Hadoop完全分布式集群安装Hbase
应用场景
当我们按照hadoop完全分布式集群搭建博客搭建了hadoop以后，发现这是一个空的hadoop，只有YARN，MapReduce，HDFS，而这些实际上我们一般不会直接使用，而是需要另外部署Hadoop的其他组件，来辅助使用。
SQL 开发任务超 50% ！滴滴实时计算的演进与优化
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。滴滴基于 Apache Flink 做了大量的优化，也增加了更多的功能，比如扩展 DDL、内置消息格式解析、扩展 UDX 等，使得 Flink 能够在滴滴的业务场景中发挥更大的作用。
前端小报 - 201901 月刊
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### 新闻快报
#### 重磅消息：Github 宣布[私有仓库免费](https://github.com/pr
Bagging与方差
在集成学习中，通常认为Bagging的主要作用是降低方差，而Boosting的主要作用是降低偏差。Boosting能降低偏差很好理解，因为其原理就是将多个弱学习器组合成强学习器。但Bagging为什么能降低方差？或者说，为什么将多个强学习器组合起来方差就会降低？这是本篇想要探讨的问题，而在这之前我认为有必要先搞清楚方差和偏差的基本概念。
Hadoop Yarn上的调度器
1. 引言
Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色。在讨论其构造器之前先简单了解一下Yarn的架构。