定义一个圆柱体类 Cylinder，创建相应的对象，然后计算圆柱体的底面积和体积。
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
S3C2410A共有117个多功能复用输入输出口（I/O口），分为8组PORT A～PORT H。PORT A除了作为功能口外，它只作为输出口使用；其余的PORT B～PORT H都可以作为输入输出口使用。8组I/O口按照其位数的不同，可分为：
本文介绍了大数据处理框架Apache HAWQ的源起、设计目标、主要特性、系统架构、性能、适用场景以及与其他大数据处理框架的对比。HAWQ适用于需要高性能、低延迟、类似SQL的查询语言来处理大规模数据集的场景。HAWQ基于Apache Hadoop构建，并提供了类似于Hive的SQL查询语言。与Hive、SparkSQL、Impala等大数据处理框架相比，HAWQ在查询性能、运行时延迟、支持的数据类型、内置函数等方面都有显著的优势。
Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术，专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce，它扩展了MapReduce模型，以便有效地将其用于更多类型的计算，包括交互式查询和流处理。Spark的主要特性是其内存中的集群计算，可以提高应用程序的处理速度。
找到边界条件 num = 1，然后调用 fac(num) = num * fac(num - 1) 即可！
FX系列作为三菱基本款的PLC，它们之间的通讯体例别离如下：CC-LINK，N:N网络连接，并联连接。
找出一个二维数组中的鞍点，即该位置上的元素在该行最大，在该列上最大（也可能没有鞍点）。
猴子吃桃问题：猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一般，还不过瘾，又多吃了一个，第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时，见只剩下一个桃子了。求第一天共摘了多少。
对随机生成的 10 个数进行首尾元素交换，然后升序排序后输出，最后在降序排序后输出。
古典问题：有一对兔子，从出生后第 3 个月起每个月都生一对兔子，小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子，假如兔子都不死，问每个月的兔子对数为多少？（输出第 10 个月的兔子对数）
输入一个整数，然后将其转换为字符串，然后遍历输出从右端开始的 4 ~ 7 位即可！
海滩上有一堆桃子，五只猴子来分。第一只猴子把这堆桃子凭据分为五份，多了 一个，这只猴子把多的一个扔入海中，拿走了一份。第二只猴子把剩下的桃子又平均分 成五份，又多了一个，它同样把多的一个扔入海中，拿走了一份，第三、第四、第五只 猴子都是这样做的，问海滩上原来最少有多少个桃子？
在循环中，只要除数不等于 0，用较大数除以较小的数，将较小的一个数作为下一轮循环的大数，取得的余数作为下一轮循环的较小的数，如此循环知道较小的数的值为 0，返回较大的数，此数极为最大公约数，最小公倍数为两数之积除以最大公约数。
输入星期几的第一个字母来判断一下是星期几，若第一个字母一样，则继续判断第二个字母。
有 N 个整数，使其前面各数顺序向后移 M 个位置，最后 M 个数变成最前面的 M个数。
某公司采用公用电话传递数据，数据是四位整数，在传递过程中是加密的，加密规则如下：每位数字都加上 5 然后用和除以 10 的余数来代替该数字，再将第一位和第四位交换，第二位和第三位交换。
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
设计一个装备类 Equipment，该类有两个属性，一个是名字 name，类型为字符串类型，另一个是价格 price，类型为 int。然后实例化 3 件具体装备并打印其名字和价格。
常用的数控加工方法之一，能同时控制多个坐标轴运动（3-5轴），并使之保持预先确定的运动关系，从而把工件加工成某一物定形状的零件。
有 1、2、3、4 四个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？这些三位数都是多少？
错误处理指用户代码发生错误时，系统调用错误处理模块的接口函数，完成上报错误信息，并调用用户自己的钩子函数，进行特定的处理。
1、Hadoop的整体框架 Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS
1、Hadoop的整体框架 Hadoop由HDFS、MapReduce、HBase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中最基础最重要元素为底层用于存储集群中所有存储节点文件的文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来执行MapReduce程序的MapReduce引擎。 （1）Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口； （2）Hive是基于Hadoop的一个工具，提供完整的SQL查询，
一、Hadoop基础 1、分布式概念 通过爬虫-->爬到网页存储-->查找关键字 一台机器存储是有限的 Google采用多台机器，使用分布式的概念去存储处理 【关于计算】10TB数据，一台机器无法处理，可以用10台机器处理 每台机器可以处理1TB Mapreduce额核心思想：分而治之 分为Map和Reduce 每个Map处理的数据是独立 Reduce就是合 10TB的数据“分”1TB，之后将结果“合”在一起存储 【
Scala允许你用指令式风格编程，但是鼓励你采用一种更函数式的风格。如果你是从指令式的背景转到Scala来的——例如，如果你是Java程序员——那么学习Scala是你有可能面对的主要挑战就是理解怎样用函数式的风格编程。我们明白这种转变会很困难，在本书中我们将竭尽所能把你向这方面引导。不过这也需要你这方面的一些工作，我们鼓励你付出努力。如果你来自于指令式的背景，我们相信学习用函数式风格编程将不仅让你变成更好的Scala程序员，而且还能拓展你的视野并使你变成通常意义上好的程序员。 通向更函数式风格路上的第一步是
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
HA7279A是一片具有串行接口并可同时驱动8位共阴式数码管或64只独立LED的智能显示驱动芯片。该芯片同时可连接多达64键的键盘矩阵，一片即可完成LED显示及键盘接口的全部功能。
注意：这里要说明一下-cp，我们可以从本地文件拷贝到集群，集群拷贝到本地，集群拷贝到集群。
目录 5.5 编程实例 5.5.1 二维实例——红蓝三角形 5.5.2 三维实例——立方体透视投影 5.5 编程实例 5.5.1 二维实例——红蓝三角形 #include <GL/glut.h> ty
在16年8月份至今，一直在努力学习大数据大数据相关的技术，很想了解众多老司机的学习历程。因为大数据涉及的技术很广需要了解的东西也很多，会让很多新手望而却步。所以，我就在自己学习的过程中总结一下学到的内容以及踩到的一些坑，希望得到老司机的指点和新手的借鉴。 前言 在学习大数据之前，先要了解他解决了什么问题，能给我们带来什么价值。一方面，以前IT行业发展没有那么快，系统的应用也不完善，数据库足够支撑业务系统。但是随着行业的发展，系统运行的时间越来越长，搜集到的数据也越来越多，传统的数据库已经不能支撑全量数
双向链表是指含有往前和往后两个方向的链表，即每个结点中除存放下一个节点指针外，还增加一个指向其前一个节点的指针。其头指针head是唯一确定的。
Hadoop Distributed File System（HDFS）是一个分布式文件系统，用于存储和处理大规模数据。在HDFS中，文件被分为数据块，并存储在不同的数据节点上，以实现高可靠性和容错性。文件的上传是使用HDFS API或命令行工具完成的。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
作为一个大数据开发人员，每天要与使用大量的大数据工具来完成日常的工作，那么目前主流的大数据开发工具有哪些呢？
这两天真的是被《啥是佩奇》这支广告片刷屏了。佩奇明明是个喜剧角色，却把所有人都给看哭了！
数据集: 链接：https://pan.baidu.com/s/1rnUJn5ld45HpLhzbwYIM1A 提取码：7bsd
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Hadoop与Google一样，都是小孩命名的，是一个虚构的名字，没有特别的含义。从计算机专业的角度看，Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。Hadoop的主要目标是对分布式环境下的“大数据”以一种可靠、高效、可伸缩的方式处理。设想一个场景，假如您需要grep一个100TB的大数据文件，按照传统的方式，会花费很长时间，而这正是Hadoop所需要考虑的效率问题。
在当今数据时代，数据的存储和处理已经成为了各行各业的一个关键问题。尤其是在大数据领域，海量数据的存储和处理已经成为了一个不可避免的问题。为了应对这个问题，分布式文件系统应运而生。Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，简称HDFS）就是其中一个开源的分布式文件系统。本文将介绍HDFS的概念、架构、数据读写流程，并给出相关代码实例。
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）“和"Reduce（归约）”，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。 当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（归约）函数，用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组。——来源于百度百科。
一.socket编程 Socket 是网络编程的一个抽象概念。通常我们用一个 Socket 表示“打开了一个网络链接”,而打开一个 Socket 需要知道目标计算机的 IP地址和端口号,再指定协议类型即可。
C++作为目前使用最广泛的编程语言之一，支持类、封装、重载等特性，是在C语言基础上开发的一种面向对象的编程语言。
前言 上一篇详细介绍了HDFS集群，还有操作HDFS集群的一些命令，常用的命令： hdfs dfs -ls xxx hdfs dfs -mkdir -p /xxx/xxx hdfs dfs -cat xxx hdfs dfs -put local cluster hdfs dfs -get cluster local hdfs dfs -cp /xxx/xxx /xxx/xxx hdfs dfs -chmod -R 777 /xxx hdf
本书由浅入深，全面、系统地介绍了Linux技术，书中提供了大量实例，供读者实战演练。另外，本书有很多关于Linux下的命令操作内容，所以对于每个命令、每个管理设置，作者都实际运行了一遍，供读者参考，在后面的Shell编程中，作者详细介绍了Shell变量、函数、语法、控制结构等重要内容，最后一章中介绍综合实例，使读者对于Shell编程的理解进一步加深。
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的，特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够，更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘，更甚者还要实时进行数据分析，学习，如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大？4个特征： 体量化 Volume，就是量大。 多样化 Variety，可能是结构型的数据，也可能是非结构行的文本，图片，视频，语音，日志，邮件等 快速化 Velocity，产生快，处理也需要快。 价值密度低 Value，数据量大，但单个数据没什么意义，需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
Hadoop YARN学习之Hadoop框架演进历史简述：文章主要介绍了Hadoop YARN学习之Hadoop框架的演进历史，包括多个阶段，以及YARN的特性。
1.数据在体量方面很大，比如说文字，有各种各样的来源，有电子书|实体书|杂志|报刊等，它们的数据大吧。
学习大数据分析与应用课程的首要任务，是先了解统计与建模方法和数据挖掘方法所呈现出来的效果，然后依次学习Excel数据处理及编程、MySQL数据库的简单操作及Hadoop的基础知识。从而为进阶、提高打好基础。
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