MapReduceCase下载

weixin_39821260 2019-08-30 02:30:15

MapReduceCase 简单的几个例子，里面有5个小例子，是我根据书本上写的
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MapReduceCase则是一系列针对MapReduce编程模型的实践案例，通过这些例子，我们可以深入理解MapReduce的工作原理和应用。 1. **Map阶段**：在这个阶段，原始输入数据被分割成多个小的数据块（通常称为split），然后...

情况 VMware上安装了Linux系统，部署伪分布式hadoop2。我在Windows宿主机用IDEA或Eclipse编写MapReduce程序，提交任务之后，运行时报错： Error: java.lang.RuntimeException: java.lang.ClassNotFoundException: ...

直接进入正题了 MapReduce程序报ClassNotFound的错误如何解决。如果你也遇到了这个问题可以按照下面方法解决 1、运行程序就报ClassNotFound ，日志里面没有MapReduce程序运行的任何信息这就是job时的异常。...

内容概要：该文档列出了一个包含156个编号特征的数据集，主要涵盖遥感影像分析中的各类地表特征变量，包括地形特征（如高程、坡度、坡向）、光学纹理特征（如HH、HV）、光照与植被指数（如NDVI、EVI、SAVI）、水分指数（如NDWI、MNDWI）、短波红外波段（SWIR1、SWIR2）以及多个光谱波段的统计纹理参数（如asm、contrast、entropy等）。此外还包括Landsat等卫星影像常用的QA质量评估波段和冠层反射率指标（如TCD、TCA），反映了对地观测数据处理中的多维度特征体系。; 适合人群：从事遥感、地理信息系统（GIS）、生态环境监测或土地利用研究的科研人员及数据分析师；具备一定遥感基础知识的技术人员；遥感相关专业研究生及以上学历者；使用场景及目标：①用于遥感图像分类、土地覆盖识别与变化检测；②构建地表参数反演模型，如植被覆盖度、土壤湿度等；③进行机器学习特征工程时选择有效输入变量；④支持环境监测、农业估产、城市扩展分析等应用领域；阅读建议：建议结合具体遥感项目需求理解各特征物理意义，注意区分不同波段与指数的应用背景，可配合遥感软件平台（如Google Earth Engine、ENVI）进行实际数据验证与可视化分析。

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