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本文介绍了在三节点Hadoop集群上安装配置Kerberos5认证系统的完整流程。主要内容包括：1）服务器角色规划；2）主节点(hadoop01)安装krb5-server和workstation组件，从节点安装workstation组件；3) 配置krb5.conf、kdc.conf等核心文件；4) 创建Kerberos数据库和管理员账号；5) 服务启动与管理；6) 通过kadmin工具进行用户管理验证。文中特别强调了主机名解析对Kerberos认证的重要性，并提供了常见问题的解决方案。该配置为Hadoo
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- longxibo
- 23小时前
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摘要：本文介绍了如何配置Filebeat OSS 7.10.2版本将日志发送到Easysearch。由于Elastic公司商业化协议变更，该开源版本移除了部分商业化功能。文章提供了完整的filebeat.yml配置示例，重点解决了xpack兼容性问题，并详细说明了Easysearch端的API兼容性设置。同时分享了常见问题解决方法，包括Ubuntu系统下内存报错的处理方案，最终实现了日志从Filebeat到Easysearch的成功传输与查询验证。配置过程涉及模板设置、SSL认证以及日志测试等关键步骤。
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- AWS加油站
- 昨天
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Apache Flume 是一个分布式、高可靠、高可用的日志收集、聚合和传输系统，主要用于高效地采集、聚合和移动海量日志数据（如服务器日志、点击流数据、IoT设备数据等）到集中式数据存储（如 HDFS、HBase、Kafka 等）。支持多种数据源，如日志文件、HTTP、Kafka、Syslog。DataX是阿里巴巴开源的一款异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
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- Rin Shiki
- 22小时前
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2025体育科学与健康大数据国际会议（ICSSHBD2025）将于中国拉萨举办，主题为"数据驱动的健康革命：体育科学的新时代"。会议聚焦大数据在体育科学和健康管理中的应用，涵盖运动生物力学、个性化健康管理等多个专题。
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- 投稿、参会咨询-李老师
- 昨天
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本文介绍了Spark SQL的基本编程方法，包括DataFrame操作、RDD转DataFrame以及MySQL数据读写。实验在Linux环境下进行，首先通过JSON文件创建DataFrame，并演示了10种常见操作如去重、过滤、分组、排序等。接着将文本文件RDD转换为DataFrame，使用StructType定义数据结构。最后配置JDBC连接MySQL数据库，实现数据读取、插入和聚合计算（如求age最大值和总和）。实验涵盖了Spark SQL的核心功能，展示了从数据加载、转换到数据库交互的完整流程，为结
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- PJCG
- 23小时前
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所以通过二分求索引(value->index)是离散化的本质，建立了一段数列到自然数之间的映射关系。离散化的本质是将数字本身key映射为它在数组中的索引index(1 based)。首先右移n位 再与 1 进行 & 运算 结果无非是1 或 0。结果为 1000 返回的为最后一个 1 开始的数。笔记： 若想获取某个数字的第 n-1 位。假设 x 的原码是 011001000。位不为 1 时，我们可以注意到，如果将。-x在二进制里表示为 ~x+1。加一之后 100111000。个二进制位的十进制结果。
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- hign_ploymer
- 22小时前
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摘要 层次导航小世界图（HNSW）算法是目前最先进的近似最近邻搜索方法之一，通过构建多层小世界网络实现高效高维向量检索。本文系统分析了HNSW的核心原理：结合跳表的层次化结构和小世界网络的捷径特性，采用"自上而下"的渐进式搜索策略将查询时间压缩至毫秒级。实验基于FAISS库在新闻检索任务中验证了其高效性，10,000条768维数据的平均查询响应仅5.58毫秒，精度接近KNN。HNSW在搜索引擎、推荐系统等领域具有广泛应用前景，未来可探索动态更新、分布式扩展等方向。该算法为大规模高维数据检
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- 炼丹上岸
- 前天
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本文介绍了如何使用Elasticsearch和Python实现最大边际相关性（MMR）算法来优化搜索结果。传统搜索仅关注相关性，容易导致结果冗余（如10条相似的黑色裤子）。MMR通过平衡相关性和多样性，在迭代过程中选择既与查询相关又与已选结果差异化的内容。文章详细讲解了MMR算法原理、实现代码（包括向量搜索和重排序），并展示了在时尚产品搜索中的应用效果对比。最后指出MMR可广泛应用于电商、新闻、推荐系统等场景，通过调整λ参数满足不同需求，强调搜索不仅需要相关性，也需要多样性才能带来更好的用户体验。
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在多项目协作、企业级工程管理或开源社区维护中，经常面临需要同时管理数十甚至上百个 Git 仓库的场景：多仓库需要统一pull拉取更新定期向多个项目批量commit和push自动备份 Git 项目批量拉取私有仓库并管理密钥为解决这类高频、重复、机械性工作，我们可以使用 Python 编写一个，实现：批量 clone 多个远程 Git 仓库批量执行 pull / commit / push支持设置统一 commit message支持命令行控制与配置文件管理支持日志输出与失败重试。
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- xiaocainiao881
- 16小时前
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2021-11-10
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2021-03-09
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2020-12-16
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