《HBase管理指南》一第1章　HBase集群安装-低调大师

《HBase管理指南》一第1章　HBase集群安装

2017-05-01 543

本节书摘来异步社区《HBase管理指南》一书中的第1章，第1.1节，作者：蒋燚峰译者：苏南，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

第1章　HBase集群安装

HBase管理指南
本章内容：

快速入门
Amazon EC2的安装及准备
Hadoop安装
ZooKeeper安装
内核参数设置修改
HBase安装
Hadoop/ZooKeeper/HBase基本配置
多个高可靠性（HA）主节点的安装

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Apache Spark机器学习.2.4　数据集重组

2.4　数据集重组本节，我们介绍数据集重组技术。我们将讨论一些特殊的Spark数据重组特征，以及一些可以用在Spark notebook中基于R语言数据重组的特别方法。学习完本节，我们可以根据不同的机器学习需要进行数据集重组。 2.4.1　数据集重组任务数据集重组虽然听起来比较容易，但还是很有挑战，并且非常耗时。有两个常见的数据重组任务：一是，获取一个用于建模的数据子集；二是，以更高的层次汇总数据。例如，我们有学生数据，但是我们需要一些班级层面的数据集。为此，我们需要计算学生的一些属性，然后重组为新的数据。处理数据重组，数据科学家和机器学习从业者经常使用他们熟悉的SQL和R语言编程工具。幸运的是，在Spark环境中，Spark SQL和R notebook能够让用户沿用他们熟悉的方式。我们将在下面两节中详细说明。总体来讲，我们推荐使

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2.5　数据集连接本节，我们将介绍数据连接的技术，并讨论Spark处理数据连接的特有的特征，以及一些使工作更容易进行的数据连接解决方案。学习完本节，我们将有能力按照各类机器学习需要做数据连接。 2.5.1　数据连接及其工具——Spark SQL 为机器学习项目准备数据集时，我们一般需要组合多个数据集。关系表通过主键和外键进行连接。连接两个及以上的数据集听起来容易，但做起来非常有挑战，并且非常耗时。在SQL语句中，SELECT是最常用的命令。作为例子，下面是一个执行连接的典型的SQL代码：为执行上面提到的表连接任务，数据科学家和机器学习从业者经常使用他们熟悉的SQL工具。在Spark环境中，Spark SQL就是为此开发的工具。 Spark SQL能够让用户在Spark开发环境中使用SQL或 DataFrame API查询结构化数据，这

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。