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Hadoop入门(八)——本地运行模式+完全分布模式案例详解,实现WordCount和集群分发脚本xsync快速配置环境变量 (图文详解步骤2021)[通俗易懂]

这个系列文章传送门: Hadoop入门(一)——CentOS7下载+VM上安装(手动分区)图文步骤详解(2021) Hadoop入门(二)——VMware虚拟网络设置+Windows10的IP地址配置+CentOS静态IP设置(图文详解步骤2021) Hadoop入门(三)——XSHELL7远程访问工具+XFTP7文件传输(图文步骤详解2021) Hadoop入门(四)——模板虚拟机环境准备(图文步骤详解2021) Hadoop入门(五)——Hadoop集群搭建-克隆三台虚拟机(图文步骤详解2021) Hadoop入门(六)——JDK安装(图文步骤详解2021) Hadoop入门(七)——Hadoop安装(图文详解步骤2021) Hadoop入门(八)——本地运行模式+完全分布模式案例详解,实现WordCount和集群分发脚本xsync快速配置环境变量 (图文详解步骤2021) Hadoop入门(九)——SSH免密登录 配置 Hadoop入门(十)——集群配置(图文详解步骤2021) Hadoop入门(十一)——集群崩溃的处理方法(图文详解步骤2021) Hadoop入门(十二)——配置历史服务器及日志的聚集(图文详解步骤2021) Hadoop入门(十三)——集群常用知识(面试题)与技巧总结 Hadoop入门(十四)——集群时间同步(图文详解步骤2021) Hadoop入门(十五)——集群常见错误及解决方案

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    关于数据挖掘就业方面的问题?

    1.数据挖掘主要是做算法还是做应用?分别都要求什么? 这个问题太笼统,基本上算法和应用是两个人来做的,可能是数据挖掘职位。做算法的比较少,也比较高级,其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了),更多的是技术选型,特征工程抽取,最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等,还是要求扎实的算法和数据结构功底,以及丰富的分布式计算的知识的,以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的,很难找到。绝大读书数据挖掘岗位都是做应用,数据清洗,用现成的库建模,如果你自己不往算法或者

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    【陆勤践行】数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单

    数据科学家自我修养——一份数据科学的开放课程清单 最近一年以来,大数据这个概念被吹嘘的天花乱坠,仿佛你要是不说大数据就落伍了。继云计算之后,大数据已然成为IT行业的热点。《哈佛商业评论》更是宣称“数据科学家”是二十一世纪最性感的职业。所谓性感,既代表着难以名状的诱惑,又说明了大家都不知道它干的是什么。这里我不想重复什么是大数据,什么是数据科学,而是想以个人过去接近2年时间通过MOOC(开放课程)来学习数据科学的实践来给出一份个人建议的数据科学学习之路的课程清单。 数据科学家的自我修养 Drew Conway

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