大数据Hadoop最新版实战Linux Ubuntu 16.04安装与运行测试例子
大数据Hadoop运行环境，依赖于Java JDK，核心的大数据框架基于Java开发的，目前互联网公司、电商、医疗、银行、医院等都有大数据应用，开源Hadoop生态统治了大数据领域，基本没有对手。企业要做大数据，基本最成熟的开源大数据平台就是Hadoop体系。今天基于Linux Ubuntu 16.04安装最新的Hadoop。大数据Hadoop最新版3.2.0实战安装与测试Linux Ubuntu 16.04，并运行文本分析的例子。
1、安装Java JDK 1.8 环境，确保Hadoop运行。
可以选择安装Oracle JDK或者Open JDK。目前企业开发建议使用Open JDK。
如果是付费用户，愿意安装Oracle JDK也行。
sudo apt-get install oracle-java8-installer
sudo a
关注公众号
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有，本站原创内容转载请注明来源。
-
上一篇
MaxCompute Spark开发指南
MaxCompute Spark开发指南 0. 概述 本文档面向需要使用MaxCompute Spark进行开发的用户使用。本指南主要适用于具备有Spark开发经验的开发人员。 MaxCompute Spark是MaxCompute提供的兼容开源的Spark计算服务，它在统一的计算资源和数据集权限体系之上，提供Spark计算框架，支持用户以熟悉的开发使用方式提交运行Spark作业，以满足更丰富的数据处理分析场景。 本文将重点介绍MaxCompute Spark能够支撑的应用场景，同时说明开发的依赖条件和环境准备，重点对Spark作业开发、提交到MaxCompute集群执行、诊断进行介绍。 1. 前提条件 MaxCompute Spark是阿里云提供的Spark on MaxCompute的解决方案，能够让Spark应用运行在托管的MaxCo
-
下一篇
基于实时计算（Flink）与高斯模型构建实时异常检测系统
案例与解决方案汇总页：阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 1. 概述 异常检测（anomaly detection）指的是对不符合预期模式或数据集（英语：dataset）中其他项目的项目、事件或观测值的识别。实际应用包括入侵检测、欺诈检测、故障检测、系统健康监测、传感器网络事件检测和生态系统干扰检测等。 之前我曾经介绍过一种异常检测的解决方案《准实时异常检测系统》，但那个架构中Flink主要承担的还是检测后的分析，真正的异常检测被前置到了业务系统中。 在本文中，我将介绍一种直接使用Flink做实时异常检测的方案。 2. 异常检测算法 2.1 异常的种类 异常（离群点）分为三种类型： 全局离群点，最基本的异常，即一个单独的远离群体的点； 情境（或条件）离群点，该点在全局不算异常，但在某个上下文中却是异常的，比如人的性别为男性不是异常，但如果
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
微信收款码
支付宝收款码