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大数据环境部署篇07(完结)

Sqoop是apache旗下的一款 ”Hadoop和关系数据库之间传输数据”的工具导入数据:将MySQL,Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统导出数据:从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库第一步:上传并解压将我们下载好的安装包上传到服务器的/bigdata/soft路径下,然后进行解压cd /bigdata/soft/tar -zxf sqoo

#hive#hdfs#hadoop +2
最全前端面经(持续更新)

OSI的7层模型:HTTP特点、HTTPS特点等http协议支持客户端/服务端模式,也是一种请求/响应模式的协议。简单快速:客户向服务器请求服务时,只需传送请求方法和路径。请求方法常用的有GET、HEAD、POST。灵活:HTTP允许传输任意类型的数据对象。传输的类型由Content-Type加以标记。无连接:限制每次连接只处理一个请求。服务器处理完请求,并收到客户的应答后,即断开连接,但是却不利

#经验分享#程序人生#面试
DragonBone和Spine互相转化指令实现

安装所需依赖$ npm install dragonbones-tools --global使用方法将当面目录下所有的 Spine JSON 格式文件转换为龙骨 JSON 格式文件。$ 2db -t spine将当面目录下所有的 Live2d JSON 格式文件转换为龙骨 JSON 格式文件。$ 2db -t live2d将当面目录下所有的龙骨 JSON 格式文件转换为最新的龙骨 JSON 格式文

#spine
新建、重命名、删除文件夹必须要通过刷新才能显示解决办法

解决办法按下win+R跳出运行对话框,在对话框中输入“regedit”启动注册表编辑器,展开HKEY_LOCAL_MACHINE\System\Currentcontrolset\Control\Update分支。就能在该分支下看到一个名为“UpdateMode”的DWORD值,它就是用于设置是否自动刷新窗口显示的,系统默认值为1,表示手工刷新,该值若为0则表示自动刷新。我们只要用鼠标右键单击“U

#其他
最全前端面经(持续更新)

OSI的7层模型:HTTP特点、HTTPS特点等http协议支持客户端/服务端模式,也是一种请求/响应模式的协议。简单快速:客户向服务器请求服务时,只需传送请求方法和路径。请求方法常用的有GET、HEAD、POST。灵活:HTTP允许传输任意类型的数据对象。传输的类型由Content-Type加以标记。无连接:限制每次连接只处理一个请求。服务器处理完请求,并收到客户的应答后,即断开连接,但是却不利

#经验分享#程序人生#面试
Hadoop编程实践

以下是我云计算实验的作业,完成作业的过程中碰到了许多问题,但是最后都一一解决了,这个过程蛮痛苦的,但是完成的一瞬间如释重负,有问题欢迎大家与我交流!一、题目要求及说明(1)每人在自己本地电脑上正确安装和运行伪分布式Hadoop系统。(2)安装完成后,自己寻找一组英文网页数据,在本机上运行Hadoop系统自带的WordCount可执行程序文件,并产生输出结果。(3)实现并测试矩阵相乘程序(选做)二、

#hadoop#大数据#ubuntu +1
CSS使两个盒子并列

在两个div容器属性中添加float:left/right;但是要保证这两个div容器的width和height的和小于父元素的width和height。div1{float: left;height: 20px;width: 30px;}div2{float: left;height: 20px;width: 30px;}父元素div{height: >=40px;width: >=

#css
系统详细设计说明书

人力资源管理系统详细设计说明书Version 3.0文档编号 TTS***2014-06-24文档历史版本标题内容作者时间...

#经验分享
Python实现网络聊天室(支持多人聊天与私聊)

实验名称:网络聊天室功能:i.掌握利用Socket进行编程的技术ii.掌握多线程技术,保证双方可以同时发送iii.建立聊天工具iv.可以和单人聊天v.可以和多个人同时进行聊天vi.使用图形界面,显示双方的语录vii.程序可以在一定程度上进行错误识别概述实验通过聊天室可以完成单人或多人之间的聊天通信,功能的实现主要是通过Socket通信来实现。本次实验采用客户端/服务器(C/S)架构模式,通过Pyt

#经验分享
NUAA模式识别实验报告

模式识别实验报告题目一​实现至少一个无监督算法:K-均值、ISOData算法、GMM算法等等。并通过数据集实验讨论其性能。可直接使用他人开源代码。任意自选数据集。K-均值算法1.算法原理概念​K-均值(K-Means)算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。​

#python#算法
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