始代码，直接吃到高性能的红利，谁不爱？ edamer 的分布式算法是它的亮点，支持在HPC 集群上跑，也能兼容本地开发。PCA 这种重计算的场景，它跑起来稳，尤其是在大数据量的科研项目中，挺省事的。 我之前有个项目就是跑空气动力模拟，用了 edamer 之后脚本写得更少，运行速度也快不少。你只要装好 Python 3，照着文档撸一遍，

配置 Jira 与 MySQL 的集成，以替换其默认的 HSQL 数据库。

档提供CrystalReports在Microsoft Visual Studio 2005中的集成指南，重点阐述类相关使用方法。

Flume 集成 HDFS 用的包，搞大数据采集的你肯定用得上。压缩包里有 HDFS Sink 插件、依赖 JAR、配置文件，甚至还有点教程，比较省事。拿来就能上手，尤其适合搞日志采集的场景，比如从 Kafka、Web 服务抓日志，一键扔进 Hadoop 集群，挺高效的。安全设置也预留了位置，要用 Kerberos 也能应对。配置清晰、依赖也全，省去你满世界找 jar 包的麻烦，整合起来效率高不少。

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

此集成包由 Imply 公司集成，用于 Druid 的一键式快速部署。