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菜鸟如何使用hanlp做分词的过程记录
菜鸟如何使用hanlp做分词的过程记录 最近在学习hanlp的内容，准备在节后看看有没有时间整理一波hanlp分享下，应该还是会像之前分享DKHadoop一样的方式吧。把整个学习的过程中截图在配文字的方式搞一下。 这两天也在看一些其他人分享的hanlp学习和使用分享的文章，后面看到的分享也会转载分享给大家。今天分享的这篇也是很早前别人分享的一篇如何用hanlp做分词的文章，新手入门级的可以看看！
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基于Hadoop的实例：P2P借款人信用风险实时监控模型设
一提到hadoop相信熟悉IT领域或者经常关注互联网新闻的朋友都应该很熟悉了，当然，这种熟悉可能也只是听着名字耳熟，但并不知道它具体是什么东西，或者用来做什么。这些都不重要，重要的是你知道有hadoop这么个东西就可以了。
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hanlp自然语言处理包的基本使用--python
hanlp拥有：中文分词、命名实体识别、摘要关键字、依存句法分析、简繁拼音转换、智能推荐。
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全文检索Solr集成HanLP中文分词
以前发布过HanLP的Lucene插件，后来很多人跟我说其实Solr更流行（反正我是觉得既然Solr是Lucene的子项目，那么稍微改改配置就能支持Solr），于是就抽空做了个Solr插件出来，开源在Github上，欢迎改进。
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学hadoop需要什么基础
最近一段时间一直在接触关于hadoop方面的内容，从刚接触时的一片空白，到现在也能够说清楚一些问题。这中间到底经历过什么只怕也就是只有经过的人才会体会到吧。前几天看到有个人问“学hadoop需要什么基础”，这个问题好像至今还没好好细想过，可能是因为身边有大神在带着我学习hadoop的缘故，也就没想过这样的一个简单的问题。
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云存储产品介绍
云上存储产品主要有对象存储，块存储，网络文件系统（NAS），还有最赚钱的CDN，我们将针对这些主流产品，讲讲他们产品特点，有云上存储时候知道如何选型，当然我们是技术型作者也会简单讲讲实现思路，出于信息安全，不可能完全阐述工业界方案。工业界各大厂商很多上层存储产品都重度依赖底层文件系统，我们也捎带说说存储祖师爷DFS。
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Hanlp自然语言处理工具的使用演练
Hanlp是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。Hanlp具备功能完善、性能高效、架构清洗、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、磁性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。
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hadoop不同版本有哪些
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。如果你很多个集装箱的水果，这时就需要分布式计算了，也就是Hadoop。
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LINUX操作系统知识:进程与线程详解
Linux 是一个多任务的操作系统，也就是说，在同一时间内，可以有多个进程同时执行。我们大家常用的单CPU计算机实际上在一个时间片段内只能执行一条指令。
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hadoop商业版本选择对比
当前hadoop的发行版本除了Apache的开元版本之外，华为发行版、Intel发行版以及Cloudera发行版等。上面说的这几个第三方的发行版已经有相对较长的一些时间，除此之外还有最近几年异军突起的DKhadoop商业发行版。
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hadoop发行版本之间的区别
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的发行版除了有Apache hadoop外cloudera，hortonworks，mapR,华为,DKhadoop等都提供了自己的商业版本。商业发行版主要是提供了更为专业的技术支持，这对于大型企业更为重要，不同发行版都有自己的一些特点，本文就各发行版做简单对比介绍。
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大数据系统框架中hadoop服务角色介绍
翻了一下最近一段时间写的分享，DKHadoop发行版本下载、安装、运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了。虽然有的地方可能写的不是很详细，个人理解水平有限还请见谅吧！我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候，遗漏了hadoop服务角色的内容，本篇特地补上这部分内容吧，不然总觉得不舒服。
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学习hadoop需要什么基础?
“学习hadoop需要什么基础”这已经不是一个新鲜的话题了，随便上网搜索一下就能找出成百上千篇的文章在讲学习hadoop需要掌握的基础。再直接的一点的问题就是——学Hadoop难吗？用一句特别让人无语的话回答就是：难不会，会不难！
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web开发实战教程：Apache Shiro在web项目中的应用
hiro安全框架是目前为止作为登录注册最常用的框架，因为它十分的强大简单，提供了认证、授权、加密和会话管理等功能 。
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大数据存储解决方案中的分离式与超融合部署
分离式部署的方式，使得系统与云平台系统相独立，避免了计算和存储争抢CPU/内存/网络等物理资源，一旦某一方资源需求骤升导致的另一方资源枯竭，从而影响性能并在整个基础架构中产生的涟漪效应；和在超融合部署方式在集群规模较大后，网络、硬盘、服务器发生故障的概率都会增大；以及数据重删、压缩、加密纠删码等功能、故障的自修复和数据功能实现都会消耗一定的系统资源，导致性能下降和抖动等问题。
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hadoop零基础入门教程--DKHadoop完整安装步骤
使用hadoop版本是DKH标准三节点发行版，DKHadoop版本的易用性比较好，环境部署要简单的多，参考此篇安装前请先下载DKHadoop版本，网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1-427Sh6lTLrLAPh6KMOYVg 提取码：vg2w 第一部分：准备工作1、 大数据平台所需配置：(1) 系统：CentOS 6.
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零基础学习hadoop开发需要的必备的技能
零基础学习hadoop开发是很多新手关心的问题，当然零基础并不是说没有IT方面的知识储备，而是指没有大数据hadoop方面的基础。将“零基础学习hadoop开发”这个问题换个说法也许就更容易让人明白了，比如“学习hadoop需要具备什么基础知识”。
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DKHhadoop添加新节点功能介绍
针对hadoop每个组建都要配置的这种情况，DKH提供了自动化安装应用来部署Hadoop。这就大大缩短了Hadoop的安装时间，同时也简化了安装Hadoop的过程。如果你在安装之后想要拓展节点，其实也不用担心。因为DKH中提供了节点管理的功能。
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大快搜索的大数据一体化开发框架下的大数据爬虫安装教程
爬虫安装前准备工作：大快大数据平台安装完成、zookeeper、redis、elasticsearch、mysql等组件安装启动成功。
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大快发行版DKhadoop安装与配置常见问题及解决方法整理
DKHadoop用起来确实在易用性方面要更好！Dkhadoop版本的下载安装以及运行环境搭建等各个方面内容基本都已经分享过了，今天给大家就dkhadoop开发环境安装中常见的问题以及解决方法进行汇总整理，希望对一些朋友有帮助吧！
