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第一节-Greenplum 介绍及安装部署.pdf

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简介:
本资料介绍了Greenplum数据库的基本概念、架构特点以及如何进行安装和部署,适合初学者快速了解并掌握Greenplum的使用方法。 第一节课-Greenplum 介绍-安装与部署.pdf 文档内容主要围绕Greenplum数据库的入门知识展开,包括其基本概念、特点以及如何进行安装和部署等步骤的详细介绍。适合初学者了解并快速上手使用Greenplum数据库系统。

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  • -Greenplum .pdf
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    本资料介绍了Greenplum数据库的基本概念、架构特点以及如何进行安装和部署,适合初学者快速了解并掌握Greenplum的使用方法。 第一节课-Greenplum 介绍-安装与部署.pdf 文档内容主要围绕Greenplum数据库的入门知识展开,包括其基本概念、特点以及如何进行安装和部署等步骤的详细介绍。适合初学者了解并快速上手使用Greenplum数据库系统。
  • Flink简
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    本教程介绍Apache Flink的核心概念及其在大数据处理中的作用,并详细指导如何进行环境搭建和安装配置。 ### Flink介绍及安装部署详解 #### 一、Flink简介 Apache Flink 是一个用于分布式数据流处理和批处理的开源框架。它能够提供高效的数据处理能力,并支持实时与批量两种模式。其核心是流处理引擎,可以同时应对有界和无界的海量数据。 #### 二、Flink体系结构 Flink 的架构主要包括以下组件: 1. **客户端(Client)**:负责提交作业并获取结果。 2. **作业管理器(JobManager)**:作为集群的核心部分,接收来自客户端的作业请求,并协调资源分配与调度计划执行。JobManager 负责整个系统的管理和监控工作。 3. **任务管理器(TaskManager)**:实际处理数据流的任务单元,根据 JobManager 的指令进行计算。 #### 三、Flink体系结构详解 - **提交过程**: - 客户端准备作业并将其发送给 JobManager。 - JobManager 分析和优化作业,并将执行计划分配给各个 TaskManager。 - TaskManager 根据接收到的计划启动任务,完成后报告状态至 JobManager。 - 最终结果返回客户端。 - **通信机制**: - TaskManager 向 JobManager 报告其运行情况,包括开始、进行中和完成等阶段的状态更新。 - JobManager 监视作业执行状况,并确保按预期进程推进。 #### 四、Flink安装模式 Flink 支持多种部署方式,例如: 1. **Local Mode(单机)**:适合开发调试使用,在生产环境不推荐采用。 2. **Standalone Mode(独立集群)**:适用于测试和开发阶段,无需依赖外部资源调度平台如 YARN 或 Mesos。 3. **Flink on YARN**:利用 Hadoop YARN 进行资源管理,适用于大规模生产的部署场景。 #### 五、Flink安装步骤 ##### 1、环境准备 - 安装 JDK 版本为 1.8。 - 推荐使用 `flink-1.14.5-bin-scala_2.12.tgz` 的 Flink 包版本。 ##### 2、单节点部署 - **解压安装包**:通过命令 `tar -zxvf flink-1.14.5-bin-scala_2.12.tgz` 解压缩。 - **设置权限**:使用 `chown -R root:root flink` 命令调整文件所有权。 - **启动集群**: - 关闭防火墙服务:`systemctl stop firewalld` - 启动 Flink 集群:执行命令 `bin/start-cluster.sh` - 检查进程状态,确保有 jobmanager 和 taskmanager 的运行记录。 - **关闭集群**:使用命令 `bin/stop-cluster.sh` 关闭。 ##### 3、示例操作 - 访问 Web 界面查看作业信息:通过 URL 地址 `http:10.251.160.39:8991` - 提交 WordCount 示例任务:运行命令 `flink run homemonitorflink-1.14.5/examples/bashWordCount.jar --input homemonitorflink-1.14.5/conf/flink-conf.yaml`。 - 通过 Web UI 查看作业执行结果。 #### 六、Standalone 集群搭建原理 - **基本构成**:至少需要一个 master 进程和若干 TaskManager 进程来组成 Standalone 集群。 - **启动进程**:master 启动 Dispatcher 和 ResourceManager,TaskManagers 注册到 ResourceManager 上。 - **高可用性配置**:默认情况下不支持高可用。若需启用,则须进行额外的设置以确保 JobManager 与 worker 过程中的故障恢复机制。 #### 七、总结 Flink 凭借其强大的流处理能力和灵活多样的部署方式,在大数据领域占据重要地位。通过本段落介绍,初学者可以快速了解 Flink 的架构和安装流程,并为进一步深入学习奠定基础。无论是单机模式还是集群配置,Flink 都提供了丰富的功能支持,使其成为复杂数据流处理的理想解决方案。
  • 章课程.pdf
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    本章为课程概览,详细介绍课程目标、内容框架及学习方法,帮助学生快速了解和适应后续的学习安排。 【算法的重要性】 在信息化社会中,算法是解决问题的关键工具,其重要性不言而喻。它不仅是计算机科学的核心组成部分之一,而且对于理解计算机系统的运作、优化问题解决方案以及开发高效软件至关重要。“算法设计与分析”这门课程由徐云教授主讲,旨在通过深入探讨算法的原理和实践来培养学生的抽象思维能力,并激发他们解决复杂问题的热情。 1.1 课程信息 本课程主要分为几个部分:基础理论、排序及顺序统计、数据结构、高级设计与分析技术、高级数据结构以及图算法等。参考教材为《算法导论》(第三版),作者包括Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson 和 Ronald L. Rivest,由机械工业出版社于2013年出版。 1.2 算法的学习意义、概念和重要性 学习算法不仅是为了掌握代码实现,更重要的是理解其背后的逻辑与思想。课程的目标不仅仅是让学生记住一系列的算法,而是培养他们具备独立思考的能力,在面对任何问题时能够设计出新的解决方案。这将使学生超越普通程序员的角色,成为出色的思考者和设计师。 【算法初步】 第二章“算法初步”是本课程的基础部分,主要介绍算法的基本概念及其分析方法。理解时间复杂度与空间复杂度等基本要素对于评估算法效率及选择最佳解法至关重要。 【函数增长率】 第三章探讨了不同函数的增长率,这是分析和优化算法性能的基础。通过对各种增长类型的了解,可以预测算法在处理大规模数据时的表现,并据此做出更好的设计决策。 【递归】 第四章深入讲解了递归的概念、性质及其应用方法。本章节不仅涵盖如何正确理解与调试递归程序的知识点,还介绍了避免常见陷阱的技巧和策略。 【概率分析及随机化算法】 概率分析以及利用随机化技术提高算法效率是现代计算中的重要课题之一。这部分内容将介绍如何运用概率论来评估和改进算法性能,并展示设计高效且可靠的随机化方法的实际案例。 【后续章节】 接下来的部分将继续涵盖排序与顺序统计、数据结构、高级设计策略及图算法等主题,全面覆盖了从基础到进阶的所有方面,旨在帮助学生掌握解决实际问题所需的技术技能。通过系统学习和实践,“算法设计与分析”这门课程将为学生们在信息技术领域的职业生涯奠定坚实的基础。
  • 二章 :阿里云物联网平台.pdf
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    本章节介绍了阿里云物联网平台的核心功能与服务,包括设备管理、数据分析及安全机制等,并展示了其在智能硬件领域的广泛应用。 基于STM32节点和阿里云IoT平台的物联网应用开发系列课程第二章内容如下: - **视频观看**:AI电堂、阿里云大学IoT课堂 - **课件胶片下载**:STMCU中文官网、阿里云大学IoT课堂 - **课件项目下载**:STMCU中文官网、阿里云大学IoT课堂 第二章内容简介: 1. 第一节:物联网平台简介 - 介绍物联网平台的结构和功能。 2. 第二节:物联网平台基础概念讲解 - 讲解设备与平台相关的基础概念。
  • WAS指南
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    《WAS介绍与部署指南》是一份全面解析WebSphere Application Server(WAS)的文档,旨在帮助开发者和管理员了解其功能、架构,并指导如何有效地安装及配置WAS环境。 本段落档简要介绍了Was,并提供了部署安装的操作步骤。
  • Greenplum 快速调优.pdf
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    本PDF文件详细介绍了如何在Greenplum数据库环境中进行快速而有效的性能优化,包括常见的调优技巧和策略。 第四节课的内容是关于如何快速调优Greenplum数据库的技巧和方法。
  • DeepSeek、原理、评测合集
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    本合集深入解析DeepSeek的工作机制与技术原理,并提供详细的部署指南和客观的性能评估,助您全面掌握其应用与价值。 随着人工智能技术的迅速发展,DeepSeek作为一个引人瞩目的AI项目,吸引了众多技术爱好者和专业人士的关注。它在人工智能、机器学习和深度学习领域的重要性不言而喻,不仅代表着最新的人工智能技术动态,还为AI应用的普及和落地提供了有效工具。 DeepSeek的核心是一个名为DeepSeek-R1的人工智能模型,利用大规模语言模型(LLM)技术执行复杂的自然语言处理任务。其独特之处在于高效率和易用性,在个人用户和企业用户之间都颇受欢迎。此外,关于如何配置与使用该模型的方法也在不断被分享。 除了DeepSeek-R1外,项目还包括了两个重要分支:DeepSeekMoE 和 DeepSeek Janus-Pro。前者专注于扩展性和处理大规模数据集的能力;后者则是性能优化版本,在保持基础功能的同时提升了速度和准确性。 在对DeepSeek进行评测时,人们将其与诸如OpenAI的O1模型等热门AI模型进行了比较,以更清晰地了解其优势和局限性,并预测它有望在未来成为行业巨头之一。开源特性使得用户能够在多种硬件平台上体验最新的人工智能技术,包括从树莓派到高性能计算服务器等多种安装选项。 为了帮助用户更好地理解和使用DeepSeek,本合集提供了关于如何进行本地安装、在不同设备上运行以及通过各种参数和选项来优化性能的教程。此外,详细的文档还使初学者与有经验的开发者能够快速搭建起自己的AI应用环境。 DeepSeek的成功不仅源于其强大的技术实力,也归功于持续不断的更新和改进。开发团队不断收集用户反馈,并将这些反馈转化为实际的功能升级和性能提升,从而保持在人工智能领域的前沿地位。 随着技术的进步,DeepSeek的应用范围也在不断扩大,从最初的文本生成与理解扩展到图像识别、语音合成等多模态AI应用领域。未来,它有望继续引领人工智能的发展潮流,在行业中扮演不可或缺的角色。
  • MinIO 文档
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    简介:本资源包含MinIO安装部署所需的所有文件和详尽步骤说明,帮助用户快速搭建高效、可靠的对象存储服务。 MinIO 安装部署包及单机与集群模式的部署文档。
  • Nginx服务器详解架构
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    本教程详细解析了如何在不同环境中部署Nginx服务器,并介绍了其核心架构和工作原理。适合初学者快速掌握Nginx配置与优化技巧。 本段落详细介绍了在Nginx服务器上部署防御措施及负载均衡配置方案,并深入探讨了高可用主从模式与双主模式的架构设计。
  • Ambari 2.7.4 离线
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    本文将详细介绍如何部署Apache Ambari 2.7.4版本,并讲解在无网络环境下利用离线安装包进行Hadoop集群配置的方法。 资源列表详情如下: - Ambari 2.7.4 部署手册 - ambari-2.7.4.0-centos7.tar.gz - HDP-UTILS-1.1.0.22-centos7.tar.gz - HDP-GPL-3.1.5.0-centos7-gpl.tar.gz - HDP-3.1.4.0-centos7-rpm.tar.gz 以上资源用于大数据产品 Ambari 的部署学习,并包含该资源使用的相应主要产品包,仅限于部署学习使用,不得将其应用于商业目的。