用MapReduce实现KMeans算法,数据的读写都是在HDFS上进行的，在伪分布下运行没有问题。
文档中有具体说明。
文档中有具体说明。
2023/9/14 15:44:28
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flink整合Hadoop，注意：以Yarn模式部署Flink任务时，要求Flink是有Hadoop支持的版本，Hadoop环境需要保证版本在2.2以上，并且集群中安装有HDFS服务。
2023/8/2 15:36:54
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合并hdfs小文件工具(orc和parquet)Hadoop。
合并hdfs小文件工具(orc和parquet)。
合并hdfs上的parquet和orc格式小文件小工具mergefilesparquetorc
合并hdfs小文件工具(orc和parquet)。
合并hdfs上的parquet和orc格式小文件小工具mergefilesparquetorc
2023/7/21 9:28:02
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修改datax源码plugin-unstructured-storage-util下的UnstructuredStorageReaderUtil.class加上一个判断，因为在hdfs中，null值存储的是\N,所以需要把它转换成null存储到Mysql中
2023/7/13 0:45:01
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Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
2023/6/4 19:35:56
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通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
通过这一阶段的调研总结，从内部机理的角度详细分析，HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行，以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。
如有不足，后续及时修改。
整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持，并通过MR来实现对分布式并行任务处理的程序支持。
HDFS采用主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群是由一个Nam
2023/6/2 11:51:27
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漫衍式与云盘算大作业1）、底层为HDFS存储，数据存储在HBase漫衍式数据库中，实现数据库以及表的方案与建树。
2）实现对于数据的削减、盘问等底子的数据库操作。
3）使用MapReduce编程模子实现为下场的盘算以及下场揭示。
2）实现对于数据的削减、盘问等底子的数据库操作。
3）使用MapReduce编程模子实现为下场的盘算以及下场揭示。
2023/5/11 22:05:38
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段海涛教师2017年最新12天hadoop视频，HDFS，MapReduce，zookeeper,hive,hbase,flume,案例，sqoop。
资料残缺。
资料残缺。
2023/4/29 1:42:08
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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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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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