用通俗易懂的话说下hadoop是什么能做什么

(1)Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ Mapreduce(数据处理),Hadoop的数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有更灵活的处理能力,不管任何数据形式最终会转化为key/value,key/value是基本数据单元。用函数式变成Mapreduce代替SQL,SQL是查询语句,而Mapreduce则是使用脚本和代码,而对于适用于关系型数据库,习惯SQL的Hadoop有开源工具hive代替。

hadoop擅长日志分析,facebook就用Hive来进行日志分析,2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析;淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive;利用Pig还可以做高级的数据处理,包括Twitter、LinkedIn上用于发现您可能认识的人,可以实现类似协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是!在Yahoo!的40%的Hadoop作业是用pig运行的,包括垃圾邮件的识别和过滤,还有用户特征建模。(2012年8月25新更新,天猫的推荐系统是hive,少量尝试mahout!)

设想一下这样的应用场景. 我有一个100M 的数据库备份的sql 文件.我现在想在不导入到数据库的情况下直接用grep操作通过正则过滤出我想要的内容。例如:某个表中 含有相同关键字的记录那么有几种方式,一种是直接用Linux的命令 grep 还有一种就是通过编程来读取文件,然后对每行数据进行正则匹配得到结果好了 现在是100M 的数据库备份.上述两种方法都可以轻松应对.

那么如果是1G , 1T 甚至 1PB 的数据呢 ,上面2种方法还能行得通吗? 答案是不能.毕竟单台服务器的性能总有其上限.那么对于这种 超大数据文件怎么得到我们想要的结果呢?

有种方法 就是分布式计算, 分布式计算的核心就在于 利用分布式算法把运行在单台机器上的程序扩展到多台机器上并行运行.从而使数据处理能力成倍增加.但是这种分布式计算一般对编程人员要求很高,而且对服务器也有要求.导致了成本变得非常高.

Haddop 就是为了解决这个问题诞生的.Haddop 可以很轻易的把 很多linux的廉价pc 组成 分布式结点,然后编程人员也不需要知道分布式算法之类,只需要根据mapreduce的规则定义好接口方法,剩下的就交给Haddop. 它会自动把相关的计算分布到各个结点上去,然后得出结果.

例如上述的例子 : Hadoop 要做的事 首先把 1PB的数据文件导入到 HDFS中, 然后编程人员定义好 map和reduce, 也就是把文件的行定义为key,每行的内容定义为value , 然后进行正则匹配,匹配成功则把结果 通过reduce聚合起来返回.Hadoop 就会把这个程序分布到N 个结点去并行的操作.

那么原本可能需要计算好几天,在有了足够多的结点之后就可以把时间缩小到几小时之内.

比如1亿个1 相加 得出计算结果, 我们很轻易知道结果是 1亿.但是计算机不知道.那么单台计算机处理的方式做一个一亿次的循环每次结果+1

那么分布式的处理方式则变成 我用 1万台 计算机,每个计算机只需要计算 1万个 1 相加 然后再有一台计算机把 1万台计算机得到的结果再相加

理论上讲, 计算速度就提高了 1万倍. 当然上面可能是一个不恰当的例子.但所谓分布式,大数据,云计算 大抵也就是这么回事了.返回搜狐,查看更多

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com

扫地机器人的工作原理 它的人工智能能有多智能?

买房、装修成为人们茶余饭后谈论的热点话题,但装修后又脏又累的卫生清扫工作,成为困扰家庭主妇的又一大难题。对不少家庭而言,清洁机器人已成为清洁家庭的必备小家电。

近年来,随着计算机技术与人工智能科学的飞速发展,智能机器人技术逐渐成为现代机器人研究领域的热点。其中,服务机器人开辟了机器人应用的新领域。

随着人们生活水平的提高,健康、舒适的家居环境越来越被更多的人所关注。买房、装修成为人们茶余饭后谈论的热点话题,但装修后又脏又累的卫生清扫工作,成为困扰家庭主妇的又一大难题。对不少家庭而言,清洁机器人已成为清洁家庭的必备小家电。

自动进行房间地面清洁的自动扫地机器人,集机械学、电子技术、传感器技术、计算机技术、控制技术、机器人技术、人工智能等诸多学科为一体。自动扫地作为智能移动机器人实用化发展的先行者。

扫地机器人,又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等,是智能家用电器的一种,能凭借一定的人工智能,自动在房间内完成地板清理工作。一般采用刷扫和真空方式,将地面杂物先吸纳进入自身的垃圾收纳盒,从而完成地面清理的功能。本设计扫地机器人采用刷扫吸尘方式,机身为无线机器,以圆盘型为主,使用充电电池运作,操作方式使用遥控器、或是按机器上的操作面板相应按钮。本次设计的扫地机器人可设定时间预约打扫,自行充电。前方设置超声破测距传感器,可侦测障碍物,如碰到墙壁或其他障碍物,会自行转弯,从室内边沿开始走矩形路线,有规划清扫地区。

扫地机器人由微电脑控制,可实现自动导航并对地面进行清扫和吸尘,通过碰撞头实现对前方障碍物的躲避和绕过可以使所到角落得到清洁,同时两个超大边扫轮的设计,可使角落和地面扫的更彻底,更干净,两个清扫轮的相对旋转,更使得垃圾不会从机体底部溜掉,清洁更完善,同时清扫吸尘一体的双重作用,使扫起来的尘土更有规律和顺畅的进入垃圾收集盒内,并且通过在前轮和清扫轮动力箱内上安装光电传感器,可以使该机器人拥有自动防机体卡死和扫轮卡死的功能,当被卡住使其自动后退或关机,并在碰撞头上装有红外反射探测器,可自动判断前方是否悬崖,并自动绕开。

1、扫地省时、省力、提高工作效率、能源利用率:整个清洁过程不需要人控制,减轻人的操作负担,人们可以利用节省的时间做其他有意义的事。

扫地机器人系统通常由四个部分组成:移动机构、感知系统、控制系统和吸尘系统。

感知系统一般采用超声波测距仪、接触和接近觉传感器、红外线传感器和CCD摄像机等。

随着近年来计算机技术、人工智能技术、传感技术以及移动机器人技术的迅速发展,扫地机器人控制系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景。扫地机器人的控制与工作环境往往是不确定的或多变的,因此必须兼顾安全可靠性、抗干扰性以及清洁度。用传感器探测环境、分析信号,以及通过适当的建模方法来理解环境,具有特别重要的意义。近年来对智能机器人的研究表明,对于工作在复杂非结构环境中的自主式移动机器人,要进一步提高其自动化程度,主要依靠模式识别及障碍物识别、实时数据传输及适当人工智能方法,还需要进一步开发全局模型,从而为机器人获取全局信息。

目前发展较快、对扫地机器人发展影响较大的关键技术是:传感技术、智能控制技术、路径规划技术、扫地技术、电源技术等。

1、个行走驱动轮及驱动电机。该部分主要保证机器人能够在平面内移动。壳体前端和侧面装有红外开关,作为碰撞检测传感器。底面的3个红外开关作为台阶检测传感器,防止跌落。驱动轮上装有光电编码盘,可以对轮速进行检测和控制,实现定位和路径规划。同时还扩展了超声波传感器,用于精确定位的需要;

2、清扫机构。用电机带动两个清扫刷,使左面清扫刷顺时针转动,右面逆时针转动,这样就可以在清扫灰尘时将灰尘集中于吸风口处,为扫地机构的工作做准备;

4、擦地机构。在清扫、扫地之后,利用安装在壳体下面的清洁布擦除残留在地面上的细小灰尘,保证清洁工作的质量。

2、机器人一旦开始工作,便控制清扫机构进行清扫、扫地机构开始扫地、擦地机构开始擦地。

3、机器人开始工作,传感探测模块就开始不断地采集外部信息,送到CPU进行分析和决策产生机器人行走的路径。

4、当路径规划需要机器人实现转向的时候。CPU就分别改变左右轮的速度,通过差速来实现转向。

5、工作期间机器人可以通过LCD显示一些相关信息(比如工作模式、工作计时或温度)。

6、遥控器除了可以控制清洁机器人的启停,还可以对机器人进行定时,让机器人在一定时间后开始工作或者工作一定时间后停止工作。

机器人利用安装的各类传感器来获取室内环境以及自身的基本信息,如障碍物的位置、自身走过的距离等;然后根据获得的信息,选定相应的控制策略;通过以单片机为核心的控制系统进行障碍物判断、避障策略选择和运动行走实施。机器人面板上有控制其开始/停止工作的按键。同时也可以通过遥控来控制,遥控还可以用来对机器人进行定时,LCD实时的显示定时的倒记时和当前的温度值。

任何机器人都离不开传感器,机器人要具备智能行为必须不断感知外界环境,从而做出相应的决策行为。

超声波是一种一定频率范围的声波它具有在同种媒质中以恒定速率传播的特性,而在不同媒质的界面处,会产生反射现象利用这一特性,就可以根据测量发射波与反射波之间的时间间隔,从而达到测量距离的作用其具体的计算公式如下:

在扫地机器人中,避障功能的实现正是利用了这一超声波测距的原理它的传感器部分由三对(每对包括一个发射探头和一个接收探头)共六个超声波传感头组成

由单独的振荡电路产生频率固定为40kHz,幅值为5V的超声波信号在控制器送来的路选信号的作用下,40kHz的振荡信号被加在超声发射探头的两端,从而产生超声信号向外发射;该信号遇到障碍物时,产生反射波,当这一反射波被接收器接收后,根据前述测距的原理,就可以精确地判断障碍物的远近;同时,根据信号的幅值大小,也可以初步确定障碍物的大小。

超声波传感器采用直接反射式的检测模式。位于传感器前面的被检测物通过将发射的声波部分地发射回传感器的接收器,从而使传感器检测到被测物,经单片机系统处理判断前方物体的大小、远近及大体属性。

红外测距传感器利用红外信号遇到障碍物距离的不同反射的强度也不同的原理,进行障碍物远近的检测。红外测距传感器具有一对红外信号发射与接收二极管,发射管发射特定频率的红外信号,接收管接收这种频率的红外信号,当红外的检测方向遇到障碍物时,红外信号反射回来被接收管接收,经过处理之后,即可利用红外线的返回信号来识别周围环境的变化。

接触式厚度传感器,通常采用电感式位移传感器、电容式位移传感器、电位器式位移传感器、霍耳式位移传感器等(见位移传感器)进行接触式厚度测量。为了连续测量移动着的物体的厚度,常在位移传感器的可动端头上安装滚动触头,以减少磨损。接触式厚度传感器可测量物体高度,空间大小。全能清洁机器人可利用这一点探测障碍物的高度,进一步做出判断发挥它的功能.

把浑浊度传感器的外壳固定在被测箱体内,采用一定波长的红外发光二极管作为检测光源,穿透被测溶液,检测其透射光强来检测溶液浑浊度的程度。红外发光二极管发射的红外光穿透被测溶液的介质,被接收端的光电三极管接受,产生光电流。由于溶液含有的介质、灰尘的颗粒大小、密度不同,光电三极管的光电流近似为线性变化。经滤波后输出,即得到与浑浊度相关的检测信号。

因各种因素的影响,扫地机器人难免会有撞上障碍物的可能。为了处理这种情况,我们利用光电开关传感器来感应车体受到的碰撞,及碰撞的大概位置,以使扫地机器人做出相应的决策。

在扫地机器人的前端设计了约180的碰撞板,在碰撞板左右两侧各装有一个光电开关。光电开关由一对红外发射对管组成,发光二极管发射的红外光线通过扫地机器人机身特制的小孔被光敏二极管接受,当机身碰撞板受到碰撞时,碰撞板就会挡住机身特制小孔,阻碍红外线的接受从而向控制系统传达信息。光电开关工作原理如图所示。此结构可避免测量盲区带来的误差。扫地机器人在任何方向上的碰撞,都会引起左右光电开关的响应,从而根据碰撞的方向做出相应的反应。

为了防止扫地机器人遇到台阶时跌落,在扫地机器人背面安装3个防跌落传感器。防跌落传感器安装位置如图所示。

防跌落传感器也是利用超声波进行测距。当扫地机器人行进至台阶边缘时,防跌落传感器利用超声波测得扫地机器人与地面之间的距离,当超过限定值时,向控制器发送信号,控制器控制扫地机器人进行转向,改变扫地机器人前进方向,从而实现防止跌落的目的。扫地机器人防止跌落示意图如图所示。

为了防止扫地机器人持续工作导致电机过热,从而导致电路的烧毁,在扫地机器人电路板上安装两个温度传感器。当扫地机器人工作一段时间电机温度达到一定限度后一个温度传感器发送信号给控制器,控制器再控制扫地机器人停止工作,并运行散热风扇进行散热。当温度降到一定程度后,另一个温度传感器发送信号给控制器,控制器在控制扫地机器人继续工作。

床底、沙发底、柜子底等地方相对较脏,因此这些地方需要重点清扫,以保证清洁度。为实现此功能,在扫地机器人正面安装8个光敏传感器。

扫地机器人在床底或柜子底开始工作后,光敏传感器接收的光强较弱。当扫地机器人运行离开床底或柜子底时,光敏传感器接收到的光强发生变化,向控制器发送信号,控制器发出控制信号,使扫地机器人转向,重新回到暗处,继续进行清扫。

为了检查扫地机器人灰尘盒中的灰尘是否装满,在灰尘盒两侧安装变介质型电容传感器。当灰尘盒中灰尘高度到达电容传感器高度时,电容传感器中的介质发生改变,由于灰尘的介电常数与空气的介电常数不同,从而引起传感器电容变化,传感器将信号传给控制器,控制器控制扫地机器人发出报警信号,提醒主人应该清理灰尘盒了。

扫地机器人所带电池容量有限,所以就需要在电量低时自动返回充电基座进行充电再返回原位置继续打扫。当电量低于限定值时,控制器会向红外线发射器发送信号,红外线发射器向四周发射红外线。充电基座安装有红外线传感器,感受到来自扫地机器人发射来的红外线后,会向扫地机器人发射红外线。扫地机器人内部的红外线传感器接收到后会向控制器发送信号,控制器就会控制扫地机器人按照接受到红外线的方向找到充电基座,并自动返回进行充电。

边缘检测传感器是一个机械开关,开关的触发端设计成一个滑轮结构,在机器人的两侧各装有一个,用于保证机器人可以始终贴着墙的边缘走。这样就可以对墙壁边缘死角部分进行更好的清扫。

光电编码器是扫地机器人上的位置和速度检测的传感器,扫地机器人上的光电编码器通过减速器和驱动轮的驱动电机同轴相连,并以增量式编码的方式记录驱动电机旋转角度对应的脉冲。由于光电编码器和驱动轮同步旋转,利用码盘、减速器、电机和驱动轮之间的物理参数,可将检测到的脉冲数转换成驱动轮旋转的角度,即机器人相对于某一参考点的瞬时位置,这就是所谓的里程计。光电编码器已经成为在电机驱动内部、轮轴,或在操纵机构上测量角速度和位置的最普遍的装置。因为光电编码器是本体感受式的传感器,在机器人参考框架中,它的位置估计是最佳的。

电子罗盘是利用地磁场,检测电子罗盘模块相对于地磁场方向的偏转角度的传感器。电子罗盘模块是由高可靠性的磁性传感器及驱动芯片组成,集成度非常高,实现了高可靠性、高精度、强抗磁场干扰的数码电子罗盘功能。电子罗盘模块有两个磁性传感器和一个驱动芯片构成。磁性传感器里面包含一个LR振荡电路,当磁性传感器与地球磁感线平行方向夹角发生变化时,LR振荡电路的磁感应系数也会发生变化。驱动芯片通过磁性传感器磁感应系数的变化可以计算出磁性传感器与地球磁感线之间的夹角,驱动芯片可以连接三个磁性传感器,这三个磁性传感器方向互为垂直,这样就可以测量在三维方向上与地球磁感线的夹角,从而得到当前的三维方向。电子指南针模组只要得到水平方向上与地球磁感线的夹角就可以测得方向。

针对电子罗盘容易受到电磁干扰以及光电编码器会受到轮子打滑等不确定因素造成的角度测量不准的特点,确定物体的运动方向还需要一个传感器,在上述情况发生时能够精确测量运动物体运动的角度。陀螺仪是用来测量运动物体的角度、角速度和角加速度的传感器,它能够有效解决上述问题。

扫地机器人的路径规划就是根据机器人所感知到的工作环境信息,按照某种优化指标,在起始点和目标点规划出一条与环境障碍无碰撞的路径,并且实现所需清扫区域的合理完全路径覆盖。

根据机器人对环境信息知道的程度不同,可以分为两种类型:环境信息完全知道的全局路径规划和环境信息完全未知或部分未知,通过传感器在线地对机器人的工作环境进行探测,以获取障碍物的位置、形状和尺寸等信息的局部路径规划。

由于扫地器人采用的是红外线传感器,考虑到红外线的探测范围和清扫环境的未知性,采用了一种沿边学习的方式,即让清洁机器人从指定位置沿墙壁及其靠近墙壁的障碍物外缘按逆时针(或顺时针)方向绕房行走一周,行走过程中实时记录清洁机器人中心点的位置坐标,这样就可以大致描述出清扫环境的轮廓及靠墙障碍物的分布情况。并记录下当y坐标达到最大值ymax时,x能达到的最大值xmax(考虑到障碍物可能存在于墙壁的右下角)。

在机器人的整个运动过程中,采用角度测量系统对当前的自身角度进行检测并由光电编码器得到在该方向上运行的位移,通过实时记录,并对运动路线进行积分,得到当前位置。如下图所示:

为了使清洁机器人能按照我们所要求的工作模式进行清扫,首先要规定其运动规律,如下图所示:

若该区域内无任何障碍物出现,则主要是控制程序驱动扫地机器人在该区域内做直线带状往复运动,当机器人前方的红外传感器检测到其运动到x方向最大位置,则机器人绕右侧轮子转180,在机器人转角时,只驱动一个驱动轮,以另一个驱动轮为支点向左或向右转,这样做能够使得机器人在转过180后正好移过一个车位,保证机器人在往返清扫过程中不留下清扫死区。

若在运动过程中遇到障碍物,则机器人能够智能越障。障碍物主要分三种情况,一种是靠最远处墙壁的障碍物,如障碍物D,第二种是不靠墙障碍物,第三种是其他靠墙障碍物。由于在清扫前,机器人进行了边沿学习,获得了空间的边缘信息,因此可自动将第三种障碍物作为墙壁处理。若障碍物不是靠墙障碍物,则机器人能利用红外测距传感器沿障碍物边沿行走,直到其在y轴方向的位置移动一个车位,然后转180运动。同时系统内的存储单元可以记录该障碍物的y轴最大坐标和最小坐标,即记录障碍物在y轴方向的尺寸,当机器人超高障碍物运动到x轴最大或者最小位置处时,需要沿y轴反方向走一个障碍物尺寸的距离,然后继续清洁障碍物另一侧的区域。若障碍物靠最远处墙壁时,若y轴达到最大值,且x轴方向未达到xmax,且前方传感器检测到障碍物,则机器人绕过障碍物运动y轴方向最远处,清扫剩余区域,当y轴方向和x轴方向同时达到边沿检测时得到的最大位置值时,停止检测。

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com

献给所有在中国股市挣扎中的股民:股市经典盘口语言少奋斗10年

在这里,你可以看到自己的真实映像,它像一面镜子,可以照显出你自己,它会使得你的人生更加成熟更加丰富多彩。如果你对股市有了一定的了解后,你会发现生活当中遇到问题,和用股市遇到的问题是相似的,很多原理居是相通的,其实很多的事物都一样的,无论怎么变化,它们的原理都是相通的。

我不清楚其他人怎么看中国的股市,在我个人看来,中国股市的游戏规则,听起来是照顾普通投资者,实际上是保护的是上市公司大股东及主力机构,股市是将社会闲散资金重新收集回来的工具,为上市公司提供融资,其实大部分普通投资者根本不了解股市到底是什么,不了解股票是什么,只是听说股市能赚钱就匆忙进入了市场,股市是能赚钱,但同时也承担了风险,尤其有一部分人把自己的身家都投了进去,却损失极大。

当然,还有另一种人即使不把全部身家投入到股市上,有其他机会,他也会投入到另外一个地方。只是平时只有接触股市的机会而已。想要在中国股市获得成功,需要投入很多的精力进去,如果指望随随便便就想从股市赚点钱,这是不切实际的想法。或许将投入股市的精力投入到另外一个行业,会做到行业的顶端,但股市好像有无法形容的魅力,吸引源源不断的人进入市场。有人甚至为了炒股辞去了工作,成为了职业炒股者。

我刚进入股市的目的其实与很多人很多人都是一样的,赚钱是所有人的目的,但后来我更想知道的是股市的本质与运行的基本规则,就如同探寻生物起源一样,我想知道股市本质及存在的意义与规则。如果你要是问我现在是否知道了,我只能说,即使是现在,我也不能完全知道股市真正的本质及作用。

我只是这个叫股市的世界当中的一个普通投资者而已,在这个世界中的一个普通人怎么能够知道设计这个世界的造物主是如何考虑这些规则的。我只能说,因为随着改革开放经济发展水平不断提高,为了经济发展的需要,企业融资的需要,于是中国A股诞生了。

我们通常说“便宜没好货”,不过也不尽然。在股票市场中,有很多投资者持有这种“嫌贵贪平”心理,殊他们没想过,风险与利润它们是成正比的关系。贪平入市,往往会造成他们手中持有的股票,成了永远抛售不出的亏本贷。

进入股市,首先要有自信。许多投资者在买进股票后,只要股价略有上升,便迫不及待地要卖出获利。他们相信,只有把钱装进口袋里才算安全。可是他们却忽略了股票的合理价值。

有些股票投资者因受某些环境因素和“马路消息”的影响,对股市或某些股票的前途失去信心,感到恐慌,于是就想立刻把手中所有的股票抛出。许多股市上的经验表明,不必要的恐慌往往只是虚惊一常但在一般情况下,不少抛售风往往是由一些大户或那些持有私心的人蓄意掀起的。他放出不利消息,引起众多股民的抛售,其目的是为了压低股价后趋机买进。一般的投资者,若产生不必要的恐慌,大量抛出手中持有的股票,肯定会受到损失。

有些投资者买入股票以后,就置之不理,任其自生自灭。有时甚至全权委托自己的亲朋好友或经纪入操作,自己很少介入。这种做法在股市处于上涨的情况下,还可以从中赚取一部分利润,如果是处在下跌的趋势中、必然亏损累累。

在充满竞争与风险的股票市场里,没有常胜将军。投资者应根据股票市场行情的变化,采取灵活的策略。当圾市大势向下或公司受损失时,不要被损失所纠缠,应当机立断,忍痛割爱。一些投资者总存在怕输的心理,当股票价格上升,从中赚了利益,兴高采烈。其实,这样做只是白欺欺人,最后吃亏的还是自己。

1、看板块和热点轮动,这个是可以判断行情是大是小,是强还是弱的。例如,开盘的涨停数是一个人气指标,如果热点板块,天天不少还能持续一段时间,并轮番着上攻,有龙头牛股,这就表示行情短期内不会停止。

2、要训练自己的盘感和捕捉市场机会的嗅觉。例如,一根大阳线后缩量小调,这是蓄势的走势;如果急跌时不要抛售股票,可以在技术反抽时;板块之前的轮动节奏和相互关系,这些都是要通过不断训练才可以的。当然,这种盘感的练习需要有识别基本面的功底,也要对技术分析有一定的了解。如果你是新手,建议打好基础再出战。

3、看强势龙头。看盘最主要的一个工作就是关注涨幅榜中排名前的股票。这些股票是会引领市场走势的龙头。因为市场的法则会遵循“马太效应”“强者恒强,弱者恒弱”。当有一大波行情起来时,看盘高手就会在第一时间内嗅到龙头板块和龙头股的味道,而且这个是越早发现的好。同样,在弱市中我们可以关注下逆势飘红的股票。这些股票控盘程度高,或是做多意愿强。如果大盘企稳,这些逆势股就会一骑绝尘。

4、看异常股。除了可以关注龙头股外,我们也要关注下走势必怪异的股票。比如冷门股、问题股。这些异常的股票后面有很多市场人士不知道的东西。比如重组、业绩拐点、股票停牌等各种原因。散户在信息上不具备优势,但可以通过读盘看盘来获得消息。

股票的结果是由价格、成交量、时间和人组成的。而10点是一个很关键的时间段,每天在10点的时候,你需要先看下两市排名在前10涨跌幅的板块,大概了解今天热点是什么,什么板块需要躲避。

之后注意下涨停个股的开盘,如果两市都有10只以上的涨停个股开盘,说明当下市场的气氛很好,如果没有达到这个数目说明,说明当下反应不佳,所以操作上要小心。

如果你发现多个交易日的跌停板是以板块方式出现的,那么你需要警惕板块将要出现较大的调整。最近这段时间热点都很难持续两天以上,说明目前的主力资金属于短炒性质。所以也不用太放在心上。如果板块内个股每天涨,且涨幅在2%左右,并且相互配合就值得我们重点关注,这个时候可能就吃肉的时候啦!

千万不要小看市场中连续上涨或者下跌的股票,一般情况下股票连续上涨或者下跌后会出现V型反转。

当股票连续下跌多天,突然不再下跌,之后股票会出现一连串的上涨,如果这个时候我们跟随着进场,大部分时候我们是可以赚到很多银子。反之,股票连续上涨多天,股票的价格远远大于股票本身的价值,这个时候会出现主力砸盘的现象,导致股票价格下降。通常情况下K线图上收出长下影,表明在主力有80%以上可能在出货,边跑边向上拉升,不让其他资金看出货的痕迹。

炒股都知道龙头的重要性,而龙头所在的板块一般是在当日的(热点1、2、3板块)中查找。其中在弱市中找龙头是最容易的,涨幅榜中始终跃居前几位的逆市红盘股或是股价在15-20元之间,离新多主力拉升底部区域不足50%空间,在大盘大跌的当日或随后几天时间里,果断用长阳反击K线收复前期长阴失地的,则有望成为反弹的龙头。

在牛市中,不要轻视冷门股和问题股。前一段时间ST股逆势走强,涨5%以上的个股100来只,ST凡谷,涨幅接近7倍,一些低价股加上当下5G概念,所以在偷偷摸摸,不知不觉,涨幅惊人。但是像ST股,投资起来,技巧,经验要求非常高,因为这种板块雷非常多,你在垃圾堆里找黄金,虽然概率比较小,但是一旦涨起来,收获可不小哦!

培养自己的盘感,你能更好的进行操作,而且也能通过自己特殊的直觉躲避一些大的风险,关键时候真的感觉是就自己一命啊!

1、在上午开盘时成交量急速放大,且形态较好的个股。可仿分时图谱即时买进。不放量不买!

8、对于那些首次进入成交量排行榜,股价又涨的股票须有进货的考虑;对于那些首次进入成交量排行榜,股价又跌的股票应有出货的考虑。

9、开盘大幅低开后,走高至涨停(特别在大盘不太强时),可仿分时图谱进出。

12、上午不论何因停盘的股票,复盘后只要不涨停立即卖掉(无论好坏消息).

13、第一天出现“小猫钓鱼”走势,可大胆跟进并持有,但一旦钓鱼反抽卖掉。要追就早追。犹豫不决。股市大忌逢高不出货、套牢不斩仓、热点转移不换手、才解套来又被套,亏损股共有特性!(此乃多数)对股来说最危险的事情莫过于企盼狂跌中的股票不会再下跌了(事实还跌)个股异动预示底部临近;板块轮涨表明已可建仓;疯狂拉升注定结束!

15、昨日上涨前20名,而今日弱势调整的个股,说明庄家实力较弱,应退出为上。

18、在强势时,可在周初重仓,而在周末轻仓,并养成一种习惯。但在敏感区域必须空仓。初进末结!

19、在弱势时,可在周中小仓,而在周末平仓,并养成一种习惯。(最好不要全仓。逆市有险!)

20、在平势时,可在周一小仓,而在周中平仓,并养成一种习惯。(最好不要全仓。逆市有险!)

21、每次个股大涨之后的第二天上午10时30分以前5浪不板出货。特别在平衡市中见利即出。

22、股市易在每日下午14:30分后开始出现大波动,买卖须在此时观察清楚后再采取!最后一分钟买入,风险只有一分钟。

23、应付股市的突然变化,唯一的方法就是果断斩仓。(要有壮士断臂精神!)

24、在相对高位区,“事故多发地带”股应采取“一看二慢三通过”和“宁等三分不抢一秒”及“卖要坚决、买要谨慎、割肉要狠、止损要快”的策略!

26、当第一个跌停板出现以后要有觉心,特别同板块的股票应做先行出脱的考虑。

27、当个股即将触及跌停板前,应先做最坏的打算(即先出来),不可有反弹回生的幻想。

28、以上两条出现跌停的股票如若是龙头或领涨股,则必须不打折扣立即逃跑。涨跌停板具有极强的传染性。

30、高开低走、并均价线向下,反抽必卖。只因会形成乌云盖顶!饿狼扑食!(注:何为乌云盖顶?只要盖过昨日收盘价就是,也就是说高开后不可补当日缺口。)

2、低开高走破昨天的收盘价,表明庄家刻意低开吸货并修正技术指标,当天做多意图明显。

3、早盘走高后强势横盘整理,不理会大事的涨跌,主力庄家控盘能力强悍稳健,其后走高是肯定的。

4、早盘沿均线爬波,经典走势,其后在均线上强势横盘,为后市冲高蓄势能量,尾市冲击走高必然。

大量的委卖盘挂单俗称“上压板”,大量的委买盘挂单俗称“下托板”,如图2-7、2-8。主力挂这些单的目的无非就是为了操纵股价,诱使股民跟风,且股票处于不同价区时,其作用是不同的。

当股价处于刚启动不久的时候,主动性买盘较多,盘中出现了下托板,往往预示着主力有做多意图,可考虑介入跟庄追势;若出现了上压板而股价却不跌反涨,则主力压盘吸货的可能性偏大,往往是大幅涨升的先兆。

但是如果一只股票股价已经大幅上升,处于高价区时,主力要想出货就要制造出买盘充足的假象,经常会在盘中出现大量的下托板,但一般不会挂再买一的位置,而是挂在买三买四的位置。例如,买一处为500手,主力则会在买三处挂20000手的买单,但股票走势却是价滞量增,一步步地往下退。同时你会发现当股价每下跌一个价位后,主力就迅速地将委买单撤销,这也正好暴露了主力的意图,他自己并不敢接货,而只是制造出一种“声势”,此时我们就要留神主力诱多出货。

若此时上压板较多,显示出抛压较重,主力会利用大盘拉升的同时顺势拉升股价,然后自己在上方挂着大卖单,让散户们以为主力是故意压盘,因此而买入的散户就正好被自己的小聪明给害了,主力正是利用人们的无序思维达到出货的目的。

同时我们也可以观察大盘的盘口,如果指数拉升,而委卖不断增加,委买不断减小,则说明市场抛压不断加大,指数随时可能出现回落;反之如果指数杀跌,而委买不断增多,委卖不断减小,则说明下方承接盘较好,抛压逐渐减小,指数随时可能出现回升,大盘盘口情况见图2-9。由于大盘盘口的委买和委卖盘是整个市场的总和,所以受操纵的可能性较小,能够较好地帮助我们判断多空双方的力量。

识别盘口相当重要,我们毎天看盘不光是看股价拉升如何刺激,股价杀跌怎样惨重,更要善于从盘口中解读到些有用的信息,然后经过分析作出正确的判断以帮助自己作出正确的投资决策。

现在的看盘软件一盘可以看到五档委买与委卖,一些软件可以看到十档挂单行情,但其实看到十档行情也没有多大意义,对散户而言,一般买卖都是在盘中即进行,所以通过委买与委卖只能发现一些主力行动的蛛丝马迹。

盘口是会说话的,它会传达给我们很多重要的信息,笔者称之为“盘口语言”。主要是观察委买盘和委卖盘,主力庄家通常会在这里挂出一些巨量的委买单或委卖单,然后造成投资者的一些想法或预期,从而使得股价朝着他们期待的方向运行。

有时候庄家会利用在盘口挂单的技巧,欺骗股民们作出错误的买卖决定,委买卖盘常失去原有意义。比如有时刻意挂出很大的委卖盘,动摇持股者的信心,但股价反而上涨,充分显示主力刻意示弱、欲盖弥彰的意图。因此,盯住盘口是关键,这将使我们有效地发现主力的举一动,从而更好地把握买卖时机。

真理之所以难以被人们掌握,不是因为太难了,而是因为太简单了。炒股的都是聪明人,挣不到钱或者赔钱,不是因为大家太笨了,而是因为大家太聪明了。股市里从来都是笨人赚聪明人的钱,也许大家不服气,更不相信有这回事存在。《短线交易秘诀》的作者:拉瑞_威廉姆斯挣钱的方法就是:“坐、等”两字秘诀,他曾多次忍不住进场操作的冲动,但每次冲动都让他赔钱,赔钱赔得心痛了,再次安心用原先的本方法挣钱。他说,他百万美金的利润都是等来的,就是这样,等来的。

《股票大作手回忆录》中杰西·利佛莫尔一生经历三起三落,作为一名美国交易史上最伟大的投资者之一的他最终还是在忧郁的困扰下选择了自杀,自认为一生是失败的一生。他挣钱其实也是靠的装死,通过睡觉控制自己交易的欲望和冲动,从而避免失败而放飞利润,因此而成功,可惜他还是太聪明了,聪明得控制不住自己交易的冲动,最后给自己制造了一个悲剧。奥妙在哪里,我们中国有大巧如拙、大智若愚、大音希声、大象无形的天然文化基础。老子就告诉大家辨别真理的标准:大多数人看了会不屑一顾,哈哈大笑的就是真理。因为笨蛋总是大多数,大小不足以为道。

炒股是很简单的事,但大家嗤之以鼻,不屑一顾。秘诀是:只有行情上涨才能挣钱。这是一句废话,但这就是真理。行情上涨才能挣钱,就是说行情处于跌势的时候就老实空仓,不要去和市场作对,和自己的钱过不去。行情上涨才能挣钱,就是说震荡和盘整时就不要瞎折腾,费力不讨好。行情上涨才能挣钱,就是说行情处于涨势的时候跟进,然后等待,睡觉或者装死,一直到重大变盘出现的时候。

趋势一旦形成就是多空双方的较量胜负已分,一时不容易改变,趋势会不断延续,同时需要时间来延续。时间就是空间,愿意花时间等才能等到利润空间的扩大。没有尝到过等待的甜头的人,很难体会到悠闲自在的奥妙的。什么时候,在股市中纠缠得晕头转向了,心力疲敝,苦不堪言的时候,给自己放个假,试想一下,如果自己两周到一个月盯准一个方向,不在乎中间怎样波动,那将是何等的自在。为什么会煎熬,因为每一个波动都决定你的命运,让你心里始终压着一块石头,痛苦不已。

其实,行情在涨势,自然会上涨,其间会有波动是正常现象,不去纠缠于这些细枝末节就解脱了。如果纠缠于波动,那行情的一举一动都会决定你的心情,你能不迷茫吗?明明是涨势,一个向下的小小波动就让你觉得灾难降临,心灵煎熬不说,一时熬不住在最低位置砍了仓赔了钱就更是心如刀绞了。

如何解脱:不要让波动影响你的心情。按趋势做,一波趋势形成,不到运行到最后,趋势就不会结束。可以放心大胆的等。只在乎趋势,忽略掉波动,你就由纠缠的此岸到达悠闲的彼岸了。一单下去,要吃的就是一波趋势。这种自信是多么地让内心踏实。一单下去,看的便是长远,不在乎小小的波动,也就没有了内心的纠结和煎熬,内心没有了沉浮起落,那将是多么沉稳。一单下去,吃的便是大利润。操盘大资金也能游刃有余,沉稳大气,雍容华贵,这才是干大事、挣大钱的风度。一单下去,透过了波动的现象,抓住了趋势的本质,不再患得患失,超越波动,驾驭趋势,市场成了自己的好朋友,这才是智慧、福分。

如果一个人不知道他要驶向哪头,那么任何风都不是顺风。——塞涅卡《道德书简》这句话用在股市也合适——如果一个人看不清行情的趋势,那么任何波动都是煎熬。一切心态问题的根源都在这里,一切心态问题的解决之道也在这里。相反能够看清趋势的本质,那么任何波动都是自己的朋友,上升通道中高抛低吸,在宏观中顺势,微观中逆势,从而将利润最大化。这样波动就成了自己的朋友,成了自己快乐的源泉。恪守“简单”是古往今来最伟大的成就。心理学有句话很能给人启迪:内心简单的人总是需要纷繁复杂的点缀和填充,而内心复杂的人却对简单有着特殊的偏执般的要求。大道至简,恪守简单不是最智慧的人是做不到的。

要想在股市中生存,没有一套赢利方法技巧是不行的;领取实战选涨停牛股方法,准确把握买卖点和解套复利操作等,让您的股票操作的更好!

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com

hadoop通俗点说是什么?应该怎么学?有哪些前提的知识条件吗?

可选中1个或多个下面的关键词,搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。

展开全部你百度过吗?通俗点讲,就是让很多数据库放在一起,你能做数据处理。just so so。

假如说你有一个篮子水果,你想知道苹果和梨的数量是多少,那么只要一个一个数就可以知道有多少了。

如果你有一个集装箱水果,这时候就需要很多人同时帮你数了,这相当于多进程或多线程。

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com

人工智能技术有哪些_人工智能技术的原理

人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程,人类智能主要是生理和心理的过程。

2、语音识别:将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。代表*厂商包括:NICE、NuanceCommunications、OpenText和VerintSystems。

3、虚拟代理:弗雷斯特公司声称,“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。”从简单的聊天机器人,到可以与人类进行交际的高级系统,不一而足。目前应用于客户服务和支持以及充当智能家居管理器。代表*厂商包括:亚马逊、苹果、ArtificialSolutions、AssistAI、CreativeVirtual、谷歌、IBM、IPsoft、微软和Satisfi。

4、机器学习平台:不仅提供了设计和训练模型,并将模型部署到应用软件、流程及其他机器的计算能力,还提供了算法、应用编程接口(API)、开发工具包和训练工具包。目前应用于一系列广泛的企业应用领域,主要涉及预测或分类。代表*厂商包括:亚马逊、FractalAnalytics、谷歌、H2O.ai、微软、SAS和Skytree。

5、针对人工智能优化的硬件:这是专门设计的图形处理单元(GPU)和设备,其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。目前主要在深度学习应用领域发挥作用。代表*厂商包括:Alluviate、克雷、谷歌、IBM、英特尔和英伟达。

7、生物特征识别技术:能够支持人类与机器之间更自然的交互,包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。目前主要应用于市场研究。代表*厂商包括:3VR、Affectiva、Agnitio、FaceFirst、Sensory、Synqera和Tahzoo。

8、机器人流程自动化:使用脚本及其他方法,实现人类操作自动化,从而支持高效的业务流程。目前应用于人类执行任务或流程成本太高或效率太低的地方。代表*厂商包括:AdvancedSystemsConcepts、AutomationAnywhere、BluePrism、UiPath和WorkFusion。

9、文本分析和NLP:自然语言处理(NLP)使用和支持文本分析,为此它借助统计方法和机器学习方法,为理解句子结构及意义、情感和意图提供方便。目前应用于欺诈检测和安全、一系列广泛的自动化助理以及挖掘非结构化数据等领域。代表*厂商包括:BasisTechnology、Coveo、ExpertSystem、Indico、Knime、Lexalytics、Linguamatics、Mindbreeze、Sinequa、Stratifyd和Synapsify。

10,决策管理:引擎将规则和逻辑嵌入到人工智能系统,并用于初始的设置/训练和日常的维护和调优。这是一项成熟的技术,应用于一系列广泛的企业应用领域,协助或执行自动决策。代表*厂商包括:AdvancedSystemsConcepts、Informatica、Maana、Pegasystems和UiPat。

人工智能是实现具有智能的机器,尤其是具有智能的计算机程序的科学和工程技术。人工智能与用计算机理解人的智力的目标有一些关系,但它并不一定要使用生物学上的方法。

人工智能的科学研究要研究人的智慧的内部结构,相当于研究心理学的原理,更玄是不是,一般人不大会去做的大部分的人工智能研究集中在后者工程实现上,知识:人的智能活动本质上就是获得和运用知识知识是智能的基础为了实现人工智能使机器具有智能就必须使它具有知识,表达:要采用适当的手段表达人的知识然后才能存储到机器中去这就是用知识表达要解决的问题对知识进行表达就是把知识表示成便于计算机存储和利用的某种数据结构知识表达方法又称为知识表示技术,其表示形式称为知识表示模式。

人工智能(AI)产生了许多方法解决计算机科学最困难的问题。它们的许多发明已被主流计算机科学采用,而不认为是AI的一部份。下面所有内容原在AI实验室发展:时间分配,介面演绎员,图解用户介面,计算机鼠标,快发展环境,联系表数据结构,自动存储管理,符号程序,功能程序,动态程序,和客观指向程序。

银行用人工智能系统组织运作,金融投资和管理财产。2001年8月在模拟金融贸易竞赛中机器人战胜了人。金融机构已长久用人工神经网络系统去发觉变化或规范外的要求,银行使用协助顾客服务系统;帮助核对帐目,发行信用卡和恢复密码等。

人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。用人工智能在医学方面还有下列潜在可能:

计算机帮助解析医学图像。这样系统帮助扫描数据图像,从计算X光断层图发现疾病,典型应用是发现肿块。

在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。全世界日本是利用和生产机器人的先进国;1999年世界范围使用1,700,000台机器人。

人工智能是自动上线的好助手,可减少操作,使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术,如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。

许多运程通讯公司正研究管理劳动力的机器;如BT组研究可管20000工程师的机器。

1990年企图用基本人工智能大量为教育和消遣生产民用产品。现在,大众在生活的许多方面都在应用人工智能技术。

人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素,是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加,尤其是改善对终端消费者服务。

当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中,以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长,还有:汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。

由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能,进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长,预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。

过去从PC到手机时代以来,用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(SmartSpeaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境,加速在不需要屏幕的情况下,人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观,也变得较易操控,未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外,在技术接口也可承担更复杂角色。例如:使用视觉图形的自动驾驶车,透过人工神经网络以实现实时翻译,也就是说,人工智能让接口变得更为简单且更有智能,也因此设定了未来互动的高标准模式。

现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快,若要进行大量的图像运算仍嫌不足,所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如,苹果将3D感测技术带入iPhone之后,Android阵营智能手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗,包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片,且须与深度学习算法相结合,而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快,而在功率效能方面FPGA比GPU好,所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。例如,苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能,整合高达8个组件进行分析,分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据,包含:指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部,所以不易被窃取。

AI“大脑”变聪明是分阶段进行,从机器学习进化到深度学习,再进化至自主学习。目前,仍处于机器学习及深度学习的阶段,若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先,是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境,必须符合物理法则,碰撞,压力,效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。目前,NVIDIA推出自主机器处理器Xavier,就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

未来,还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器,但是CPU是通用于各种设备,什么场景都可以适用。所以,最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如,NVIDIA推出CUDA计算架构,将专用功能ASIC与通用编程模型相结合,使开发人员实现多种算法。

未来的AI需要AR,未来的AR也需要AI,可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界,本身就是虚拟现实。还有,如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练,还需要更多其它的技术。

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com

经典K线语言:“出有三不卖进有七不买”

K线是一种语言,如果能够解读它的含义,就可以聆听市场的脉搏,也就提高了获胜的概率。

如何看懂K线种类型分为阳线种,两者在形态上差不多,只是一为阳一为阴。阳线主要分为小阳线、中阳线、大阳线和阳十字星。

这四种类型根据阳线实体的大小和上下影线长短的不同每种又分为六种不同情形。阳线实体越大表示买盘越强,一般后市会涨。下影线越长说明买盘越强,后市一般会涨,上影线越长说明卖盘越强,后市一般会跌。具体如下表:

阴线主要分为小阴线、中阴线、大阴线和阴十字星。这四种类型根据阴线实体的大小和上下影线长短的不同每种也同样分为六种不同情形。阴线的实体越大,表示卖盘越强,一般后市会跌。下影线越长说明买盘越强,后市一般会涨,上影线越长说明卖盘越强,后市一般会跌。具体如下表:

所谓形态,本质上就是多空在一定区间内反复争夺波段的过程,在这一过程结束前,多空争夺未分胜负,但愈趋尾声,胜负愈趋分明,一旦分出胜负,趋势就不可避免地展开了。

K线是构成图标的基本单元,它是走势变化最直接的表达方式,易象理论将K线中的变化划分为三种简单与复杂交替、大幅与小幅交替以及阴与阳交替,通过这三种交替规律,我们可以在特定情况下预知市场下一步的变化。

简单与复杂体现的是K线的运动模式交替过程。我们通过简单复杂交替控制交易节奏。 简单行情:走势明了。在上涨过程中阳线的数据明显多于阴线的数量,阳线的幅度总体大于阴线幅度,收线时为阳线或后 一根K线不破前一根K线最低点;在下跌过程中反之。 复杂行情:走势不明。阴阳K线在数量及幅度上基本均衡,K线在限定区域内波动。

大幅与小幅提现的是K线幅度的交替过程。我们在大小交替中寻找进场时机、控制贪欲与恐惧心态。 大幅:一根或连续多跟K线幅度比周围其他K线幅度大,提现在他在一定时间区域多空某一方力量变强。 小幅:一根或连续多跟K线根或连续多跟K线幅度小,体现出在一定时间区域多空某一方力量转弱或多空力量均衡。 大小交替规律: 1、大小交替; 2、大(阴阳)一大(阴阳)交替; 3、小(阴阳)一小(阴阳)交替。

阴阳交替代表市场方向发生转变。当阴阳交替出现,意味着市场涨跌运动可能出现转折点,可寻找买卖时机。只有在结构位附近发生的K线阴阳转化才可能有转势意义。

光脚阳线,即只带上影线的阳线,见图。这种K线在实际操作过程中也经常会碰到,股价在当天开盘之后就一路走高,当天的开盘价格就是当天的最低价。但在股价一路上涨的过程中受到阻力而出现回落,没能在最高价位上收盘,截至收盘时股价以低于当天的最高价收盘,最终收出一根带上影线的阳线形态。

在Akshaya Tritiya在Lok Sabha选举的热潮中失去了发行主权金债券(SGB)的机会,并且将直接征税目标错过了大约15%之后,政府似乎决心填补这

豪华摩托车品牌杜卡迪印度公司宣布其2019年下半年即将开展的DRE(杜卡迪骑行体验)课程。在印度DRE活动成功至今之后,杜卡迪已于7月推出DRE安

一个代表餐馆老板的贸易机构最近发布的一份报告称,食品安全和标准管理局在食品安全和标准管理局的许可证中,只有4 67万个用餐地点,包括餐

多伦多证券交易所(16,037 49,下跌51 75点)。Avalon Advanced Materials Inc (多伦多证券交易所代码:AVL)。材料。下跌1 5美分,或1 46%

Amgen(AMGN)最近一个交易日收于166 70美元,较前一交易日上涨了-1 38%。这一变化落后于标准普尔500指数每日下跌1 32%。其他方面,道琼斯指

在最近的交易时段,星巴克(SBUX)收于76 06美元,较上一交易日下跌-0 14%。此举比标准普尔500指数每日下跌1 32%窄。其他方面,道琼斯指数下

IBM(IBM)在最近的交易时段收于132 28美元,比前一天下跌了-0 08%。这一变化落后于标准普尔500指数每日涨幅0 16%。其他方面,道指上涨0 26%

G-III服装集团(GIII)最近一个交易日收于29 24美元,较前一交易日上涨1%。该股票超过标准普尔500指数的每日涨幅0 16%。与此同时,道指上涨0

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com

618终极战报大数据对比:京东、天猫、拼多多

京东公布618最新战报,6月1日0点到6月18日24点,累计下单金额达2015亿元。截至6月18日20点,京东全球售主站的手机通讯同比增长357%,图书成交额同比增长525%,美妆护肤成交额同比增长412%。

根据天猫公布的618大促数据显示,6月16日第1个小时,天猫成交就达到去年全天业绩。上百个国内外品牌成交超去年双11,最高增长超40倍,超过110家品牌成交过亿。

同时,聚划算天猫618为品牌带来3亿以上新客,天天特卖为产业带商家带来4.2亿订单。淘宝直播引导成交130亿,直播间成商家标配。

拼多多对外公布618整体数据,截至6月18日晚间19:40,拼多多平台在618期间订单数突破10.8亿笔,19日0点前订单数已超11亿笔,GMV同比增长超过300%。

根据苏宁官方发布的最新数据显示,今年618大促,从6月1日到18日晚6点,苏宁全渠道订单量同比增长133%,其中,家电订单量同比增长83%,大快消订单量同比增长245%。

数据显示,6月7日至18日,37家苏宁易购PLAZA打造首场618活动,累计销售金额达到7.5亿。

根据天猫公布的618大促数据显示,天猫618活动期间,聚划算成交同比去年增长86%,18天为品牌拉动3亿新客。其中,三至五线城市购买用户和购买金额同比增长更是双双超过了100%。

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com

人工智能(机器人)名师工作室开讲了

2019年9月16日,人工智能(机器人)体感交互技术应用暨科技教师创新能力提升主题工坊在科教专区成功举办。来自北京市22所学校及校外培训机构的40余名科技教师作为首批人工智能(机器人)名师工作室的首批学员参与此次活动。

中国矿业大学(北京)教授,人工智能(机器人)名师工作室顾问赵建伟老师以《体感交互技术应用》为主题,通过集中授课和分组实践的形式,将学员们带入人工智能与机器人的世界。

学员们纷纷亲自动手完成“搬运机器人”的创意制作,以智能搬运机器人硬件结合开源软硬件为基础,基于学科知识,了解基础知识、掌握设计原理、学会制作方法、熟悉调试过程、完善程序编程,获取多重技能,展现创新思维能力。

今后,人工智能(机器人)名师工作室,将以机器人为人工智能的最佳载体,凝聚北京地区各界人工智能与机器人著名专家学者和业界精英,围绕人工智能科学教材、青少年科技竞赛和科普活动等多个维度,研究人工智能与机器人教育发展趋势,普及人工智能和机器人热点前沿技术,促进北京地区人工智能与机器人教育方面科技教师的能力提升。

同时工作室也是科学思想和科学方法的研究基地,通过建立名师工作室加强科学思想和科学方法的研究过程,在此过程中,促进研究机构和科技教师的沟通交流,促进科学教师了解最先进的科技教育理念和体验最先进的科学课程。

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com

牢记的“股票运行的经典形态”分类解析

在股市博弈过程中,许多人往往都有这样经历:依据“晦涩难懂”的股票研究、分析方法,选择买入股票,往往不会成功。股市中的“研究”一词,实际上就 是制造大量看不懂而且又毫无用处的东西,自认为研究上了水平,自己成了行家、专家,并依此选择股票,大胆购买,没想到根本不是你想像的那样,买入后虽然有 小幅上涨但很快就大幅下跌。你“割肉”出局,却又开始上升,当你又想挽回之前的损失再追进去,好像有人成心与你过不去一样,开始走低。更使你气恼的是,当 你准备再次斩仓卖出时,你的电脑又突然“死机”,结果未能卖出,把你死死套牢。事后证明,你选择的那些股票走势完全相反,不仅不是强势品种,反而是最弱的 一些。

因此这种“多磨”,当然从另一个方面也许又预示了你在股票市场所依据的选股方法根本没学懂,即便学懂了也并不适合你,或者介入的时机 根本不对。而如果介入的时机成熟,大趋势向上,何愁你选择的股票不涨,这种情形下,自会感觉选股方法正确而简单,也就不会让你连连斩仓割肉甚至套牢了。

其实,人世间未必富贵才算幸福,幸福只是人自身感受出来的,其实质是人的身心与自然和谐的体现。可是,不少人为自己的俗世所求未得而扰得心智烦乱,而一旦愿望实现,又会产生新的欲求,贪欲永无止境。人今生今世也就在为这一无穷无尽的贪欲而奔波劳碌。天地滋养众生,何尝要降忧患于人世,只是人们自己要将这永远解脱不了的枷锁套到自己的身上。

鱼在水中能优哉游哉地游动,这是因为它不像人除了饮食之外还常为外物引诱而陷于无穷的苦恼之中。“忽见故园春色好,飞飞蜂蝶闹芳妍。”当我们急流勇进之后,就会发现愉快的知足生活更能寻觅到生命的真谛。

A、K 线组合形态在总体上成横向排列,这个形态最明显的特征是5日均线呈现水平状。 B、通常在10个交易日内构筑完毕(偶尔会超出)。C、10日均线保持 向上势头(对横向移动的5日均线起到助长作用)。 D、在平台构筑的尾声一般(并不绝对)会出现“地量小K线”现象。见下图

在图中,我们看到了一个标准的平台盘整形态。除了图中标示的部分外,我们还能看到5日均线日均线的坚挺上扬等构成要素。

在 这里需要提醒的是,实战中并不是总能遇到如此标准的平台走势,大家千万不要照本宣科。一定要充分了解每个价格形态形成的本质。就这个形态来说,关键在于股 价的横向移动和其洗盘整理的本质。如果能够满足这两点,即便它并不完全和这个形态的常见特点相吻合,也可以作为平台盘整来对待。

A、股价下调幅度较深。 B、5日均线日均线日均线下方滞留若GAN交易日。C、止跌启稳后会维持数日的底部盘整,然后再重新上涨。 D、“回调形态是指在上升趋势没改变的前提下第一次下调,不可和几波形成的下降趋势的回调相提并论

图 三显示了一个标准的回调形态。图中,五日均线轻易下穿十日均线,在经过几个交易日的底部缩量盘整后,随着关键日的出现,迎来一个新的上涨波段。 “通过以上三种形态的例证,可以清楚的看到股价在上升趋势中,构筑规模较大的形态,是上升趋势得以延续的中继基础,是波段行情上涨的又一新的起点”

此外,在我们的实战应用过程中,“关注上面三个形态,最终是为了抓住股价调整结束之后的再启动,但对在调整期间出现的假启动不能不妨……这种假启动,经常发生在波段的头部或形态的构建当中,具有很大的欺骗性和诱惑性”,“凡有头部的地方,都常有诱高身影的存在”

“短暂整理形态,比回档整理一日长点,长也长不多,也就是两到三天,短暂整理在三个小形态当中是最常见的”,“成交量递减至地量,上没有头部征兆、下有五日线顶着”

图五的这段上扬波段中共出现了三次短暂整理形态(中间的一次看作稍长整理也没关系),其共同特点都是K线收敛的同时伴随着成交萎缩,并且都得到了五日均线的支撑。

如果您喜欢以上文章,想查看高清原图和我们的选股策略,了解更多股市投资经验和技巧,关注公众号越声策略(yslc188),专注股市知识、投资技术分享!

在Akshaya Tritiya在Lok Sabha选举的热潮中失去了发行主权金债券(SGB)的机会,并且将直接征税目标错过了大约15%之后,政府似乎决心填补这

豪华摩托车品牌杜卡迪印度公司宣布其2019年下半年即将开展的DRE(杜卡迪骑行体验)课程。在印度DRE活动成功至今之后,杜卡迪已于7月推出DRE安

一个代表餐馆老板的贸易机构最近发布的一份报告称,食品安全和标准管理局在食品安全和标准管理局的许可证中,只有4 67万个用餐地点,包括餐

多伦多证券交易所(16,037 49,下跌51 75点)。Avalon Advanced Materials Inc (多伦多证券交易所代码:AVL)。材料。下跌1 5美分,或1 46%

Amgen(AMGN)最近一个交易日收于166 70美元,较前一交易日上涨了-1 38%。这一变化落后于标准普尔500指数每日下跌1 32%。其他方面,道琼斯指

在最近的交易时段,星巴克(SBUX)收于76 06美元,较上一交易日下跌-0 14%。此举比标准普尔500指数每日下跌1 32%窄。其他方面,道琼斯指数下

IBM(IBM)在最近的交易时段收于132 28美元,比前一天下跌了-0 08%。这一变化落后于标准普尔500指数每日涨幅0 16%。其他方面,道指上涨0 26%

G-III服装集团(GIII)最近一个交易日收于29 24美元,较前一交易日上涨1%。该股票超过标准普尔500指数的每日涨幅0 16%。与此同时,道指上涨0

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com

【hadoop

Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司,如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。

hadoop擅长日志分析,facebook就用Hive来进行日志分析,2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析;淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive;利用Pig还可以做高级的数据处理,包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人,可以实现类似协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是!在Yahoo!的40%的Hadoop作业是用pig运行的,包括垃圾邮件的识别和过滤,还有用户特征建模。(2012年8月25新更新,天猫的推荐系统是hive,少量尝试mahout!)

扩容能力(Scalable):能可靠地(reliably)存储和处理千兆字节(PB)数据。

成本低(Economical):可以通过普通机器组成的服务器群来分发以及处理数据。这些服务器群总计可达数千个节点。

高效率(Efficient):通过分发数据,hadoop可以在数据所在的节点上并行地(parallel)处理它们,这使得处理非常的快速。

可靠性(Reliable):hadoop能自动地维护数据的多份副本,并且在任务失败后能自动地重新部署(redeploy)计算任务。

namenode是整个文件系统的管理节点。他维护着整个文件系统的文件目录树,文件/目录的元信息和每个文件对应的数据块列表。接收用户的操作请求。

fsimage:元数据镜像文件。存储某一时段NameNode内存元数据信息。

NameNode始终在内存中保存metedata,用于处理“读请求”,到有“写请求”到来时,NameNode首先会写editlog到磁盘,即向edits文件中写日志,成功返回后,才会修改内存,并且向客户端返回。

执行过程:从NameNode上下载元数据信息(fsimage,edits),然后把二者合并,生成新的fsimage,在本地保存,并将其推送到NameNode,替换旧的fsimage.

文件块(block):最基本的存储单位。对于文件内容而言,一个文件的长度大小是size,那么从文件的0偏移开始,按照固定的大小,顺序对文件进行划分并编号,划分好的每一个块称一个Block。HDFS默认Block大小是128MB,以一个256MB文件,共有256/128=2个Block.

不同于普通文件系统的是,HDFS中,如果一个文件小于一个数据块的大小,并不占用整个数据块存储空间;

2.FileSystem用RPC调用元数据节点,得到文件的数据块信息,对于每一个数据块,元数据节点返回保存数据块的数据节点的地址。

4.DFSInputStream连接保存此文件第一个数据块的最近的数据节点,data从数据节点读到客户端(client)

5.当此数据块读取完毕时,DFSInputStream关闭和此数据节点的连接,然后连接此文件下一个数据块的最近的数据节点。

7.在读取数据的过程中,如果客户端在与数据节点通信出现错误,则尝试连接包含此数据块的下一个数据节点。

2.FileSystem用RPC调用元数据节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件,元数据节点首先确定文件原来不存在,并且客户端有创建文件的权限,然后创建新文件。

4.DFSOutputStream将数据分成块,写入data queue。data queue由Data Streamer读取,并通知元数据节点分配数据节点,用来存储数据块(每块默认复制3块)。分配的数据节点放在一个pipeline里。Data Streamer将数据块写入pipeline中的第一个数据节点。第一个数据节点将数据块发送给第二个数据节点。第二个数据节点将数据发送给第三个数据节点。

6.当客户端结束写入数据,则调用stream的close函数。此操作将所有的数据块写入pipeline中的数据节点,并等待ack queue返回成功。最后通知元数据节点写入完毕。

7.如果数据节点在写入的过程中失败,关闭pipeline,将ack queue中的数据块放入data queue的开始,当前的数据块在已经写入的数据节点中被元数据节点赋予新的标示,则错误节点重启后能够察觉其数据块是过时的,会被删除。失败的数据节点从pipeline中移除,另外的数据块则写入pipeline中的另外两个数据节点。元数据节点则被通知此数据块是复制块数不足,将来会再创建第三份备份。

Hadoop Streaming 是一个实用程序,它允许用户使用任何可执行文件(例如shell实用程序)作为映射器和/或reducer创建和运行作业。

名称节点是包含GNU/Linux操作系统和软件名称节点的普通硬件。它是一个可以在商品硬件上运行的软件。具有名称节点系统作为主服务器,它执行以下任务:

Datanode具有GNU/Linux操作系统和软件Datanode的普通硬件。对于集群中的每个节点(普通硬件/系统),有一个数据节点。这些节点管理数据存储在它们的系统。

一般用户数据存储在HDFS文件。在一个文件系统中的文件将被划分为一个或多个段和/或存储在个人数据的节点。这些文件段被称为块。换句话说,数据的HDFS可以读取或写入的最小量被称为一个块。缺省的块大小为64MB,但它可以增加按需要在HDFS配置来改变

MapReduce计划分三个阶段执行,即映射阶段,shuffle阶段,并减少阶段。

1、客户端(client):编写mapreduce程序,配置作业,提交作业,这就是程序员完成的工作;

2、JobTracker:初始化作业,分配作业,与TaskTracker通信,协调整个作业的执行;

4、Hdfs:保存作业的数据、配置信息等等,最后的结果也是保存在hdfs上面

map阶段:映射或映射器的工作是处理输入数据。一般输入数据以存储在HDFS的文件或目录的形式,输入文件被传递到映射器功能线路,映射器处理该数据,并创建数据的若干小块。

reduce阶段:这个阶段是Shuffle阶段和Reduce阶段的组合。减速器的工作是处理该来自映射器中的数据。处理之后,它产生一组新的输出,这将被存储在HDFS。

2、框架管理数据传递,例如发出任务的所有节点之间的集群周围的详细信息,验证任务完成,和复制数据

4、给定的任务完成后,将收集并减少了数据,以一个合适的结果发送回Hadoop服务器

映射器将输入k/v对映射到一组中间k/v对。转换后的中间记录不需要与输入记录的类型相同。给定的输入对可以映射到零个或多个输出对。通过调用context.write(WritableComparable,Writable)来收集输出对。

总的来说,映射器实现通过Job.setMapperClass(Class)方法传递给作业。然后,框架为InputSplit中的每个k/v对调用该任务的map。

映射的数量通常由输入的总大小驱动,即输入文件的块总数。也可以使用Configuration.set(MRJobConfig.NUM_MAPS,int)来设置映射数量。

对Mapper输出进行排序,然后根据Reducer进行分区。分区总数与作业的reduce任务数相同。用户可以通过实现自定义分区程序来控制哪些键(以及记录)转到哪个Reducer。

用户可以选择通过Job.setCombinerClass(Class)指定组合器来执行中间输出的本地聚合,比如合并重复的key,这有助于减少从Mapper传输到Reducer的数据量。

Reducer的输入是映射器的排序输出。在此阶段,框架通过HTTP获取所有映射器的输出的相关分区

框架在此阶段按键(因为不同的映射器可能输出相同的键)对Reducer输入进行分组。在获取map输出结果时,shuffle和sort阶段同时进行。

如果要求对中间密钥进行分组的等价规则与在减少之前对密钥进行分组的等价规则不同,则可以通过Job.setSortComparatorClass(Class)指定比较器。由于Job.setGroupingComparatorClass(Class)可用于控制中间键的分组方式,因此可以结合使用这些键来模拟值的二级排序。

说到了Hadoop,那么,什么是Hadoop呢?我们先来了解一下什么是Hadoop。

Hadoop:这个我们就没法顾名思义了。这只是一个玩具大象的名字。哈哈,是不是挺逗。这只大象也算是闻名世界了。

Hadoop,用官方属于来说,就是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

简单点说,Hadoop就是利用我们的一台台的单台服务器,构成了一个大的集群,然后通过集群的一些组件,让我们在使用的时候就感觉和在一台机器上使用是一样的。不必去关注每台机器怎样。当成一台来用就可以了。

了解了Hadoop的基本概念,我们就来说一下Hadoop的基本组件。这里只说几个最重要的,其他的后面有详细的介绍。

HDFS(Hadoop Distributed File System):Hadoop实现的分布式文件系统,这是hadoop的核心之一。Hadoop是构建在普通的机器之上的。比如,10台linux服务器构成了一个Hadoop集群,那么,我们在Hadoop上存储数据的时候,最终还是存储在这10台机器上。而HDFS就是来实现这个功能的,通过hdfs来存储文件,虽然底层是存放在这10台机器上,但是,我们存放在hdfs上的时候,就像操作一台linux一样简单。

MapReduce:这是Hadoop实现的并行计算框架,也是Hadoop的核心之一。这里简单说一下,后面单独的章节介绍。MapReduce从并行上来说,比如,我们要对hdfs的某个文件提取某个字符串,然后,我们写了这么一个mapreduce程序,然后提交给hadoop。这个时候mapreduce就会自动在集群的机器上,同时并行的运行。最后将结果写到文件里。而不用我们一台台去跑程序。

Yarn:是Hadoop上的一个资源管理框架。这个是在hadoop2.0之后出现的,1.0是没有的。我们简单理解为资源管理器就可以了。就是对hadoop的资源,比如内存,cpu等进行分配,以及对跑着的mapreudce等任务的管理。也是因为有了yarn,现在hadoop计算框架不再局限于mapreduce,比如内存计算框架spark,流计算框架storm等等。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。

Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。

此外,Hadoop 依赖于社区服务,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:

。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。

。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。

。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如C。

注意:因为登录的用户为hduser,所以会显示/user/hduser下的目录。

3、如果复制到HDFS的文件已经存在,会报错,此时可以使用-f 参数,强制复制重复文件到HDFS目录:

7、使用put复制文件到HDFS,这个参数与copyFromLocal的不同之处在于:

-put更宽松,可以把本地或者HDFS上的文件拷贝到HDFS中;而-copyFromLocal则更严格限制只能拷贝本地文件到HDFS中。如果本地和HDFS上都存在相同路径,则-put跟趋于优先取HDFS的源。(不用太深究两者区别,更多用-put)

Hadoop是Apache的一款开源框架,使用java语言编写,可以通过编写简单的程序来实现大规模数据集合的分布式计算。工作在Hadoop框架上的应用可以工作在分布式存储和计算机集群计算的环境上面。Hadoop具有高扩展性,其集群能够从单台机器扩展到数千台机器。

Hadoop Distributed File System (HDFS) 是Hadoop集群中最根本的文件系统,它提供了高扩展,高容错,机架感知数据存储等特性,可以非常方便的部署在机器上面。HDFS除过分布式文件系统所通有的特点之外,还有些仅属自己的特点:

Hadoop集群中的数据被划分成更小的单元(通常被称为块),并且将其分布式存储在集群中,每个块有两个副本,这个两个副本被存储在集群的的一个机架上。这样数据包含自身便有三个副本,具有极高的可用性和容错性,如果一个副本丢失,HDFS将会自动的重新复制一份,以确保集群中一共包含三个数据副本(包含自身)。

除了管理文件系统命名空间和管理元数据之外,NameNode对clients而言,还扮演着master和brokers的角色(虽然clients是直接与DataNode进行通信的)。NameNode完全存在于内存中,但它仍然会将自身状态写入磁盘。

MapReduce是为能够在集群上分布式处理海量数据而量身订做的框架,MapReduce job可以分为三次连续过程。

MapReduce的最大工作单元便是job,每个job又会被分割成map task或reduce task。最经典的MapReduce job便是统计文档中单词出现的频率,这个过程可以使用下图来描述

YARN 使用了一些容易让人误解的名词作为术语,因此应该特别注意。比如在Hadoop ecosystem中,Container这个概念,平常我们听到Container时,我们都认为是与Docker相关。但是这里却是指Resource Container (RC),即表示物理资源的集合。通常被抽象的表示,将资源分配给到目标和可分配单元。

Scheduler组件是YARN Resourcemanager中向运行时应用分配资源的一个重要组件,它仅仅完成资源调度的功能,并不完成监控应用状态和进度的功能,因此即使应用执行失败,它也不会去重启失败的应用。

为了更好的描述YARN,这里给出一个YARN application的执行过程。如下图所示:

一、Hadoop组件    通常我们所理解的狭义Hadoop构成分为HDFS分布式存储系统和MapReduce编程模型两部分,下面分别从这两个部分介绍。(一)HDFSHDFS是一个分布式文件系统,下面主要介绍如何操作该文件系统。1.基本命令行操作hadoopfs-help基本的操作都遵循这个模式,比如常用的 hadoopfs-lshadoopfs-m

更多精彩内容,请访问:http://uhrbooks.com