Hulu公司大数据平台组软件工程师张虔熙在2017年HBase亚洲会议上分享了HBase在Hulu的实际应用案例，展示了HBase在大数据平台上的重要作用。以下是具体内容： Hulu的HBase使用情况概览：- HBase版本：1.2.0- Hadoop节点数量：超过1000个- HBase节点数量：超过200个- HBase表数量：超过200个- HBase存储数据总量：超过700TB- 集群规模：4 Hulu应用HBase的场景：- 用户画像系统（Audience Platform）：通过用户行为分析，构建标签化的用户模型，帮助市场营销决策和个性化推荐。- 日志存储系统（Log Storage）：用于存储和查询日志信息。- 订单信息存储系统（Online Bill Storage）：存储用户订单的结构化信息。- OpenTSDB：用于时序数据的存储和查询。 用户画像系统（Audience Platform）详解：- 数据类型：包括用户基本属性、用户行为、第三方数据和用户标签。- 数据特征：数据稀疏（10^6qualifier），包含多版本。- 技术栈：涉及Spark Streaming、Kafka、HDFS、Bulk Load、HBase等。 HBase集群性能优化：- Region大小调整：通过大Region分割与小Region合并改善MapReduce和Spark任务的执行时间。- 自动平衡输入格式：配置hbase.mapreduce.input.autobalance，以自动平衡Region Size。 技术难题与解决方案：- 修复了HBASE-15357号Bug，优化Region划分与中间键问题，提升了系统稳定性。 总结：HBase在Hulu中的应用非常广泛，从用户画像构建到日志存储，HBase为Hulu的多个业务模块提供了强大的数据支撑。

Scala是一种强大的静态类型编程语言，融合了面向对象和函数式编程的概念，广泛应用于大数据处理和分布式计算领域，尤其是在Apache Spark中。为了增强IntelliJ IDEA对Scala语言的支持，推出了Scala Plugins 2018.3.5版本，该版本提供语法高亮、代码自动完成、错误检测、调试工具等便捷功能，帮助开发者高效编写和管理Scala项目。\\安装Scala插件时，确保插件版本与IDE版本匹配非常关键，否则可能导致IDE不稳定。以下是不同的Scala插件版本：\\1. scala-intellij-bin-2.0.3.zip：为2.0系列的第三次更新。\2. scala-intellij-bin-2.0.0.zip：2.0版本的发布版。\3. scala-intellij-bin-1.9.999.zip：早期的测试版本。\4. Scala：可能是Scala语言本身。\\安装步骤：\1. 打开IntelliJ IDEA，选择File > Settings（Mac用户为Preferences）。\2. 点击Plugins，在搜索框中输入Scala。\3. 选择对应版本的Scala插件，点击Install安装。

哈尔滨工业大学（HIT）MATLAB_GUI快速入门教程。将带领大家快速掌握如何在MATLAB中使用GUI进行编程。GUI是一个强大的工具，通过它可以创建交互式界面，方便用户与程序进行数据交互。掌握MATLAB_GUI不仅能够提升工作效率，还能增强项目的用户体验。

步骤 1：从HDFS中读取文件 首先，通过Hadoop的API从HDFS中读取数据文件。可以使用Hadoop提供的FileSystem类进行文件读取操作。 步骤 2：使用GroupBy进行排序 接着，使用Python的pandas或Spark的groupby方法对数据进行分组和排序操作，依据需求选择合适的字段进行排序。 步骤 3：写入HBase 最后，使用HBase的客户端API将经过排序的数据写入HBase表中。通过HBase的Put操作将每条记录写入指定的表和列族。 此过程涉及到数据的读取、处理和存储，确保数据在传输和存储过程中的一致性与完整性。

Canal Admin 是阿里巴巴开源项目 Canal 的重要组成部分，专为 Canal 实例管理和监控设计的 Web 管理平台。通过简化数据库变更数据捕获（CDC）过程中的配置与管理，Canal Admin 1.1.5-SNAPSHOT 开发版本提供了最新功能和改进，为数据库实时同步开发者提供了宝贵的学习参考。 Canal Admin 的核心目录：1. bin：包含可执行脚本，用于启动、停止和监控 Canal Admin 服务。如，start.sh 启动服务，stop.sh 停止服务，status.sh 检查服务状态，帮助用户便捷管理 Canal Admin 实例。2. conf：配置文件夹，包含 Canal Admin 配置参数。application.yml 是主配置文件，定义服务器端口、数据库连接等核心设置，log4j.properties 用于日志记录，便于问题排查和优化。3. logs：日志目录，存储运行日志。通过分析日志文件，开发者可跟踪服务运行状态，排查错误并提升性能。4. lib：包含 Canal Admin 运行所需的依赖库，如 Canal、Spring Boot、Mybatis 等，保障服务的正常运行。 Canal Admin 1.1.5-SNAPSHOT 的改进：- 提升 Canal 实例的创建和管理效率，简化配置流程。- 增强监控功能，提供更多实例运行状态和性能指标。

《Learning_Apache_Flink_ColorImages.pdf》 dives deep into the powerful Apache Flink framework for streaming and batch processing. Here is an in-depth look at the core concepts and functions of each chapter: Chapter 1: Introduction to Apache Flink Apache Flink is an open-source distributed stream processing system designed for handling both unbounded and bounded data streams. Flink offers low latency, high throughput, and Exactly-Once state consistency. Key concepts include the DataStream and DataSet APIs, along with its unique event-time processing capabilities. Chapter 2: Data Processing Using the DataStream API The DataStream API is Flink's primary interface for handling real-time data streams. It enables event-driven data processing and allows developers to define stateful operations. This API includes various transformations like map, filter, flatMap, keyBy, and reduce, as well as joins and window functions for handling infinite data streams. Chapter 3: Data Processing Using the BatchProcessing API The DataSet API is Flink's interface for batch processing, ideal for offline data analysis. While Flink focuses on streaming, it also has powerful batch processing capabilities for efficiently executing full data set computations. This API supports operations like map, filter, reduce, and complex joins and aggregations. Chapter 5: Complex Event Processing (CEP) Flink's CEP library enables users to define complex event patterns for identifying and responding to specific sequences or patterns. This is valuable for real-time monitoring and anomaly detection, such as fraud detection in financial transactions or DoS attack identification in network traffic. Chapter 6: Machine Learning Using FlinkML FlinkML, Flink's machine learning library, provides the capability to build and train machine learning models in a distributed environment. It supports common algorithms like linear regression, logistic regression, clustering, and classification. By leveraging Flink's parallel processing power, FlinkML is equipped to handle large-scale datasets efficiently. Chapter 7: Flink Ecosystem and Future Trends Explores the growing ecosystem around Apache Flink, including its integration with other tools and libraries, future trends, and ongoing developments that expand its real-world applications.

1. 背景 在学习MapReduce框架时，为更好掌握其在大数据处理中的应用，我们着重在此项目中实现TopN中文词频统计。该实验通过MapReduce对汉字词频进行统计，并输出频率最高的TopN中文词汇。 2. 实验目标 实现英文词频统计，并掌握其MapReduce实现流程。 使用中文分词工具，实现中文词频统计。 重点实现TopN中文词频统计，掌握从数据处理到TopN结果的完整流程。 3. 实现过程 （1）英文词频统计：先通过MapReduce进行英文文本的分词统计，处理后输出英文单词的词频。 （2）中文词频统计：借助中文分词工具，针对输入的中文文本实现汉字或词组的频次统计。 （3）TopN中文词频统计：在实现词频统计的基础上，利用MapReduce的Reduce阶段对统计结果进行汇总，并从中筛选出词频最高的TopN词汇，写入输出文件。 4. 项目实现要点 Map阶段：主要负责读取并分词输入文本，对单词或汉字进行计数。 Reduce阶段：聚合相同词语的计数值，并对结果进行排序以实现TopN统计。 5. 总结 本项目深入探索了MapReduce在文本词频统计中的应用，尤其是实现中文TopN词频统计的方法，为之后的大数据框架学习提供了基础实践。项目代码及实现细节后续将打包分享，供大家参考学习。

提出了一种基于二维短时傅里叶变换的干涉相位图滤波方法。首先，将干涉相位数据转变成指数，利用二维短时傅里叶变换进行处理，设置阀值，并进行二维短时傅里叶逆变换；最后，求取复数相位，获得滤波后干涉相位。试验结果表明，该方法在有效抑制相干斑的同时，还能有效地保持相位的细节信息和条纹的边缘结构，并清除了残余点，有助于提高干涉测量的精度。

SPSS软件学习教程 SPSS软件是一款广泛应用于统计分析的工具，本教程将为您提供详细的学习指南。无论您是初学者还是有一定经验的用户，都能通过本教程深入了解SPSS软件的基本功能与高级操作。 SPSS软件的学习涵盖数据输入、数据清理、数据分析以及结果输出等多个方面，帮助您更有效地完成统计分析任务。本教程内容详尽，并通过实例和步骤解析，帮助您掌握使用技巧。对于需要使用SPSS进行学术研究或数据分析的用户而言，本教程将极大地提升您的工作效率。 主要内容包括： 数据导入与管理：如何导入、清理和组织数据。 统计分析：基本的描述性统计、假设检验、回归分析等技术。 图表与报告：如何生成图表并解读分析结果。 通过本教程，您将能更自信地运用SPSS软件进行数据分析，提升您的统计分析能力。

在中，我们探讨logmod函数，用于计算整数y，使得满足a^y ≡ x (mod p^N)。假设p是一个奇素数，且ord(a) = p-1，并且GCD(x, p) = 1。其中N是一个大于等于2的整数。我们希望通过Matlab实现，返回y的值，使得给定的条件成立。 logmod函数 % Matlab代码示例 function y = logmod(x, a, p, N) % 输入参数： % x, a, p, N 需要满足上述条件 % 输出：满足条件的y % 示例调用 x = vpi(154); a = vpi(7); p = vpi(17); N = vpi(37); y = logmod(x, a, p, N); % 返回的y值为2088349219044680767324467844670001776975183904 end 使用示例 将x = vpi(154), a = vpi(7), p = vpi(17), N = vpi(37)代入程序后，logmod函数将返回满足条件的y = 2088349219044680767324467844670001776975183904。 通过这个实现，我们可以在Matlab中求解模指数运算的问题，以满足特定的数学和密码学需求。