实验环境 本实验均在笔记本电脑完成,电脑的配置如表1所示: 系统 Windows 10 家庭版 处理器 英特尔 Core i5-6200 @ 2.30GHz 双核 主板 宏碁 Zoro_SL 内存 16G(金士顿 DDR3 1600MHz) 主硬盘 西数 WDC WD10JPVX-22JC3T0 显卡 NVIDIA GeForce 940M(4G) 显示器 奇美 CMN15C4(15.5英寸) 表1:电脑配置 本实验使用Opencv对图像处理,使用MFC对图像显示,具体介绍如表2所示: Visu

一.前言 从20世纪90年代数字化医院概念提出到至今的20多年时间,数字化医院(Digital Hospital)在国内各大医院飞速的普及推广发展,并取得骄人成绩.不但有数字化医院管理信息系统(HIS).影像存档和通信系统(PACS).电子病历系统(EMR)和区域医疗卫生服务(GMIS)等成功实施与普及推广,而且随着日新月异的计算机技术和网络技术的革新,进一步为数字化医院带来新的交互渠道譬如:远程医疗服务,网上挂号预约. 随着IT技术的飞速发展,80%以上的三级医院都相继建立了自己的医院信息系统

大数据的测试工作: 1.模块的单独测试 2.模块间的联调测试 3.系统的性能测试:内存泄露.磁盘占用.计算效率 4.数据验证(核心) 下面对各个模块的测试工作进行单独讲解. 0. 功能测试 1. 性能测试 2. 自动化测试 3. 文档评审 4. 脚本开发 一.后台数据处理端 后端的测试重点,主要集中在数据的采集处理.标签计算效率.异常数据排查(功能),测试脚本编写(HiveQL).自动化脚本编写(造数据.数据字段检查等) 1.数据的采集处理(Extract-Transform-Load) ETL

不多说,直接上干货! 如果在一个界面里,可以是单个项目 注意:本文是以gradle项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Gradle项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 注意:本文是以maven项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Maven项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 如果在一个界面里,可以是多个项目 注意:本文是以maven项目的方式来做的! IDEA学习系列之IDEA里如何正确设置(类似eclipse里同一个wor

J2EE 框架Spring 开发框架 + SSH or SSM Lucene 索引和查询IKAnalyzer 分词Webmagic 爬虫 ETL工具:KettleSqoop 结构化数据库-hadoop数据萃取.可以将一个关系型数据库(MySQL ,Oracle等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中. 结构化数据库MySQL Oracle 需要关注的大数据系统:Hadoop HDFS 分布式文件系统Hadoop HBASE or Cassandra

Spark MLlib进行example测试的时候,总是编译不通过,报少包<Spark MLlib NoClassDefFoundError: org/apache/spark/ml/param/Param>,但是代码没有报错,也能够跳转过去,我重新Maven刷过,程序还是启不来.后来观察到pom.xml中mllib是‘provided’的,去掉就好了. 原因就是provided是表示所在容器是包含这个包的,只会作用在编译.测试阶段:而默认的compile则是在编译.测试.运行阶段都需要的.

一.项目背景二.项目架构三.项目实现3.1.数据生产3.1.1.数据结构3.1.2.编写代码3.1.3.打包测试3.2.数据采集/消费(存储)3.2.1.数据采集:采集实时产生的数据到 kafka 集群3.2.2.编写代码:数据消费(HBase)3.2.3.编写测试单元:范围查找数据(本方案已弃用,但需掌握)3.2.4.运行测试:HBase 消费数据3.2.5.编写代码:优化数据存储方案3.2.6.运行测试:协处理器3.2.7.编写测试单元:范围查找数据 一.项目背景   通信运营商每时每刻会产

项目简述:基于开源Hadoop2.0架构的集群网络,进行海量数据的分布式计算.由于Hadoop集群规模不断扩大,而搭建一个同等规模的测试集群需要一笔昂贵的开销.目前有100台左右物料,期望预测计算节点1500+的集群网络性能,目前考虑通过模拟仿真或数学建模的方法来预测大规模集群极限性能,以及对大规模集群的瓶颈进行推测和提出解决方案. 项目预期目标:1.       针对目前Hadoop集群性能瓶颈提出解决方案:2.       依据小规模Hadoop集群,预测大规模Hadoop集群性能:3.  

3.3.数据分析3.3.1.Mysql 表结构设计3.3.2.需求:按照不同的维度统计通话3.3.3.环境准备3.3.4.编写代码:数据分析3.3.5.运行测试3.3.6.bug 解决 3.3.数据分析   我们的数据已经完整的采集到了 HBase 集群中,这次我们需要对采集到的数据进行分析,统计出我们想要的结果.注意,在分析的过程中,我们不一定会采取一个业务指标对应一个 mapreduce-job 的方式,如果情景允许,我们会采取一个 mapreduce 分析多个业务指标的方式来进行任务.具体

今天发现自己之前写的一些SQL查询在执行效率方面非常不理想,于是尝试做了些改进. 需求为查询国地税表和税源表中,国税有而税源没有的条目数,之前的查询如下: SELECT COUNT(NAME) FROM(SELECT TAX_INFO_GD.NAME, TAX_INFO.NSR, TAX_INFO_GD.SH_ID, TAX_INFO.SHXYDM, TAX_INFO_GD.SYLX, TAX_INFO_GD.JDXZ, TAX_INFO_GD.STATE GDSTATE FROM TAX_IN

Idea2018中集成Tomcat9导致OutPut乱码找到tomcat的安装目录,打开logging.properties文件,增加一行代码,覆盖默认设置,将日志编码格式修改为GBK.java.util.logging.ConsoleHandler.encoding = GBK js代码 (function() { var CookieUtil = { // get the cookie of the key is name get : function(name) { var cookieN

前言:为很好的理解这些方法,你需要熟悉java8特性Lambda和方法引用的使用 一:简介 我们用集合的目的,往往不是简单的仅仅把数据保存哪里.而是要检索(遍历)或者去计算或统计....操作集合里面的数据.现假设我有一个实体对象Person如下,用于测试集合操作 public class Person { public enum Sex { MALE, FEMALE } String name; LocalDate birthday; Sex gender; String emailAddres

一.NTP 配置时间服务器1.1.检查当前系统时区1.2.同步时间1.3.检查软件包1.4.修改 ntp 配置文件1.5.重启 ntp 服务1.6.设置定时同步任务二.Linux 集群服务群起脚本2.1.介绍2.2.编写脚本三.CentOS6.8 升级到 python 到 2.73.1.环境准备3.2.安装 Python2.7 一.NTP 配置时间服务器   当集群中各个节点的时间不同步,误差超过某个范围时,会导致一些集群的服务无法正常进行,这时我们应该想办法做一个定时同步集群所有节点时间的任务

http://www.jianshu.com/users/a9b2d43bb94e/latest_articles

我目前,收录经常用的是,这两个版本,这个根据博主我本人的经验之谈,最为稳定和合理的. 注意:我的本地路径是在D:/SoftWare/maven/repository,大家自己改为你们自己的即可.   优先用这个(推荐版本1) <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more co

1.经JMeter并发性能测试,每个HBaseService服务的并发请求上限大概是1K,为了支持5W个并发请求量,需要增加部署节点,相应需要增加部署路由网管Zuul,为了隐藏多个路由网管Zuul的IP地址,需要部署Nginx反向代理服务器:

http://blog.csdn.net/yaoxtao/article/details/50540485 优秀大数据GitHub项目一览 VMware CEO Pat Gelsinger曾说: 数据科学是未来,大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益.各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展. 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型,这样你才能掌握所有需要的技能,工作的效率也会更高. 下面我们尽量列出了一些流

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE

本项目主要讲解了一套应用于互联网电商企业中,使用Java.Spark等技术开发的大数据统计分析平台,对电商网站的各种用户行为(访问行为.页面跳转行为.购物行为.广告点击行为等)进行复杂的分析.用统计分析出来的数据,辅助公司中的PM(产品经理).数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况,并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计,以及调整公司的战略和业务.最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩.营业额以及市场占有率的目标. 1.课程研发环境 开发工具: Eclipse Linux:CentOS 6

1.Linux系统常规设置 1)设置ip地址 使用界面修改ip比较方便,如果Linux没有安装操作界面,需要使用命令:vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 来修改ip地址,然后重启网络服务service network restart即可. 2)创建用户 大数据项目开发中,一般不直接使用root用户,需要我们创建新的用户来操作,比如kfk. a)创建用户命令:adduser kfk b)设置用户密码命令:passwd kfk 3)文件中设置主机

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这