大家好，關于hbase安裝windows很多朋友都還不太明白，不過沒關系，因為今天小編就來為大家分享關于hadoop和hbase對應版本的知識點，相信應該可以解決大家的一些困惑和問題，如果碰巧可以解決您的問題，還望關注下本站哦，希望對各位有所幫助！
hbase為什么必須要先安裝hadoop
因為hbase底層是hdfs，依賴hadoop
Python里面有什么好用且有趣的模塊
python第三方模塊眾多，下面我介紹一些比較實用而又有趣的模塊，主要分為爬蟲、數(shù)據(jù)處理、可視化、機器學習、神經網(wǎng)絡、股票財經、游戲這7個方面，主要內容如下：
1.爬蟲：相信大部分人都用python爬過數(shù)據(jù)，目前來說，比較流行的框架是scrapy，對爬取數(shù)據(jù)來說，簡單方便了不少，只需要自己添加少量的代碼，框架便可啟動開始爬取，當然，還有簡單地爬蟲包，像requests+BeautifulSoup，對于爬取簡單網(wǎng)頁來說，也足夠了：
2.數(shù)據(jù)處理：numpy,scipy,pandas這些包對于處理數(shù)據(jù)來說非常方便，線性代數(shù)、科學計算等，利用numpy處理起來非常方便，pandas提供的DataFrame類可以方便的處理各種類型的文件，像excel,csv等，是分析數(shù)據(jù)的利器：
3.可視化：這里的包其實也挺多的，除了我們常用的matplotlib外，還有seaborn,pyecharts等，可以繪制出各種各樣類型的圖形，除了常見的線圖、餅圖和柱狀圖外，還可以繪制出地圖、詞云圖、地理坐標系圖等，美觀大方，所需的代碼量還少，更容易上手：
4.機器學習：說起python機器學習，大部分人都應該scikit-learn這個包，常見的機器學習算法，像回歸、分類、聚類、降維、模型選擇等，這里都有現(xiàn)成的代碼可供利用，對于這機器學習方面感興趣的人來說，這是一個入門機器學習的好包：
5.神經網(wǎng)絡：說起神經網(wǎng)絡，大部分人都應該會想起深度學習，對應的就會想到谷歌目前非常流行的深度學習框架—tensorflow，tesndorflow可被用于語音識別和圖像識別等眾多領域，其發(fā)展前景光明，對于這方面感興趣的科研人員來說，是一個很不錯的工具，當然，還有基于tensorflow的theano,keras等，都是學習神經網(wǎng)絡的不錯選擇：
6.股票財經：對于股票和財經比較感興趣的朋友來說，python也提供了現(xiàn)成的庫來獲取和分析股票財經數(shù)據(jù)—tushare，tushare是一個免費、開源的python財經數(shù)據(jù)接口包，可以快速的獲取到國內大部分股票數(shù)據(jù)，對于金融分析人員來說，可以說是一個利器，降低了許多任務量：
7.游戲：python專門為游戲開發(fā)提供了一個平臺—pygame，對于想快速開發(fā)小型游戲的用戶來說，是一個很不錯的選擇，簡單易學、容易上手，脫離了低級語言的束縛，使用起來也挺方便的：
目前就介紹這7個方面和對應的包，比較流行也比較實用、有趣，感興趣的朋友，可以了解一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧。
Linux云計算與網(wǎng)絡運維是什么關系
云計算商業(yè)模式就是要實現(xiàn)IT即服務，無論是對外還是在企業(yè)內部，IT自服務的需求越來越明顯。另一方面，超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心急需一個有效的掛歷方式來降低運營成本。
在云計算技術體系架構中，運維管理提供IaaS層、PaaS層、SaaS層資源的全生命周期的運維管理，實現(xiàn)物理資源、虛擬資源的統(tǒng)一管理，提供資源管理、統(tǒng)計、監(jiān)控調度、服務掌控等端到端的綜合管理能力。云運維管理與當前傳統(tǒng)IT運維管理的不同表現(xiàn)為：集中化和資源池化。
云運維管理需要盡量實現(xiàn)自動化和流程化，避免在管理和運維中因為人工操作帶來的不確定性問題。同時，云運維管理需要針對不同的用戶提供個性化的試圖，幫助管理和維護人員查看，定位和解決問題。
云運維管理和運維人員面向的是所有的云資源，要完成對不同資源的分配、調度和監(jiān)控。同時，應能夠向用戶展示虛擬資源和物理資源的關系和拓撲結構。云運維管理的目標是適應上述的變化，改進運維的方式和流程來實現(xiàn)云資源的運行維護管理。
文章到此結束，如果本次分享的hbase安裝windows和hadoop和hbase對應版本的問題解決了您的問題，那么我們由衷的感到高興！
