hue

Hue集成Hbase 修改hbase配置 在hbase-site.xml配置文件中的添加如下内容，开启hbase thrift服务。 修改完成之后scp给其他机器上hbase安装包。 <property> <name>hbase . thrift . support . proxyuser< / name> <value>true< / value> < / property> <property> <name>hbase . regionserver . thrift . http< / name> <value>true< / value> < / property> 修改hadoop配置 在core-site.xml中确保 HBase被授权代理，添加下面内容。 把修改之后的配置文件scp给其他机器和hbase安装包conf目录下。 <property> <name>hadoop . proxyuser . hbase . hosts< / name> <value> * < / value> < / property> <property> <name>hadoop . proxyuser . hbase . groups< / name> <value> * < / value> < / property> 修改Hue配置 [hbase] # Comma-separated

文章目录 修改hue配置文件hue.ini 启动hue、oozie 使用hue配置oozie调度 利用hue调度shell脚本 利用hue调度hive脚本 利用hue调度MapReduce程序 利用Hue配置定时调度任务 修改hue配置文件hue.ini [ liboozie ] # The URL where the Oozie service runs on. This is required in order for # users to submit jobs. Empty value disables the config check. oozie_url = http://node-1:11000/oozie # Requires FQDN in oozie_url if enabled ## security_enabled=false # Location on HDFS where the workflows/coordinator are deployed when submitted. remote_deployement_dir = /user/root/oozie_works [ oozie ] # Location on local FS where the examples are stored. # local_data_dir=/export

pytorch没有像mxnet的RecordIO文件，每次读大量小图很是吃力，硬盘不给力的话耗时基本堵在加载数据上了，试过lmdb，快则快矣，然不支持训练过程中随机shuffle，终放弃。 盖天下苦其久矣，早有各路神仙献策， 此地 有个简单汇总，遂拾人牙慧，总结如下： 1. dali - 当前最靠谱方案，连数据增广也提供了 参考链接 pip install 安装，根据 手册 写几行代码就可以了，跟pytorch自带的dataloader用法基本一样，支持 数据增广 ，常用的都有了，需要搜索函数名看好具体用法，需要用dali自带的Uniform和CoinFlip做随机，如果用python自带random生成随机数，然后if _rand == 1的话只能生成一次，也就是说如果random生成了1那对于本次训练所有数据都做增广，而生成0就都不进行增广，这地方调了一个晚上，最后好好看手册里说明和git issue修改如下，感觉随机性可以了。 class reader_pipeline(Pipeline): def __init__(self, image_dir, batch_size, num_threads, device_id): super(reader_pipeline, self).__init__(batch_size, num_threads, device_id)

Situation: I have set up Hive, Hue and Hadoop in different Docker Containers. In the same Docker network. I created a Container for each 1 Hadoop Namenode, 2 Datanodes,1 Hue instance, 1 Hive Server and a Postgres Metastore. I was able to configure a hue proxy user in the hdfs-site.xml of the namenode and can browse the filesystem via webhdfs. For Hive however I get the error within Hue: Failed to open new session: java.lang.RuntimeException: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException (org.apache.hadoop.security.authorize.AuthorizationException): User: root is not allowed to impersonate hue I am

作者： Dan Saber 翻译：笪洁琼 校对：梁傅淇 本文约 16196字 ，建议阅读 20+ 分钟。 本文中，作者借助拟人化的形式，让Python中值得一提的可视化库共同出演了一出戏剧，形象、生动地展现了不同可视化库的特点。 本文最初发表于丹·萨伯的博客 (https://dsaber.com/2016/10/02/a-dramatic-tour-through-pythons-data-visualization-landscape-including-ggplot-and-altair/) 我们觉得很有意思，所以问他是否可以转载，他慷慨地答应了! 关于丹：我叫丹·萨伯。我毕业于加州大学洛杉矶分校的数学系，我在Coursera上从事数据科学工作（在此之前，我在金融行业工作）。我喜欢写作、音乐、编程，还有——经过美国教育系统的最佳培训——统计。 为什么还要去尝试，朋友们? 最近，我尝试了Brian Granger和 Jake VanderPlas开发的Altair，这是一个新的、很有前景的可视化库。Altair库似乎能够满足Python用户对于ggplot库的需求，而且它建立在JavaScript的Vega-Lite语法规范之上，随着后者开发新的功能（例如：工具提示和缩放），Altair也能受益——而且毫不费力！ 事实上