以hadoop、hbase为基础，hdfs存储文件，hbase存储相应索引，使用分词技术，实现视频的存储及索引，这是一个简单的web项目，欢迎交流学习：770838433
2024/7/26 11:52:29
31.8MB
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根据图识，项目将分为三个部分。
整个项目基本思路是如何通过爬虫爬取大量数据放到Hbase，然后通过ETL工具初步转化筛选将数据存到mongodb，抽取mongodb的数据进行清洗处理算出模型放到hdfs。
后续进来数据通过模型运算出数据的类型。
项目系统主要包括前端+后端+机器学习，前端采用ReactNative，Native，后端采用Dubbo+Spring+java，机器学习采用Spark进行实现，本项目机器学习-spark代码运行在mesos上。
整个项目基本思路是如何通过爬虫爬取大量数据放到Hbase，然后通过ETL工具初步转化筛选将数据存到mongodb，抽取mongodb的数据进行清洗处理算出模型放到hdfs。
后续进来数据通过模型运算出数据的类型。
项目系统主要包括前端+后端+机器学习，前端采用ReactNative，Native，后端采用Dubbo+Spring+java，机器学习采用Spark进行实现，本项目机器学习-spark代码运行在mesos上。
2024/6/3 3:08:56
106B
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对hadoopHDFS的分析，描述，HDFS文件的访问，读写等。
HDFS读文件解析，HDFS写文件解析，HDFS文件创建流程，HDFS文件数据流写入传输协议
HDFS读文件解析，HDFS写文件解析，HDFS文件创建流程，HDFS文件数据流写入传输协议
2024/6/2 21:49:08
485KB
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本实例依托于springmvc框架，采用maven作为jar包管理仓库，通过引用hadoop相关jar包，编写了hdfs操作工具类，能够在web端实现文件远程上传至hdfs。
2024/4/2 8:28:50
109.86MB
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Ambari是一个基于web的工具，用于配置、管理和监视Hadoop集群，支持HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Kafka、Oozie、Pig、Sqoop和Spark等服务。
Ambari同样还提供了集群状况仪表盘，以友好的用户界面对它们的性能特性进行诊断。
Ambari同样还提供了集群状况仪表盘，以友好的用户界面对它们的性能特性进行诊断。
2024/3/24 4:11:14
2.21MB
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开始吧下载无业游民的盒子：:流浪者盒子添加u16/path/you_downloaded_box无所事事下载hbase，hadoop，spark将下载到./ansible/roles/spark2/files运行ansible-playbook./ansible/playbook.yml-i./ansible/inventory-uvagrant-k密码是vagrant下载jdk8：：//pan.baidu.com/s/1bpxfpvD下载hbase：://pan.baidu.com/s/1slhdGhZ下载hadoop：:下载星火：:检查hdfs：：：50070/dfshealth.html＃tab-datanode火花：::HBase的：::16010/master-status部署SparkHBase示例字数示例chmod+x./ansible/deploy-wordcount.sh运行./ansible/deploy-wordcount.
2024/3/12 12:22:37
1.28MB
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包含hdfs,flume,yarn,kafka,sqoop,streamsql,inceptor,hyperbase,guardian等
2024/2/22 20:40:16
11.52MB
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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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