一.工具准备 1. jdk1.8 2. scala 3. anaconda3 4. spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 5. hadoop-2.8.3 6. winutils 7. pycharm 二.安装 1. jdk安装 oracle官网下载,安装后配置JAVA_HOME.CLASS_PATH,bin目录追加到PATH,注意:win10环境下PATH最好使用绝对路径!下同! 2. scala安装 官网下载,安装后配置SCALA_HOME,bin目录追加到PATH(上图包含)

Facebook人工智能组研究员田渊栋博士在知乎专栏上更新了一篇文章,详细分析了AlphaGo在<自然>杂志上发表的论文,他认为AlphaGo整个系统即使在单机上也已具有了职业水平,与李世石的比赛会相当精彩. 以下是田渊栋博士的知乎专栏原文: 最近我仔细看了下AlphaGo在<自然>杂志上发表的文章,写一些分析给大家分享. AlphaGo这个系统主要由几个部分组成: 1. 走棋网络(Policy Network),给定当前局面,预测/采样下一步的走棋. 2. 快速走子(Fast r

哈哈,几天连续收到百度两次电话,均是利好消息,于是乎不知不觉的自己的工作效率也提高了,几天折腾了好久终于在单机上配置好了hadoop,然后也成功的运行了一个用例,耶耶耶耶耶耶. 转自:http://www.michael-noll.com/tutorials/running-hadoop-on-ubuntu-linux-single-node-cluster/ Running Hadoop on Ubuntu Linux (Single-Node Cluster) Table of Conten

配置可以参考前面一篇 https://www.cnblogs.com/a-horse-mosaic/p/9284010.html 副本集是一组服务器,其中有一个主服务器(primary),用于处理客户端请求:还有多个备份服务器(secondary),用于保存主服务器的数据副本.如果主服务器崩溃了,备份服务器会自动将其中一个成员升级为新的主服务器. 使用复制功能时,如果有一台服务器宕机了,仍然可以从副本集的其他服务器上访问数据.如果服务器上的数据损坏或者不可访问,可以从副本集的某个成员中创建一份新

一.安装单机redis  redis的安装:版本至少是3.2.8及其以上,这里以3.2.8版本为例说明 1.安装redis wget http://download.redis.io/releases/redis-3.2.8.tar.gz tar xf redis-3.2.8.tar.gz cd redis-3.2.8 make MALLOC=jemalloc make PREFIX=/usr/local/redis install  #在makeinstall 这一步指定安装路径 [root@

1.确保已经安装jdk和anaconda3.[我安装的jdk为1.8,anaconda的python为3.6] 2.安装spark,到官网 http://spark.apache.org/downloads.html 上下载,我下载的是spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz. (1)将上面的压缩包解压在一个文件夹下:注意存放的路径一定不能带空格,我存放在目录下E:\programs2\spark\spark-2.3.1-bin-hadoop2.7,然后将其加入环境变量中. 新

for xml path 用于合并与拆分 1.合并 很多时候需要在SQL Server中创建逗号分隔列表.这可以使用SQL Server的DOR XML PATH功能完成.与select语句一起使用时,FOR XML PATH生成一个xml.其示例如下所示.   1 2 3 4 5 6 DECLARE @tb TABLE(sno int identity,col1 varchar(10))   INSERT INTO @tb VALUES('a'),('b'),('c'),('d')   SEL

------------------------------1.安装MongoDB...... ------------------------------2.准备好文件夹 --config:配置文件夹mkdir F:\work\MongoDB\mongodb\data\mongodb\config20001mkdir F:\work\MongoDB\mongodb\data\mongodb\config20002mkdir F:\work\MongoDB\mongodb\data\mongod

1   在 hp unix上安装 oracle 10g ,这个不解释,直接安装好. 创建组oinstall,dba,用户oracle  [root@node1 ~]# groupadd oinstall  [root@node1 ~]# groupadd dba  [root@node1 ~]# useradd -d /home/oracle -g oinstall -G dba oracle    设置oracle用户密码  [root@node1 ~]# passwd oracle  Cha

准备工作: 安装docker https://www.docker.com/docker-ubuntu 选择ce版本 通过docker pull 下载基础镜像,ubuntu16.04, redis, mysql docker pull ubuntu16.04 docker pull redis docker pull mysql 启动一个redis容器:docker run -it --name=redis_container redis:latest /bin/bash 启动一个ubuntu1

<!--Spring ApplicationContext 载入 --> <listener> <listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class> </listener> <!-- 使Spring支持request与session的scope,如:<bean id="loginAction" c

pyenv 和virtualenv分别是干什么的? pyenv帮助你在一台机上建立多个版本的python环境, 并提供方便的切换方法. virtualenv则就是将一个目录建立为一个虚拟的python环境, 这样的话, 用户可以建立多个虚拟环境, 每个环境里面的python版本可以是不同的, 也可以是相同的, 而且环境之间相互独立. pyenv安装: https://github.com/yyuu/pyenv#choosing-the-python-version pyenv命令: https:

转自:https://blog.csdn.net/poechant/article/details/6633923

首先安装mysql,不要启动MySQL,先配置vim /etc/my.cnf.[mysqld_multi]mysqld = /usr/bin/mysqld_safemysqladmin = /usr/bin/mysqladminlog = /opt/testdb/logs/mysql/mysqld_multi/mysqld_multi.log [mysqld1]datadir=/opt/testdb/mysql3306socket=/opt/testdb/mysql3306/mysql.sock

有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Application可以直接运行在YARN集群上,这种运行模式,会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理,这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性,比如可以运行MapReduc程序,可以运行HBase集群,也可以运行Storm集群,还可以运行使用Python开发机器学习应用程序,等等

在” 理解Docker单机容器网络 “一文中,还有一个Docker容器网络的功能尚未提及,那就是Docker容器的端口映射.即将容器的服务端口P’ 绑定到宿主机的端口P上,最终达到一种效果:外部程序通过宿主机的P端口访问,就像直接访问Docker容器网络内部容器提供的服务一样. Docker针对端口映射前后有两种方案,一种是1.7版本之前docker-proxy+iptables DNAT 的方式:另一种则是1.7版本(及之后)提供的完全由iptables DNAT实现的端口映射.不过在目前do

摘自: http://www.cnblogs.com/kinglau/p/3796164.html http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛.尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住.加上网上不少教程也甚是坑,导致新手折腾老几天愣是没装好,很是打击学习热情. 本

一.管道 管道(pipe)是用于进程间通信的共享内存区域.创建管道的进程称为管道服务器,而连接到这个管道的进程称为管道客户端.一个进程向管道写入信息,而另外一个进程从管道读取信息. 异步管道是基于字符和半双工的(即单向),一般用于程序输入输出的重定向:命名管道则强大地多,它们是面向消息和全双工的,同时还允许网络通信,用于创建客户端/服务器系统. 异步管道(匿名管道): 管道(Pipe)是一种具有两个端点的通信通道:有一端句柄的进 程可以和有另一端句柄的进程通信.管道可以是单向-一端是只读的,另一

        前一节从宏观角度给大家介绍了Spark ML的设计框架(链接:http://www.cnblogs.com/jicanghai/p/8570805.html),本节我们将介绍,Spark ML中,机器学习问题从单机到分布式转换的核心方法.         单机时代,如果我们想解决一个机器学习的优化问题,最重要的就是根据训练数据,计算损失函数和梯度.由于是单机环境,什么都好说,只要公式推导没错,浮点数计算溢出问题解决好,就好了.但是,当我们的训练数据量足够大,大到单机根本存储不下的

作为主流开发语言, 用python 开发的程序越来越多. 方便的是大多linux系统里面都默认集成了python, 开发可以随时随地开始. 但有时候这也成为了一个短板, 比如说有时候我们需要开发和调试一些需要安装在默认python路径里的程序, 反复地修改和安装会使系统目录越来越乱,这对于一些有洁癖的程序员来说是不可接受的. 还有时候我们需要在不同的python版本上开发, 而系统一般只会自带一到两种python版本, 切换起来更是麻烦. 本文将介绍如何利用pyenv 和virtualenv 在

作为主流开发语言, 用python 开发的程序越来越多. 方便的是大多linux系统里面都默认集成了python, 开发可以随时随地开始. 但有时候这也成为了一个短板, 比如说有时候我们需要开发和调试一些需要安装在默认python路径里的程序, 反复地修改和安装会使系统目录越来越乱,这对于一些有洁癖的程序员来说是不可接受的. 还有时候我们需要在不同的python版本上开发, 而系统一般只会自带一到两种python版本, 切换起来更是麻烦. 本文将介绍如何利用pyenv 和virtualenv 在