Log-Pearson3分布

随着气候变化的影响，水文领域对于洪水及其不同重现期的Log-Pearson3分布分析变得尤为重要。

当前版本的Hadoop已经解决了hdfs、yarn和hbase等单点故障，并支持自动的主备切换。详细介绍了最新版本Hadoop 2.8.0的安装步骤，帮助简化安装过程中的难点，并解释常见错误的原因。hdfs的配置采用了基于QJM（Quorum Journal Manager）的高可用性（HA）。涵盖了hadoop-common、hadoop-hdfs、hadoop-mapreduce和hadoop-yarn的安装步骤，不包括HBase、Hive和Pig等组件。NameNode负责管理文件的块信息，而不存储这些块在哪些DataNode上，DataNode会报告它们管理的块。如果在NameNode的Web界面上看到“missing”，表示没有任何DataNode报告该块，从而导致数据丢失。

Zookeeper作为Apache软件基金会顶级项目，提供高可用的分布式协调服务。其主要功能包括解决分布式环境下的数据一致性问题、命名服务、配置管理和集群管理。深入探讨了Zookeeper 3.4.6版本的关键特性和应用场景。其中，Zookeeper以树形结构组织数据，支持持久节点和临时节点，保证强一致性和高可用性。此外，引入Observer角色增强系统可扩展性，通过选举机制实现主节点动态切换，并提供丰富的Java和C语言API以及Watch机制。应用场景包括分布式配置管理、集群管理、分布式锁、分布式队列和名称服务。

Hadoop 2.7.2是一个开源框架，专注于分布式存储和计算，作为大数据处理的核心组成部分。此版本于2015年发布，为Linux环境提供稳定运行，满足企业大规模数据处理需求。核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算模型）。更新特性包括YARN（全局资源管理）、高可用性支持、NameNode Federation（多实例管理）、Erasure Coding（节省存储空间的冗余策略）及性能优化。在Linux环境中的部署与配置需要安装Java环境并解压hadoop-2.7.2.tar.gz至指定目录。

Spark2.4.3分布式计算平台的部署涉及将Spark软件安装到多台计算机上，以支持大规模数据处理和分布式计算。以下是详细的部署步骤和关键知识点：1. 配置Master节点：负责集群管理和任务协调。包括解压软件包、配置环境变量、编辑配置文件等。2. 配置Worker节点：执行实际计算任务，需将软件包复制到各节点并配置运行内存。3. 启动集群：包括Master和Worker节点的启动，并配置相关服务如Hadoop和Spark历史日志。4. 测试集群：使用命令验证节点进程、测试计算功能、提交任务和查看执行日志。5. 配置文件概述：包括各节点配置文件及端口号设置。

Hadoop 2.6.4分布式集群部署指南 (CentOS 6.5) 本指南涵盖在CentOS 6.5系统上搭建Hadoop 2.6.4分布式集群的步骤，包括： 1. 服务器配置* 准备多台服务器 (建议至少3台)* 设置静态IP地址* 配置主机名和域名解析 2. SSH无密码访问配置* 生成SSH密钥对* 配置SSH免密登录 3. Java环境配置* 下载并安装JDK* 设置JAVA_HOME环境变量 4. Hadoop 2.6.4 安装* 下载Hadoop 2.6.4安装包* 解压安装包* 配置Hadoop环境变量 5. Hadoop集群配置* 配置core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml, yarn-site.xml等配置文件* 格式化HDFS文件系统* 启动Hadoop集群服务 6. 验证集群* 使用Hadoop命令验证集群是否正常运行 注意: 本指南仅供参考，实际操作可能因环境而异。

Apache Zookeeper是Apache软件基金会的一个开源项目，提供高效、可靠的分布式协调服务。在3.4.6版本中，Zookeeper展现了其在分布式系统中的强大功能和稳定性。深入探讨了Zookeeper的核心概念、功能以及3.4.6版本的特性，包括分布式命名服务、配置管理、集群管理和分布式锁。此外，还分析了Zookeeper通过ZAB协议实现的数据一致性、观察者模式、节点类型和ACL权限控制。在性能优化、安全性增强、稳定性提升、日志和监控改进以及API扩展等方面，介绍了3.4.6版本的更新。

使用最大累积概率差作为检验统计量，将Kolmogorov-Smirnov检验扩展到两个或多个分布样本向量。数据x包含了要测试是否来自相同分布的样本向量列。通过pr=probKS(x)，可以得到随机样本的统计值大于x的概率。也可以使用元胞数组中给定的不同样本数量来进行测试。

Bigflow 是百度自主研发的，专为大数据处理而设计的统一分布式计算框架。该框架简化大规模数据处理流程，并为用户提供高效、可靠的数据分析能力。

MySQL的基础操作包括常用命令：select now();获取当前时间日期、select curtime();获取当前时间、select user();查看当前用户、select version();查看当前版本。实用命令有：show databases;显示数据库、create database 数据库名;创建数据库、drop database 数据库名;删除数据库、使用数据库 use 数据库名、show tables;显示数据库表。