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该文件是 Hadoop 2.9.2 的压缩包。

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简介：
Hadoop是Apache开发的一款开放源代码框架，它采用Java语言进行编写，能够通过编写简化的程序来完成大规模数据集的分布式计算任务。这些基于Hadoop框架的应用，能够在分布式存储和大规模计算机集群计算的环境中运行。Hadoop展现出卓越的可扩展性，其集群系统具备从单个机器扩展到成千上万台机器的强大能力。Hadoop采用了Apache v2协议，并且其核心实现灵感来源于Google发布的MapReduce论文，同时还融入了函数式编程的理念。

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  • Hadoop 2.9.2 Eclipse插件
    优质
    简介：Hadoop 2.9.2 Eclipse插件是一款集成开发环境插件，允许开发者在Eclipse中直接访问和操作Hadoop集群资源，支持高效开发与调试MapReduce程序。 Hadoop 2.9.2 的 Eclipse 插件包含以下内容： 1、使用 hadoop-eclipse-plugin-2.9.2.jar 这个插件可以访问远程的 HDFS 文件系统。 2、使用 hadoop-eclipse-plugin-2.9.2-local.jar 可以访问本地文件系统。 3、wintuils_hadoop.zip 包含了在本地 Eclipse 中运行所需的包。另外，由于 2.9.2 版本的 Hadoop 编译包体积较大，无法上传。
     
  • Hadoop 2.9.2所需的hadop.dll和winutils.exe文件
    优质
    本资源提供Hadoop 2.9.2版本必需的hadop.dll与winutils.exe文件，适用于Windows系统环境下的开发配置，帮助用户快速搭建本地测试环境。 本段落介绍了解决在Windows环境下连接调试远程Hadoop时遇到的“HADOOP_HOME and hadoop.home.dir are unset”错误的一系列方法，并提供使用指南。经测试适用于2.9.2和2.9.1版本。
     
  • Hadoop-2.9.2.tar.gz
    优质
    Hadoop-2.9.2.tar.gz 是 Apache Hadoop 项目发布的源代码和可执行文件的压缩包，版本为2.9.2，包含用于大规模数据处理的软件框架。 Hadoop 2.9.2 源码在使用 CentOS 7 64位虚拟机环境、JDK8 和 Maven 3.6 编译而成。
     
  • Hadoop-2.9.2.tar.gz
    优质
    Hadoop-2.9.2.tar.gz 是 Apache Hadoop 项目发布的源代码和二进制文件压缩包，版本号为2.9.2，用于分布式计算环境的大数据处理。 Hadoop是Apache提供的一款开源框架，使用Java语言编写，并允许通过简单的程序实现大规模数据集合的分布式计算。运行在Hadoop上的应用可以在分布式的存储系统以及计算机集群环境中工作。 Hadoop具有高扩展性，能够从单个节点扩展到数千个节点。它采用的是Apache v2协议，并且基于Google发布的MapReduce论文进行开发，同时采用了函数式编程的思想。
     
  • hadoop-eclipse-plugin-2.9.2.jar插件
    优质
    Hadoop Eclipse Plugin 2.9.2.jar 是一个用于集成Hadoop开发环境与Eclipse IDE的插件，它允许开发者直接在Eclipse中编写、提交和监控Hadoop作业。 hadoop-eclipse-plugin-2.9.2.jar是适用于Hadoop 2.9.2的Eclipse插件，由本人编译并已亲测可用。
     
  • Hadoop-2.9.2-for-Windows.zip
    优质
    Hadoop-2.9.2-for-Windows 是专为Windows系统设计的数据处理框架Hadoop的安装包。它使用户能够在本地计算机上搭建分布式文件系统的开发环境，支持大数据分析与存储。 Windows 下的 Hadoop 可直接下载。
     
  • Hadoop和JDK的安装包压缩版
    优质
    本资源提供Hadoop与JDK安装包的压缩版本，便于用户快速下载及部署开发环境，适用于大数据处理与Java应用开发。 Hadoop和JDK的压缩包是搭建Hadoop平台的基础必备软件。
     
  • nltk_data压缩包文件
    优质
    NLTK_DATA压缩包包含了Python自然语言处理库NLTK所需的数据文件和模型资源，便于用户快速安装并使用该库进行文本分析。 在Python的自然语言处理（NLP）领域，NLTK库扮演着至关重要的角色，而nltk_data是其重要组成部分之一。它包含了大量用于训练模型、进行文本预处理以及执行各种NLP任务的数据集和资源。本段落将深入探讨nltk_data包含的各个子模块及其应用，帮助读者更好地理解这一关键工具。 首先来看`chunkers`模块。分词后的进一步处理称为Chunking，它通过组合具有相同词性的连续词语来形成更大的单元，如名词短语或动词短语。nltk_data提供了预训练的chunker，方便对文本进行结构分析，这对于信息提取和语义理解非常有用。 其次，`corpora`是nltk_data的核心部分之一，包含了各种语言的语料库（例如Brown语料库、Gutenberg电子书以及Web文本等）。这些丰富的数据源不仅用于训练和测试NLP模型，还适用于词汇习得、语法分析及情感分析等多种任务。 在`grammars`模块中，一系列预定义的语法规则被提供给开发者使用。通过结合这些规则与NLTK解析器，可以构建复杂的自然语言理解和生成系统。 `help`子目录为初学者提供了关于NLTK库的重要辅助信息、文档和示例教程等资源。 此外，在`models`模块中包含了一系列预训练模型（如词性标注器和命名实体识别器），这些可以直接应用于处理新的文本数据，大大减少了开发者的训练成本。 另外，nltk_data中的`stemmers`集合了多种词干提取算法（例如Porter Stemmer和Lancaster Stemmer）。它们能够将单词还原到其基本形式，便于后续的文本分析与信息检索工作。 在`taggers`模块中，则包括了一系列用于自动为每个单词添加词性标签的工具（如基于条件随机场的Maxent_Tagger），这是许多NLP任务的基础步骤之一。 最后，在处理文本时不可或缺的是通过使用nltk_data中的`tokenizers`来将文本分割成最基本的单元，例如PunktSentenceTokenizer能够智能地识别句子边界，这对于后续文本处理至关重要。 总之，nltk_data是NLTK库的强大后盾。它提供了丰富的数据资源、预训练模型和工具，极大地简化了自然语言处理的复杂性。无论是新手还是经验丰富的开发者都能从中受益，并利用其高效准确地实现诸如情感分析、主题建模及机器翻译等复杂的NLP任务。
     
  • Tangent文件压缩包.rar
    优质
    Tangent文件压缩包包含了一系列与数学中的切线概念相关的学习资料和工具，适用于学生、教师及研究人员。 在使用OriginLab的Tangent插件时，在Origin 8.0版本中绘制图表的过程中，经常会需要给曲线添加切线。这里提供一种简便的方法来画切线。