版本-->hadoop0.23.1
下载 wget http://labs.renren.com/apache-mirror/hadoop/core/hadoop-0.23.1/hadoop-0.23.1.tar.gz
1. 前言
首先说下23这个版本，之前namenode一直是单点，现在加入了nameservice(ns) pool这个概念， 官方给出的架构图==>
并且这个ns是配置在datanode中的
看下如下配置
<configuration>
<property>
<name>dfs.federation.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1</name>
<value>hdfs://10.5.18.87:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1</name>
<value>10.5.18.87:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/brucexx/hadoop-0.23.1/hadoop_datanode</value>
</property>
</configuration>
其中 10.5.18.87 为ns1的IP
dfs.federation.nameservices这个属性可以配置多个IP的，机器有限，只加入一个ns1
观察下 ===>hadoop0.23.1的目录结构
./sbin/... 一些sh命令的入口，有start-dfs.sh,start-yarn.sh ...等命令，
yarn是新的mapreduce架构，但是具体的设计理念已经改变，之前 的mapreduce的JobTracker的职责太重了，
单个JobTracker的单点故障和扩展性
1）JobTracker的负载较重。JobTracker负责作业和任务的初始化、以及提供TaskTracker的RPC Server、任务的调度等任务。因此，JobTracker一旦故障，所有执行的任务的状况丢失。
2）扩展性问题。JobTracker目前最多支持4000nodes、40000个concurrent tasks。
所以将这块具体细化出来演化为现在的这种结构模式－－》
ResourceManager,NodeManager
./bin/... 一些hdfs支持的命令，fs [-mkdir|-ls|-copyFromLocal..]等。。。具体看一些文档
主要是查看namenode下的一些可用资源，比较有意思的是 ./bin/hadoop fs －ls 会报错，原因是没有主文件夹 ./bin/hadoop fs －ls / 这样即可.
./bin/hadoop fs -mkdir brucexx 创建出来的文件夹是 /user/root/brucexx，./bin/hadoop fs -mkdir ／brucexx这样才对。
./etc/hadoop/... 一些配置文件，
core-site.xml 定义 fs协议地址，对应的目录等。
hdfs-site.xml 定义 hdfs nn, snn(secondary namenode),dn, ns等,
yarn-site.xml 定义 resourcemanager,nodemanager等，即以前的job tracker, task tracker
2.实践-->
A 准备三台机器，master,s1,s2(需要在/etc/hosts里添加域名)其中master作为namenode,s1,s2为datanode,需要注意的是
s1,s2里面的/etc/hosts 必须添加 master这台机器域名，为什么？因为在namenode管理里会有跳转到对应的datanode里的，
这时候跳转的时候传入的是master这个域名，如果不添加datanode是不可被识别的。
B
java 环境，这个比较坑爹，1.在全局环境 ~./baserc或者/etc/profile 中配置JAVA_HOME还不行,还需要在
./libexec/hadoop-config.sh 这个目录下配置一个
export JAVA_HOME=/home/admin/jdk6/jdk1.6.0_21
不然会出现相关的错误
C1－－>配置namenode
./etc/hadoop/core-site.xml
配置如下-->
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
</configuration>
./etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<!--snn地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/brucexx/hadoop-0.23.1/hadoop-namenode</value>
</property>
</configuration>
namenode是默认端口是50070,如果你要配置的话，加吧
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>master:50050</value>
</property>
A1 SecondaryNameNode配置
<property>
<name>dfs.federation.nameservice.id</name>
<value>master:50070</value>
</property>
<property>
<name>fs.checkpoint.period</name>
<value>3600</value><!--1小时 -->
</property>
<property>
<name>fs.checkpoint.size</name>
<value>67108864</value><!--64MB-->
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
<value>/home/brucexx/hadoop-0.23.1/checkpoint-data</value>
</property>
<!--dfs.namenode.edits.dir 这个也需要设置下 -->
SecondaryNameNode有两个作用，一是镜像备份，二是日志与镜像的定期合并。两个过程同时进行，称为checkpoint. 镜像备份的作用:备份fsimage(fsimage是元数据发送检查点时写入文件);日志与镜像的定期合并的作用:将Namenode中edits日志和fsimage合并,防止(如果Namenode节点故障，namenode下次启动的时候，会把fsimage加载到内存中，应用edit log,edit log往往很大，导致操作往往很耗时。)
日志与镜像的定期合并总共分五步：
SecondaryNameNode通知NameNode准备提交edits文件，此时主节点产生edits.new
SecondaryNameNode通过http get方式获取NameNode的fsimage与edits文件（在SecondaryNameNode的current同级目录下可见到 temp.check-point或者previous-checkpoint目录，这些目录中存储着从namenode拷贝来的镜像文件）
SecondaryNameNode开始合并获取的上述两个文件，产生一个新的fsimage文件fsimage.ckpt
SecondaryNameNode用http post方式发送fsimage.ckpt至NameNode
NameNode将fsimage.ckpt与edits.new文件分别重命名为fsimage与edits，然后更新fstime，整个checkpoint过程到此结束。 在新版本的hadoop中,SecondaryNameNode两个作用被两个节点替换， checkpoint node与backup node. SecondaryNameNode备份由三个参数控制fs.checkpoint.period控制周期，fs.checkpoint.size控制日志文件超过多少大小时合并， dfs.http.address表示http地址，这个参数在SecondaryNameNode为单独节点时需要设置。
所以在线上snn的配置是相当重要的，不然元数据一旦丢失。。。可想而知
下面说下checkpointNode和backupNode的优点和配置
A2 CheckPoint Node
通过./bin/hdfs namenode -checkpoint 来启动
Checkpoint Node方案与Secondary NameNode的原理基本相同，只是实现方式不同。该方案利用Hadoop的Checkpoint机制进行备份，配置一个Checkpoint Node。该节点会定期从Primary NameNode中下载元数据信息（fsimage+edits），将edits与fsimage进行合并，在本地形成最新的Checkpoint，并上传到Primary NameNode进行更新。
当NameNode发生故障时，极端情况下（NameNode彻底无法恢复），可以在备用节点上启动一个NameNode，读取Checkpoint信息，提供服务。
优点
使用简单方便、无需开发、配置即可。
元数据有多个备份。
缺点
没有做到热备、备份节点切换时间长。
namenode -->
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.backup.http-address</name>
<value>master:9001</value>
</property>
CheckPointNode -->
<property>
<name>dfs.federation.nameservice.id</name>
<value>master:50070</value>
</property>
<property>
<name>fs.checkpoint.period</name>
<value>3600</value><!--1小时 -->
</property>
<property>
<name>fs.checkpoint.size</name>
<value>67108864</value><!--64MB-->
</property>
A3 backupNode
通过./bin/hdfs namenode -backup 来启动
配置和CheckPointNode配置 一样，但是机制不同，
利用新版本Hadoop自身的Failover措施，配置一个Backup Node，Backup Node在内存和本地磁盘均保存了HDFS系统最新的名字空间元数据信息。如果NameNode发生故障，可用使用Backup Node中最新的元数据信息。
优点
简单方便、无需开发、配置即可使用。
Backup Node的内存中对当前最新元数据信息进行了备份（Namespace），避免了通过NFS挂载进行备份所带来的风险。
Backup Node可以直接利用内存中的元数据信息进行Checkpoint，保存到本地，与从NameNode下载元数据进行Checkpoint的方式相比效率更高。
NameNode 会将元数据操作的日志记录同步到Backup Node，Backup Node会将收到的日志记录在内存中更新元数据状态，同时更新磁盘上的edits，只有当两者操作成功，整个操作才成功。这样即便NameNode上的元数据发生损坏，Backup Node的磁盘上也保存了HDFS最新的元数据，从而保证了一致性。
缺点
高版本（0.21以上）才支持。
from ==> http://book.51cto.com/art/201205/339039.htm
C2--->安装 ssh
sudo apt-get install ssh
namenode要访问datanode的话是需要密码的，我们直接用证书搞之
1. /usr/bin/ssh-keygen -t rsa ,疯狂回车
2. scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@s1:/root/.ssh/authorized_keys
ssh s1 立刻登录上
C3-->配置datanode
登陆s1,把master上的hadoop-0.23.1.tar.gz scp到s1上。
设置 JAVA_HOME后
配置 hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.federation.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1</name>
<value>master:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/brucexx/hadoop-0.23.1/hadoop_datanode</value>
</property>
</configuration>
万事OK，回到master上
./sbin/start-dfs.sh
会看到
root@ubuntu:/home/brucexx/hadoop-0.23.1# ./sbin/start-dfs.sh
Starting namenodes on [master]
master: starting namenode, logging to /home/brucexx/hadoop-0.23.1/logs/hadoop-root-namenode-ubuntu.out
s2: starting datanode, logging to /home/brucexx/hadoop-0.23.1/logs/hadoop-root-datanode-trade.mysh01.alipay.net.out
s1: starting datanode, logging to /home/brucexx/hadoop-0.23.1/logs/hadoop-root-datanode-settlecore.shd7.alipay.net.out
Starting secondary namenodes [master]
master: starting secondarynamenode, logging to /home/brucexx/hadoop-0.23.1/logs/hadoop-root-secondarynamenode-ubuntu.out
master: SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
这样就OK了。
然后命令行里
./bin/hadoop fs －mkdir /brucexx
./bin/hadoop fs －ls /
会有这个文件夹了
通过浏览器 http://master:50050/ 访问，会看到所有的datanode有两个，lives nodes 2
点击之会看到对应的结点信息。。部署成功！
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Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
基于强化学习的五子棋强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
[00015014]大学英语D-1.doc
com.tencent.ig.zip
GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练转换器），是一个在自然语言处理（NLP）领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发，并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构，它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息，并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段： 预训练阶段：在这个阶段，模型会接触到大量的文本数据，并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说，模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语，从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段（也称为下游任务训练）：在预训练完成后，模型会被应用到具体的NLP任务中，如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段，模型会使用有标签的数据进行微调，以适应特定任务的需求。通过微调，模型能够学习到与任务相关的特定知识，并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时，GPT模型也面临一些挑战，如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构，如GPT-2、GPT-3等，以进一步提高模型的性能和效率。
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练转换器），是一个在自然语言处理（NLP）领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发，并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构，它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息，并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段： 预训练阶段：在这个阶段，模型会接触到大量的文本数据，并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说，模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语，从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段（也称为下游任务训练）：在预训练完成后，模型会被应用到具体的NLP任务中，如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段，模型会使用有标签的数据进行微调，以适应特定任务的需求。通过微调，模型能够学习到与任务相关的特定知识，并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时，GPT模型也面临一些挑战，如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构，如GPT-2、GPT-3等，以进一步提高模型的性能和效率。
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1134 标注数量(xml文件个数)：1134 标注数量(txt文件个数)：1134 标注类别数：2 标注类别名称:["bad","good"] 每个类别标注的框数： bad 框数 = 565 good 框数 = 431 总框数：996 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 更多信息参考：blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/138728848
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
基于SpringBoot+MySQL+SSM+Vue.js的毕业生就业信息统计系统(附论文)，用户，管理员角色等(具体看下演示视频提供)。随着移动应用技术的发展，越来越多的学生借助于移动手机、电脑完成生活中的事务，许多的行业也更加重视与互联网的结合，以提高快捷、高效、安全，可以帮助更多有需求的人。针对传统毕业生就业信息统计系统问题，结合学生的实际需求，本课程设计了毕业生就业信息统计系统 ,学生可以此系统实现毕业生就业信息，管理员通过后台会对此毕业生就业信息进行审核，管理员在还可以进行首页、个人中心、学生管理、学院信息管理、专业信息管理、行业信息管理、学院统计管理、专业统计管理、城市统计管理、行业统计管理、薪资统计管理、系统公告管理，学生；首页、个人中心、学院统计管理、专业统计管理、城市统计管理、行业统计管理、薪资统计管理、系统公告管理等操作。此系统的开发对比旧传统的手工记录方式，不仅方便了需求学生，也提高了管理人员的工作效率。 技术说明： 开发工具： Idea/Eclipse 数据库： MySQL Jar包仓库： Maven 前端框架： Vue/ElementUI 后端框架： Sp
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