离线计算

项目实战：构建基于阿里云的完整数据仓库 本项目将带领您在阿里云上搭建一个完整的数据仓库，并学习如何进行离线计算。您将深入理解数据在数仓架构中的各个环节，从数据采集、存储、计算到最终的输出和展示。 项目亮点 全流程体验: 涵盖数据仓库构建的每个阶段，让您对数据流转有全局认知。 阿里云生态: 完全基于阿里云架构，学习并使用各种云服务组件，例如 DataWorks、MaxCompute、DataV 等，了解它们如何协同工作。 实践导向: 通过实际案例，掌握数据采集、数仓建模、指标计算以及可视化分析等核心技能。 项目需求 数据采集: 从埋点日志中采集用户行为数据。 从业务数据库中采集业务数据。 数据仓库搭建: 构建用户行为数仓，用于分析用户行为模式。 构建业务数仓，用于分析业务运营状况。 数据分析与可视化: 基于数仓数据，分析统计关键业务指标。 使用可视化工具对分析结果进行展示，例如报表、图表等。 项目收益 通过本项目，您将获得以下收益： 掌握数据仓库构建的完整流程和核心技术。 熟悉阿里云数据服务组件的使用和最佳实践。 提升数据分析和可视化能力，为业务决策提供数据支持。

Matlab™函数根据Traynelis SF (1998)的基于软件的单隔室串联电阻误差校正方法，对记录的电流进行离线串联电阻校正/补偿。在全细胞电压钳实验中，贴片移液器上的串联电阻（Rs）可能导致电流幅度和动力学的显著误差。尽管大多数情况下可通过膜片钳放大器在线校正部分误差，但未补偿的Rs可能导致电流估计误差，特别是在记录过程中Rs未能保持恒定或在不同实验间存在变化时。介绍的基于软件的解决方案可在实验后对剩余的Rs进行校正，例如AMPA-R介导的电流。

CDH离线部署指南 本指南涵盖了CDH离线安装的完整流程，从初始系统配置到集群成功部署，以及后续新节点的扩展。 1. 系统准备- 详细列出硬件需求和操作系统要求- 指导用户完成网络配置，包括主机名解析和网络连通性测试- 介绍必要的软件依赖，例如Java环境和数据库 2. CDH安装包获取- 提供CDH离线安装包的获取方式- 解释安装包的目录结构和文件用途 3. 离线安装步骤- 逐步指导用户进行CDH安装- 包含关键参数配置说明- 提供安装过程中常见问题的解决方案 4. 集群验证- 指导用户验证CDH集群的健康状况- 提供测试工具和方法 5. 新节点扩展- 详细说明添加新主机节点的步骤- 包含新节点的配置和集成

为解决 Hadoop 相关学习资源不足以及方便用户离线查阅的问题，本项目将 Hadoop 3.1 官方网站内容整理为 CHM 格式文档。

PyHive是Python的一个库，统一了对Hive、Impala和Presto等大数据查询接口的访问方式。本指南详细介绍了在Linux系统上使用Python 3.8进行离线安装的步骤。确保系统已安装Python 3.8和pip，然后按照以下步骤操作：解压压缩包，安装所有whl文件，确保依赖项完整。安装完成后，通过简单的Python代码验证安装结果。

本教程指导您在CentOS系统中离线安装Redis。 准备：- 下载Redis软件包、依赖项和工具。 配置：- 配置YUM/DNF软件包管理工具。 安装依赖项：- 确保系统已安装所有必需依赖项。 安装Redis：- 使用已下载文件安装Redis软件包。 完成以上步骤即可离线安装Redis，适用于无法连接互联网的环境。

NumPy 是 Python 的开源数值计算扩展库，提供并行运算功能，加速多核系统下的计算。本离线安装包包含 NumPy、Pandas 和 SciPy 三种库。

内网环境无法在线下载时，可使用离线镜像安装 MySQL 8.0.26 Docker。

ClouderaManager离线扩容过程中的最佳实践和技术调整

PostGIS是PostgreSQL数据库的一个扩展，专注于提供强大的地理数据支持。PostGIS 2.2.3版本包含丰富的空间操作和几何类型，适用于Linux环境下的离线安装。PostgreSQL作为稳定可靠的开源对象关系型数据库管理系统，支持多种数据类型，包括复杂的自定义类型，极大地丰富了数据处理能力。PostGIS通过引入几何对象和高级空间操作，如距离计算和空间关系检查，满足了地理信息系统的需求，并符合Open Geospatial Consortium (OGC)标准。安装PostGIS 2.2.3需先确保PostgreSQL服务器已安装并运行，然后解压压缩包并编译源代码，最后创建扩展以实现地理数据处理功能。