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零基础搭建Hadoop大数据处理-环境

由于Hadoop需要运行在Linux环境中,而且是分布式的,因此个人学习只能装虚拟机,本文都以VMware Workstation为准,安装CentOS7,具体的安装此处不作过多介绍,只作需要用到的知识介绍。 VMware的安装,装好一个虚拟机后利用复制虚拟机的方式创建后面几个虚拟机,省时省力,需要注意的是需要修改每个虚拟机的IP与主机名。 所有虚拟机采用NAT模式上网,而且要保证与物理主机的IP互相能访问。 需要注意的几个问题。nat如果上网首先需要查看物理机(pc机)这个服务器已经启动。上网的原理:流量是走的物理网卡,但是它的ip,却是和物理机没有关系的。也就是说,无论你怎么更换网络环境,你的虚拟机都不需要做改变。这就是它的优点。 首先在安装VMware 之后,我们会看到多了两个网卡 这个如果经过网络配置的折磨,应该能找到着两个网卡:vmnet1和vmnet8,这里讲的是vmnet8。 重点看右侧第三图你会看到ip地址,这个ip地址,因个人而异,也就是说不同网络,不同环境,这个ip变化的概率是很大的。可能是192.168.0.1等等。这里也相当于我们编程的一个变量,这里是需要你根据...

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1.Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具,如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。 2.MassiveOnlineAnalysis(MOA)是一个面向数据流挖掘的流行开源框架,有着非常活跃的成长社区。它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩展性更强。 3.MEKA项目提供了一个面向多标签学习和评价方法的开源实现。在多标签分类中,我们要预测每个输入实例的多个输出变量。这与“普通”情况下只涉及一个单一目标变量的情形不同。此外,MEKA基于WEKA的机器学习工具包。 4.AdvancedDataminingAndMachinelearningSystem(ADAMS)是一种新型的柔性工作流引擎,旨在迅速建立并保持真实世界的复杂知识流,它是基于GPLv3发行的。 5.EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Stru...

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