体系参数监控metrics
load_one 每分钟的体系均匀负载
load_fifteen 每15分钟的体系均匀负载
load_five 每5分钟的体系均匀负载
boottime 体系启动时候，正确到秒
bytes_in 收集接管速度，单位bytes/sec
bytes_out 收集发送速度，单位bytes/sec
cpu_aidle 启动的余暇CPU百分比
cpu_idle 余暇CPU百分比
cpu_nice 用户过程空间内改变过优先级的过程占用CPU百分比
cpu_num CPU线程总数
cpu_report CPU应用景象汇总呈报
cpu_speed CPU速度（MHz）
cpu_system 内核空间占用CPU百分比
cpu_user 用户空间占用CPU百分比
cpu_wio CPU余暇时的最大I/O恳求
proc_total 过程总数
swap_free 余暇互换分区余暇大小
swap_total 余暇互换分区大小（KBs显示）
disk_free 残剩磁盘空间
disk_total 磁盘总大小
ip_address ip地址列表
last_reported 最后一次呈报时候
load_report 体系负载汇总呈报
location 定位信息（经纬度）
machine_type 体系版本（X86或64）
mem_buffers 内核缓存的内存总量
mem_cached 缓存内存大小
mem_free 余暇内存大小
mem_report 内存汇总呈报
mem_shared 共享内存大小
mem_total 物理内存总量（KBs显示）
os_name 操纵体系名称
os_release 操纵体系版本
pkts_in 每秒进来的包数
pkts_out 每秒出去的包数
proc_run 运行的过程总数
packet_report 包汇总呈报
network_report 收集汇总呈报
namenode监控metrics
dfs.namenode.SafeModeTime safemode时候
dfs.namenode.AddBlockOps 写入block次数
dfs.namenode.BlockReportAvgTime block report的均匀时候次数
dfs.namenode.BlockReportNumOps block report的次数
dfs.namenode.CreateFileOps 创建文件次数
dfs.namenode.DeleteFileOps 删除文件次数
dfs.namenode.FileInfoOps 查看文件info次数
dfs.namenode.FilesCreated 已创建的文件个数
dfs.namenode.FilesDeleted 已删除的文件个数
dfs.namenode.FilesInGetListingOps getlist操纵次数
dfs.namenode.FilesRenamed 重定名文件个数
dfs.namenode.FsImageLoadTime fsimage加载时候
dfs.namenode.GetAdditionalDatanodeOps GetAdditionalDatanode操纵次数
dfs.namenode.GetBlockLocations 获取block地位操纵次数
dfs.namenode.GetListingOps getListing操纵次数
dfs.namenode.SyncsAvgTime 将操纵同步为editlog的均匀时候
dfs.namenode.SyncsNumOps 将操纵同步为editlog的次数
dfs.namenode.TransactionsAvgTime transcation的均匀时候
dfs.namenode.TransactionsBatchedInSync transcation在flush时发明已经被sync的景象的次数
dfs.namenode.TransactionsNumOps transcation的个数
datanode参数监控metrics
dfs.datanode.BlockReportsAvgTime 向namenode报告请示block的均匀时候
dfs.datanode.BlockReportsNumOps 向namenode报告请示block的次数
dfs.datanode.BlocksRead 从硬盘读块的次数
dfs.datanode.BlocksRemoved 删除块的个数
dfs.datanode.BlocksReplicated 备份块操纵的个数
dfs.datanode.BlocksVerified 验证块的次数
dfs.datanode.BlocksWritten 写入块的个数
dfs.datanode.BytesRead 读出总字节
dfs.datanode.BytesWritten 写入总字节
dfs.datanode.CopyBlockOpAvgTime 复制块的均匀时候
dfs.datanode.CopyBlockOpNumOps 复制块的次数
dfs.datanode.HeartbeatsAvgTime 向namenode报告请示的均匀时候
dfs.datanode.HeartbeatsNumOps 向namenode报告请示的次数
dfs.datanode.ReadBlockOpAvgTime 读数据块的均匀时候
dfs.datanode.ReadBlockOpNumOps 读数据块的次数
dfs.datanode.ReadsFromLocalClient 本地读取的次数
dfs.datanode.ReadsFromRemoteClient 长途读取的次数
dfs.datanode.WriteBlockOpAvgTime 写数据块的均匀时候
dfs.datanode.WriteBlockOpNumOps 写数据块的次数
dfs.datanode.WritesFromLocalClient 写本地的次数
dfs.datanode.WritesFromRemoteClient 写长途的次数
dfs.datanode.PacketAckRoundTripTimeNanosAvgTime 包确认均匀时候
dfs.datanode.PacketAckRoundTripTimeNanosNumOps 包确认次数
dfs.datanode.FlushNanosAvgTime 文件体系flush均匀时候
dfs.datanode.FlushNanosNumOps 文件体系flush次数
dfs.datanode.ReplaceBlockOpAvgTime 块调换均匀时候
dfs.datanode.ReplaceBlockOpNumOps 块调换次数
dfs.datanode.SendDataPacketBlockedOnNetworkNanosAvgTime 收集上发送块均匀时候
dfs.datanode.SendDataPacketBlockedOnNetworkNanosNumOps 收集上产生块次数
dfs.datanode.SendDataPacketTransferNanosAvgTime 收集上发送包均匀时候
dfs.datanode.SendDataPacketTransferNanosNumOps 收集上发送包个数
HDFS文件体系metric
dfs.FSNamesystem.BlockCapacity block的总容量
dfs.FSNamesystem.BlocksTotal block的当前容量
dfs.FSNamesystem.CapacityRemainingGB HDFS文件体系残剩的容量
dfs.FSNamesystem.CapacityTotalGB HDFS文件体系总体容量
dfs.FSNamesystem.CapacityUsedGB HDFS文件体系已应用的容量
dfs.FSNamesystem.CorruptBlocks 已破坏的block数量
dfs.FSNamesystem.ExcessBlocks 多余的block
dfs.FSNamesystem.ExpiredHeartbeats 超时的心跳
dfs.FSNamesystem.FilesTotal 文件总数
dfs.FSNamesystem.LastCheckpointTime 比来一次做checkpoint的时候
dfs.FSNamesystem.LastWrittenTransactionId 比来一次写入的transactionid
dfs.FSNamesystem.MillisSinceLastLoadedEdits 间隔上一次加载edit的时候
dfs.FSNamesystem.MissingBlocks 丧失的block数量
dfs.FSNamesystem.TotalFiles 文件总个数
dfs.FSNamesystem.UnderReplicatedBlocks 副本个数不敷的block
dfs.FSNamesystem.PendingDataNodeMessageCount datanode的恳求被queue在standby namenode的个数
dfs.FSNamesystem.PendingDeletionBlocks 未被验证的block个数
dfs.FSNamesystem.PendingReplicationBlocks 守候被备份的block个数
dfs.FSNamesystem.PostponedMisreplicatedBlocks 被推迟处理惩罚的错误备份的block个数
dfs.FSNamesystem.ScheduledReplicationBlocks 排定要备份的block个数
dfs.FSNamesystem.TotalLoad namenode的Xceiver个数
dfs.FSNamesystem.TransactionsSinceLastCheckpoint 从前次checkpoint起到如今新的transcation的个数
dfs.FSNamesystem.TransactionsSinceLastLogRoll 从前次roll editlog起到如今新的transcation的个数
hbase.master metrics
hbase.master.cluster_requests 当前机械整体request的个数
hbase.master.splitSize_avg_time splitlog的大小
hbase.master.splitSize_num_ops splitlog次数
hbase.master.splitTime_avg_time splitlog的时候
hbase.master.splitTime_num_ops splitlog的次数
hbase参数监控metrics
hbase.regionserver.blockCacheCount RegionServer中缓存到blockcache中block的个数。
hbase.regionserver.blockCacheEvictedCount BlockCache中被换出的Block的个数。
hbase.regionserver.blockCacheFree 返回block cache中余暇的内存大小。
hbase.regionserver.blockCacheHitCachingRatio HitCache默示因为读取不到而cacheblock的行动，blockCacheHitCachingRatio默示产生该行动的比率
hbase.regionserver.blockCacheHitCount blockCache射中次数
hbase.regionserver.blockCacheHitRatio blockCache射中比例
hbase.regionserver.blockCacheMissCount blockCache非射中比例
hbase.regionserver.blockCacheSize blockCache大小
hbase.regionserver.compactionQueueSize compaction Queue的大小
hbase.regionserver.compactionSize_avg_time 均匀履行一次Compaction的数据大小
hbase.regionserver.compactionSize_num_ops 履行compaction的次数
hbase.regionserver.compactionTime_avg_time 均匀履行一次Compaction的时候
hbase.regionserver.compactionTime_num_ops 履行compaction的次数
hbase.regionserver.RequestLatency_75th_percentile 75％的删除恳求延时的概率统计
hbase.regionserver.RequestLatency_95th_percentile 95％的删除恳求延时的概率统计
hbase.regionserver.RequestLatency_99th_percentile 99％的删除恳求延时的概率统计
hbase.regionserver.RequestLatency_max 删除恳求的最大&＃20540;
hbase.regionserver.RequestLatency_mean 删除恳求的均匀&＃20540;
hbase.regionserver.RequestLatency_median 删除恳求的中位&＃20540;
hbase.regionserver.RequestLatency_min 删除恳求的最小&＃20540;
hbase.regionserver.RequestLatency_num_ops 删除恳求的个数
hbase.regionserver.RequestLatency_std_dev 删除恳求的标准差
hbase.regionserver.flushQueueSize flush Queue的大小
hbase.regionserver.flushSize_avg_time 均匀履行一次flush的数据大小
hbase.regionserver.flushSize_num_ops 履行flush的次数
hbase.regionserver.flushTime_avg_time 均匀履行一次flush的时候
hbase.regionserver.flushTime_num_ops 履行flush的次数
hbase.regionserver.fsReadLatencyHistogram_75th_percentile 75％的读HLog时候的概率统计
hbase.regionserver.fsReadLatencyHistogram_95th_percentile 95％的读HLog时候的概率统计
hbase.regionserver.fsReadLatencyHistogram_99th_percentile 99％的读HLog时候的概率统计
hbase.regionserver.fsReadLatencyHistogram_max 读HLog时候的最大&＃20540;
hbase.regionserver.fsReadLatencyHistogram_mean 读HLog时候的均匀&＃20540;
hbase.regionserver.fsReadLatencyHistogram_median 读HLog时候的中位&＃20540;
hbase.regionserver.fsReadLatencyHistogram_min 读HLog时候的最小&＃20540;
hbase.regionserver.fsReadLatencyHistogram_num_ops 读HLog的次数
hbase.regionserver.fsReadLatencyHistogram_std_dev 读HLog时候的标准差
hbase.regionserver.fsReadLatency_avg_time 读HLog时候的均匀时候
hbase.regionserver.fsReadLatency_num_ops 读HLog时候的次数
hbase.regionserver.fsSyncLatency_avg_time sync HLog的均匀时候
hbase.regionserver.fsSyncLatency_num_ops sync HLog的次数
hbase.regionserver.fsWriteLatencyHistogram_75th_percentile 75％的写HLog的概率统计
hbase.regionserver.fsWriteLatencyHistogram_95th_percentile 95％的写HLog的概率统计
hbase.regionserver.fsWriteLatencyHistogram_99th_percentile 99％的写HLog的概率统计
hbase.regionserver.fsWriteLatencyHistogram_max 写HLog时候的最大&＃20540;
hbase.regionserver.fsWriteLatencyHistogram_mean 写HLog时候的最大&＃20540;
hbase.regionserver.fsWriteLatencyHistogram_median 写HLog时候的最大&＃20540;
hbase.regionserver.fsWriteLatencyHistogram_min 写HLog时候的最大&＃20540;
hbase.regionserver.fsWriteLatencyHistogram_num_ops 写HLog的次数
hbase.regionserver.fsWriteLatencyHistogram_std_dev 写HLog时候的标准差
hbase.regionserver.fsWriteLatency_avg_time 写HLog操纵的均匀Latency
hbase.regionserver.fsWriteLatency_num_ops 写HLog操纵的次数
hbase.regionserver.getRequestLatency_75th_percentile 75％的get恳求时候的概率统计
hbase.regionserver.getRequestLatency_95th_percentile 95％的get恳求时候的概率统计
hbase.regionserver.getRequestLatency_99th_percentile 99％的get恳求时候的概率统计
hbase.regionserver.getRequestLatency_max get恳求时候的最大&＃20540;
hbase.regionserver.getRequestLatency_mean get恳求时候的均匀&＃20540;
hbase.regionserver.getRequestLatency_median get恳求时候的中位&＃20540;
hbase.regionserver.getRequestLatency_min get恳求时候的最小&＃20540;
hbase.regionserver.getRequestLatency_num_ops get恳求的次数
hbase.regionserver.getRequestLatency_std_dev get恳求时候的标准差
hbase.regionserver.hdfsBlocksLocalityIndex 统计RegionServer地点机械的数据本地化的概率
hbase.regionserver.hlogFileCount hlog file的个数
hbase.regionserver.mbInMemoryWithoutWAL RegionServer中不写WAL的Put操纵的数据在Memstore占用的空间
hbase.regionserver.memstoreSizeMB RegionServer中所有HRegion中的memstore大小的总和
hbase.regionserver.numPutsWithoutWAL RegionServer中不写WAL（Write-Ahead-Log）的Put操纵的个数
hbase.regionserver.putRequestLatency_75th_percentile 75％的put恳求时候的概率统计
hbase.regionserver.putRequestLatency_95th_percentile 95％的put恳求时候的概率统计
hbase.regionserver.putRequestLatency_99th_percentile 99％的put恳求时候的概率统计
hbase.regionserver.putRequestLatency_max put恳求时候的最大&＃20540;
hbase.regionserver.putRequestLatency_mean put恳求时候的均匀&＃20540;
hbase.regionserver.putRequestLatency_median put恳求时候的中位&＃20540;
hbase.regionserver.putRequestLatency_min put恳求时候的最小&＃20540;
hbase.regionserver.putRequestLatency_num_ops put恳求的次数
hbase.regionserver.putRequestLatency_std_dev put恳求时候的标准差
hbase.regionserver.readRequestsCount 读恳求的数量：readRequestCount与客户端读取数据的个数不等价，并且大项目组景象下readRequestCount 远小于客户端读取数据个数，因为next（1000）只算一次恳求
hbase.regionserver.regionSplitFailureCount region split失败的次数
hbase.regionserver.regionSplitSuccessCount region split成功的次数
hbase.regionserver.regions region的个数
hbase.regionserver.requests 恳求的数量
hbase.regionserver.rootIndexSizeKB storefileIndex的大小，和storefileIndexSizeMB雷同
hbase.regionserver.storefileIndexSizeMB storefileIndex的大小
hbase.regionserver.storefiles RegionServer中所有的Storefiles的个数
hbase.regionserver.stores RegionServer包含的Store的个数
hbase.regionserver.totalStaticBloomSizeKB 所有Store上的Bloom Filter大小的总和。
hbase.regionserver.totalStaticIndexSizeKB HRegionServer上每个HFile文件的IndexSize的大小，这是指未紧缩的，不带有其它信息的所有HFileBlockIndex信息的总和 。
hbase.regionserver.writeRequestsCount 写恳求的数量：writeRequestCount与客户端写操纵个数不完全等价，批量写只记做一次恳求，大项目组景象下writeRequestCount远小于客户端写操纵的个数（尤其批量写频繁的景象下）。
map/reduce参数监控metrics
mapred.ShuffleMetrics.ShuffleConnections shuffle的连接数
mapred.ShuffleMetrics.ShuffleOutputBytes shuffle输出数据大小
mapred.ShuffleMetrics.ShuffleOutputsFailed shuffle失败的次数
mapred.ShuffleMetrics.ShuffleOutputsOK shuffle成功的次数
yarn（map/reduce v2）参数监控metrics
yarn.NodeManagerMetrics.AllocatedContainers 当前分派的container个数
yarn.NodeManagerMetrics.AllocatedGB 当前分派的container内存
yarn.NodeManagerMetrics.AvailableGB 当前free的内存
yarn.NodeManagerMetrics.ContainersCompleted 完成状况的container个数
yarn.NodeManagerMetrics.ContainersIniting 初始化状况的container个数
yarn.NodeManagerMetrics.ContainersKilled killed状况的container个数
yarn.NodeManagerMetrics.ContainersLaunched 启动态的container个数
yarn.NodeManagerMetrics.ContainersRunning 运行态的container的个数
yarn 集群metrics
yarn.ClusterMetrics.NumActiveNMs 活的nodemanager个数
yarn.ClusterMetrics.NumLostNMs 不健康的nodemanager个数
yarn 任务队列metrics
yarn.QueueMetrics.ActiveApplications 活泼的task的个数
yarn.QueueMetrics.ActiveUsers 活泼的用户个数
yarn.QueueMetrics.AggregateContainersAllocated 统共分派的container个数
yarn.QueueMetrics.AggregateContainersReleased 统共开释的container个数
yarn.QueueMetrics.AllocatedContainers 已经分派的container个数
yarn.QueueMetrics.AllocatedMB 已经分派的内存
yarn.QueueMetrics.AppsCompleted 已完成的task数
yarn.QueueMetrics.AppsPending 挂起的task数
yarn.QueueMetrics.AppsRunning 运行的task数
yarn.QueueMetrics.AppsSubmitted 已经提交的task数
yarn.QueueMetrics.AvailableMB 可用的内存
yarn.QueueMetrics.PendingContainers 挂起的container数
yarn.QueueMetrics.PendingMB 挂起的内存
yarn.QueueMetrics.running_0 运行时候在0-60分钟内的task个数
yarn.QueueMetrics.running_1440 运行时候在1440分钟以上的task个数
yarn.QueueMetrics.running_300 运行时候在300-1440分钟内的task个数
yarn.QueueMetrics.running_60 运行时候在60-300分钟内的task个数
hadoop rpc参数监控metrics
rpc.metrics.NumOpenConnections number of open connections rpc连接打开的数量
rpc.metrics.ReceivedBytes number of bytes received rpc收到的字节数
rpc.metrics.RpcProcessingTime_avg_time Average time for RPC Operations in last interval rpc在比来的交互中均匀操纵时候
rpc.metrics.RpcProcessingTime_num_ops rpc在比来的交互中连接数量
rpc.metrics.RpcQueueTime_avg_time rpc在交互中均匀守候时候
rpc.metrics.RpcQueueTime_num_ops rpc queue中完成的rpc操纵数量
rpc.metrics.SentBytes number of bytes sent rpc发送的数据字节
rpc.metrics.callQueueLen length of the rpc queue rpc 队列长度
rpc.metrics.rpcAuthenticationFailures number of failed authentications rpc 验证失败次数
rpc.metrics.rpcAuthenticationSuccesses number of successful authentications 验证成功数
rpc.metrics.rpcAuthorizationFailures number of failed authorizations 授权失败次数
rpc.metrics.rpcAuthorizationSuccesses number of successful authorizations 成功次数
rpc.detailed-metrics.canCommit_avg_time rpc询问是否提交任务均匀时候
rpc.detailed-metrics.canCommit_num_ops rpc询问是否提交任务次数
rpc.detailed-metrics.commitPending_avg_time rpc呈报任务提交完成，然则该提交仍然处于pending状况的均匀时候
rpc.detailed-metrics.commitPending_num_ops rpc呈报任务提交完成，然则该提交仍然处于pending状况的次数
rpc.detailed-metrics.done_avg_time rpc呈报任务成功完成的均匀时候
rpc.detailed-metrics.done_num_ops rpc呈报任务成功完成的次数
rpc.detailed-metrics.fatalError_avg_time rpc呈报任务呈现fatalerror的均匀时候
rpc.detailed-metrics.fatalError_num_ops rpc呈报任务呈现fatalerror的次数
rpc.detailed-metrics.getBlockInfo_avg_time 从指定datanode获取block的均匀时候
rpc.detailed-metrics.getBlockInfo_num_ops 从指定datanode获取block的次数
rpc.detailed-metrics.getMapCompletionEvents_avg_time reduce获取已经完成的map输出地址事务的均匀时候
rpc.detailed-metrics.getMapCompletionEvents_num_ops reduce获取已经完成的map输出地址事务的次数
rpc.detailed-metrics.getProtocolVersion_avg_time 获取rpc和谈版本信息的均匀时候
rpc.detailed-metrics.getProtocolVersion_num_ops 获取rpc和谈版本信息的次数
rpc.detailed-metrics.getTask_avg_time 当子过程启动后，获取jvmtask的均匀时候
rpc.detailed-metrics.getTask_num_ops 当子过程启动后，获取jvmtask的次数
rpc.detailed-metrics.ping_avg_time 子过程周期性的检测父过程是否还存活的均匀时候
rpc.detailed-metrics.ping_num_ops 子过程周期性的检测父过程是否还存活的次数
rpc.detailed-metrics.recoverBlock_avg_time 为指定的block开端恢复标识表记标帜生成的均匀时候
rpc.detailed-metrics.recoverBlock_num_ops 为指定的block开端恢复标识表记标帜生成的次数
rpc.detailed-metrics.reportDiagnosticInfo_avg_time 向父过程呈报任务错误消息的均匀时候，该操纵应尽可能少，这些消息会在jobtracker中保存
rpc.detailed-metrics.reportDiagnosticInfo_num_ops 向父过程呈报任务错误消息的次数
rpc.detailed-metrics.startBlockRecovery_avg_time 开端恢复block的均匀时候
rpc.detailed-metrics.startBlockRecovery_num_ops 开端恢复block的次数
rpc.detailed-metrics.statusUpdate_avg_time 报告请示子过程进度给父过程的均匀时候
rpc.detailed-metrics.statusUpdate_num_ops 报告请示子过程进度给父过程的次数
rpc.detailed-metrics.Block_avg_time 更新block到新的标识表记标帜及长度的均匀操纵时候
rpc.detailed-metrics.Block_num_ops 更新block到新的标识表记标帜及长度的次数
jvm参数监控metrics
jvm.JvmMetrics.GcCount JVM进行GC的次数
jvm.JvmMetrics.GcTimeMillis GC花费的时候，单位为奥妙
jvm.JvmMetrics.LogError Log中输出ERROR的次数
jvm.JvmMetrics.LogFatal Log中输出FATAL的次数
jvm.JvmMetrics.LogInfo Log中输出INFO的次数
jvm.JvmMetrics.LogWarn Log中输出WARN的次数
jvm.JvmMetrics.MemHeapCommittedM JVM分派的堆大小（单位MB）
jvm.JvmMetrics.MemHeapUsedM JVM已经应用的堆大小（单位MB）
jvm.JvmMetrics.MemNonHeapCommittedM JVM分派给非堆的大小（单位M）
jvm.JvmMetrics.MemNonHeapUsedM JVM已应用的非堆的大小（单位M）
jvm.JvmMetrics.ThreadsBlocked 处于BLOCKED状况线程数量
jvm.JvmMetrics.ThreadsNew 处于NEW状况线程数量
jvm.JvmMetrics.ThreadsRunnable 处于RUNNABLE状况线程数量
jvm.JvmMetrics.ThreadsTerminated 处于TERMINATED状况线程数量
jvm.JvmMetrics.ThreadsTimedWaiting 处于TIMED_WAITING状况线程数量
jvm.JvmMetrics.ThreadsWaiting 处于WAITING状况线程数量
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大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具： Hadoop：Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）则更适用于处理这类数据。 数据仓库：数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统，一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。 数据湖：数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池，用于支持数据分析和机器学习应用。 机器学习：大数据技术也广泛应用于机器学习领域，支持大规模数据的模型训练和预测分析。 流式处理：针对实时数据处理需求，流式处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）可以实时。
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
Java SSM项目是一种使用Java语言和SSM框架（Spring + Spring MVC + MyBatis）开发的Web应用程序。SSM是一种常用的Java开发框架组合，它结合了Spring框架、Spring MVC框架和MyBatis框架的优点，能够快速构建可靠、高效的企业级应用。 1. Spring框架：Spring是一个轻量级的Java开发框架，提供了丰富的功能和模块，用于开发企业级应用。它包括IoC（Inverse of Control，控制反转）容器、AOP（Aspect-Oriented Programming，面向切面编程）等特性，可以简化开发过程、提高代码的可维护性和可测试性。 2. Spring MVC框架：Spring MVC是基于Spring框架的Web框架，用于开发Web应用程序。它采用MVC（Model-View-Controller，模型-视图-控制器）的架构模式，将应用程序分为模型层、视图层和控制器层，提供了处理请求、渲染视图和管理流程的功能。 3. MyBatis框架：MyBatis是一个持久层框架，用于与数据库进行交互。它提供了一种将数据库操作与Java对象映射起来的方式，避免了手动编写繁琐的SQL语句，并提供了事务管理和缓存等功能，简化了数据库访问的过程
提供的源码资源涵盖了Java应用等多个领域，每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写，确保了在对应环境下能够无缝运行。同时，源码中配备了详细的注释和文档，帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群： 适合毕业设计、课程设计作业。这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生，还是对其他领域编程感兴趣的学生，这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码，你可以掌握各平台开发的基础知识，提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标： 在学习阶段，你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码，你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践，逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外，在求职或创业过程中，具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明： 为了确保源码资源的可运行性和易用性，特别注意了以下几点：首先，每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明，确保用户能够轻松搭建起开发环境；其次，源码中的注释和文档都非常完善，方便用户快速上手和理解代码；最后，我会定期更新这些源码资源，以适应各平台技术的最新发展和市场需求。 所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！
大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具： Hadoop：Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）则更适用于处理这类数据。 数据仓库：数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统，一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。 数据湖：数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池，用于支持数据分析和机器学习应用。 机器学习：大数据技术也广泛应用于机器学习领域，支持大规模数据的模型训练和预测分析。 流式处理：针对实时数据处理需求，流式处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）可以实时。
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具： Hadoop：Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）则更适用于处理这类数据。 数据仓库：数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统，一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。 数据湖：数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池，用于支持数据分析和机器学习应用。 机器学习：大数据技术也广泛应用于机器学习领域，支持大规模数据的模型训练和预测分析。 流式处理：针对实时数据处理需求，流式处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）可以实时。
提供的源码资源涵盖了Java应用等多个领域，每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写，确保了在对应环境下能够无缝运行。同时，源码中配备了详细的注释和文档，帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群： 适合毕业设计、课程设计作业。这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生，还是对其他领域编程感兴趣的学生，这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码，你可以掌握各平台开发的基础知识，提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标： 在学习阶段，你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码，你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践，逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外，在求职或创业过程中，具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明： 为了确保源码资源的可运行性和易用性，特别注意了以下几点：首先，每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明，确保用户能够轻松搭建起开发环境；其次，源码中的注释和文档都非常完善，方便用户快速上手和理解代码；最后，我会定期更新这些源码资源，以适应各平台技术的最新发展和市场需求。 所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
C#，数值计算，用割线法（Secant Method）求方程根的算法与源代码 割线法 割线法用于求方程 f(x) = 0 的根。它是从根的两个不同估计 x1 和 x2 开始的。这是一个迭代过程，包括对根的线性插值。如果两个中间值之间的差值小于收敛因子，则迭代停止。 亦称弦截法，又称线性插值法.一种迭代法.指用割线近似曲线求方程根的2步迭代法.此法用通过点(xk，f(xk))及(xk-1，f(xk-1))的割线 近似曲线y=f(x)，用割线的根作为方程根的新近似xk+1，从而得到方程求根的割线法迭代程序 ( k=1，2，…，n)， 其中x0，x1为初始近似.若f(x)在根x*的邻域内有二阶连续导数，且f′(x*)≠0，则当x0，x1在x*邻域内时，割线法收敛于x*，其收敛阶为
数学模型算法
YOLOV5 改进实战项目【更换骨干网络为shufflenet】对橘子是否成熟检测，包含代码、数据集、训练好的权重参数，经测试，代码可以直接使用。 【yolov5】项目总大小：196 MB 本项目更换了yolov5骨干网络为官方实现的resnet网络，简单训练了30个epoch，map指标为0.97，map0.5:0.95=0.62。这里仅仅训练了30个epoch用于测试，网络还没收敛，加大轮次可以获取更高的网络性能 【如何训练】和yolov5一样的训练方法，摆放好datasets数据，然后更改yaml文件中的类别信息即可训练 【数据集】（数据分为分为训练集和验证集） 训练集datasets-images-train：2313张图片和2313个标签txt文件组成 验证集datasets-images-val：224张图片和224个标签txt文件组成 更多yolov5改进介绍、或者如何训练，请参考： https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html
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