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2023/3/10 15:10:01
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caibinbupt的Hadoop源码分析完好版，包括HDFS和MapReduce。
HDFS:41章MapReduce:14章
HDFS:41章MapReduce:14章
2023/3/10 12:47:27
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这篇小记主要处于两方面考虑：首先，希望打破一提到海量数据分析，就只有hadoop基础上的一系列工具，更多的时候很多企业需要的是更轻量的设计（办喜酒杀猪杀鸡未必都要用一把刀），因此将开放平台基础分析组件重构版本beatles的设计写出来，给出更多的思考空间。
其次，也是希望推广一种思想，所有的系统，框架设计简化（可扩展），小部件精致化，这样才能让很多项目能够整体灵活，细节给力。
这篇小记一共分成4部分，概述，整体设计，局部设计，待续。
如果你只想了解个背景，那么看完概述即可，如果对于流式分析的大框架设计感兴味（看看省略了分布式计算集群的什么？核心设计是怎么样的），请仔细看完整体设计。
如果还对代码优化有
其次，也是希望推广一种思想，所有的系统，框架设计简化（可扩展），小部件精致化，这样才能让很多项目能够整体灵活，细节给力。
这篇小记一共分成4部分，概述，整体设计，局部设计，待续。
如果你只想了解个背景，那么看完概述即可，如果对于流式分析的大框架设计感兴味（看看省略了分布式计算集群的什么？核心设计是怎么样的），请仔细看完整体设计。
如果还对代码优化有
2023/2/23 9:27:07
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基于Hadoop的文本分类算法系统，本系统实现了分词处理，停用词处理（IK）；
使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类精确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。
使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类精确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。
2023/2/18 1:28:21
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大数据视频及源码材料包含：Linux的使用、HBASE、Flume、kafka、Hadoop、ProtoBuf、sqoop、Hive、
2023/2/14 20:24:40
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本文则主要引见TalkingData在大数据平台建设过程中，逐渐引入Spark，并且以HadoopYARN和Spark为基础来构建移动大数据平台的过程。
当下，Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持：2014年，SparkSummitChina在北京召开，场面火爆；
同年，SparkMeetup在北京、上海、深圳和杭州四个城市举办，其中仅北京就成功举办了5次，内容更涵盖SparkCore、SparkStreaming、SparkMLlib、SparkSQL等众多领域。
而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司，TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活动，
当下，Spark已经在国内得到了广泛的认可和支持：2014年，SparkSummitChina在北京召开，场面火爆；
同年，SparkMeetup在北京、上海、深圳和杭州四个城市举办，其中仅北京就成功举办了5次，内容更涵盖SparkCore、SparkStreaming、SparkMLlib、SparkSQL等众多领域。
而作为较早关注和引入Spark的移动互联网大数据综合服务公司，TalkingData也积极地参与到国内Spark社区的各种活动，
2023/2/14 1:52:31
415KB
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本实验所用的Hadoop版本是hadoop-2.7.7.tar.gz，下载后，解压根据文章步骤安装即可
2023/2/11 6:24:18
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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