Hadoop PseudoDistributed Mode 伪分布式

李昊哲小课2023-11-01 9:45

Hadoop PseudoDistributed Mode 伪分布式加粗样式

hadoop101 hadoop102 hadoop103
192.168.171.101 192.168.171.102 192.168.171.103
namenode secondary namenode recource manager
datanode datanode datanode
nodemanager nodemanager nodemanager
job history
job log job log job log

1. 修改yum源 并升级内核和软件

bash 复制代码 
curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
bash 复制代码 
yum clean all
bash 复制代码 
yum makecache
bash 复制代码 
yum -y update

2. 安装常用软件

bash 复制代码 
yum -y install gcc gcc-c++ autoconf automake cmake make \
 zlib zlib-devel openssl openssl-devel pcre-devel \
 rsync openssh-server vim man zip unzip net-tools tcpdump lrzsz tar wget

3. 关闭防火墙

bash 复制代码 
sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config
setenforce 0
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

4. 修改主机名和IP地址

bash 复制代码 
hostnamectl set-hostname hadoop101
bash 复制代码 
hostnamectl set-hostname hadoop102
bash 复制代码 
hostnamectl set-hostname hadoop103
bash 复制代码 
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens32

参考如下：

bash 复制代码 
TYPE="Ethernet"
PROXY_METHOD="none"
BROWSER_ONLY="no"
BOOTPROTO="none"
DEFROUTE="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy"
NAME="ens32"
DEVICE="ens32"
ONBOOT="yes"
IPADDR="192.168.171.101"
PREFIX="24"
GATEWAY="192.168.171.2"
DNS1="192.168.171.2"
IPV6_PRIVACY="no"

5. 修改hosts配置文件

bash 复制代码 
vim /etc/hosts

修改内容如下：

bash 复制代码 
192.168.171.101	hadoop101
192.168.171.102	hadoop102
192.168.171.103	hadoop103

重启系统 注意：如果是虚拟机环境请关机 克隆

bash 复制代码 
reboot

6. 下载安装JDK和Hadoop并配置环境变量

在所有主机节点创建软件目录

bash 复制代码 
mkdir -p /opt/soft

以下操作在 hadoop101 主机上完成
进入软件目录

bash 复制代码 
cd /opt/soft

下载 JDK

bash 复制代码 
wget https://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u391-b13/b291ca3e0c8548b5a51d5a5f50063037/jdk-8u391-linux-x64.tar.gz?AuthParam=1698206552_11c0bb831efdf87adfd187b0e4ccf970

下载 hadoop

bash 复制代码 
wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.5/hadoop-3.3.5.tar.gz

解压 JDK 修改名称

解压 hadoop 修改名称

bash 复制代码 
tar -zxvf jdk-8u391-linux-x64.tar.gz -C /opt/soft/
mv jdk1.8.0_391/ jdk-8
tar -zxvf hadoop-3.3.5.tar.gz -C /opt/soft/
mv hadoop-3.3.5/ hadoop-3

配置环境变量

bash 复制代码 
vim /etc/profile.d/my_env.sh

编写以下内容：

bash 复制代码 
export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk-8
export set JAVA_OPTS="--add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED"

export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop-3
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

生成新的环境变量

bash 复制代码 
source /etc/profile

7. 配置ssh免密钥登录

创建本地秘钥并将公共秘钥写入认证文件

bash 复制代码 
ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
bash 复制代码 
ssh-copy-id root@hadoop101
bash 复制代码 
ssh-copy-id root@hadoop102
bash 复制代码 
ssh-copy-id root@hadoop103
bash 复制代码 
ssh root@hadoop101
exit
bash 复制代码 
ssh root@hadoop102
exit
bash 复制代码 
ssh root@hadoop101
exit

8. 修改配置文件

bash 复制代码 
cd  $HADOOP_HOME/etc/hadoop

hadoop-env.sh

core-site.xml

hdfs-site.xml

workers

mapred-site.xml

yarn-site.xml

hadoop-env.sh

hadoop-env.sh 文件末尾追加

bash 复制代码 
export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk-8
export set JAVA_OPTS="--add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED"

export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

core-site.xml

xml 复制代码 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop101:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop_data</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
</configuration>

hdfs.site.xml

xml 复制代码 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <!-- 指定副本数量 -->
    <property>
		<name>dfs.replication</name>
		<value>3</value>
    </property>
    <!-- 指定 secondarynamenode 运行位置 -->
    <property>
		<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
		<value>hadoop102:50090</value>
    </property>
</configuration>

workers

注意：

​ hadoop2.x中该文件名为slaves

​ hadoop3.x中该文件名为workers

bash 复制代码 
hadoop101
hadoop102
hadoop103

mapred-site.xml

xml 复制代码 
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.application.classpath</name>
        <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
    </property>
    <!-- yarn历史服务端口 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hadoop102:10020</value>
    </property>
    <!-- yarn历史服务web访问端口 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hadoop102:19888</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml

xml 复制代码 
<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <!-- 指定YARN的主角色（ResourceManager）的地址 -->
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
		<value>hadoop103</value>
	</property>
    <property>
		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
		<value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
		<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
		<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
    <!-- 是否将对容器实施物理内存限制 -->
    <property>
		<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
		<value>false</value>
    </property>

    <!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 -->
    <property>
		<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
		<value>false</value>
    </property>
    <!-- 开启日志聚集 -->
    <property>
		<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
		<value>true</value>
    </property>

    <!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
    <property>
		<name>yarn.log.server.url</name>
		<value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
    </property>

    <!-- 保存的时间7天 -->
    <property>
		<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
		<value>604800</value>
    </property>
</configuration>

9. 分发软件和配置文件

分发 ssh 免密钥

bash 复制代码 
scp -r ~/.ssh root@hadoop102:~/
rsync -av --progress  ~/.ssh root@hadoop103:~/

分发 hosts 文件

bash 复制代码 
rsync -v --progress /etc/hosts root@hadoop102:/etc/
rsync -v --progress /etc/hosts root@hadoop103:/etc/

分发软件

bash 复制代码 
rsync -av --progress /opt/soft/jdk-8 root@hadoop102:/opt/soft
rsync -av --progress /opt/soft/hadoop-3 root@hadoop102:/opt/soft
rsync -av --progress /opt/soft/jdk-8 root@hadoop103:/opt/soft
rsync -av --progress /opt/soft/hadoop-3 root@hadoop103:/opt/soft

分发环境变量

bash 复制代码 
rsync -v --progress /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop102:/etc/profile.d/
rsync -v --progress /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop103:/etc/profile.d/

在所有主机节点 使新的环境变量生效

bash 复制代码 
source /etc/profile

10. 初始化集群

hadoop101

bash 复制代码 
# 格式化文件系统
hdfs namenode -format
# 启动 NameNode SecondaryNameNode DataNode 
start-dfs.sh
# 查看启动进程
jps
# hadoop101 看到 NameNode DataNode
# hadoop102 看到 SecondaryNameNode DataNode
# hadoop101 看到 DataNode

hadoop103

shell 复制代码 
# 启动 ResourceManager daemon 和 NodeManager
start-yarn.sh
# 查看启动进程
jps
# hadoop101 看到 NameNode DataNode NodeManager
# hadoop102 看到 SecondaryNameNode DataNode NodeManager
# hadoop101 看到 DataNode ResourceManager NodeManager

hadoop102

bash 复制代码 
# 启动 JobHistoryServer
mapred --daemon start historyserver
# 查看启动进程
jps
# hadoop101 看到 NameNode DataNode NodeManager
# hadoop102 看到 SecondaryNameNode DataNode NodeManager JobHistoryServer
# hadoop101 看到 DataNode ResourceManager NodeManager

重点提示：

bash 复制代码 
# 关机之前 依关闭服务
# Hadoop102
mapred --daemon stop historyserver
# hadoop103
stop-yarn.sh
# hadoop101
stop-dfs.sh
# 开机后 依次开启服务
# hadoop101
start-dfs.sh
# hadoop103
start-yarn.sh
# hadoop102
mapred --daemon start historyserver

11. 修改windows下hosts文件

C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

追加以下内容：

bash 复制代码 
192.168.171.101	hadoop101
192.168.171.102	hadoop102
192.168.171.103	hadoop103

Windows11 注意 修改权限

  1. 开始搜索 cmd

找到命令头提示符 以管理身份运行

  1. 进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 目录

    cmd 复制代码 
    cd drivers/etc

  2. 打开 hosts 配置文件

    cmd 复制代码 
    start hosts

  3. 追加以下内容后保存

    bash 复制代码 
    192.168.171.101	hadoop101
192.168.171.102	hadoop102
192.168.171.103	hadoop103

12. 测试

12.1 浏览器访问hadoop集群

浏览器访问: http://hadoop101:9870


浏览器访问:http://hadoop102:50090/

浏览器访问:http://hadoop103:8088

浏览器访问:http://hadoop102:19888/

12.2 测试 hdfs

本地文件系统创建 测试文件 wcdata.txt

bash 复制代码 
vim wcdata.txt
bash 复制代码 
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive

在 HDFS 上创建目录 /wordcount/input

bash 复制代码 
hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input

查看 HDFS 目录结构

bash 复制代码 
hdfs dfs -ls /
bash 复制代码 
hdfs dfs -ls /wordcount
bash 复制代码 
hdfs dfs -ls /wordcount/input

上传本地测试文件 wcdata.txt 到 HDFS 上 /wordcount/input

bash 复制代码 
hdfs dfs -put wcdata.txt /wordcount/input

检查文件是否上传成功

bash 复制代码 
hdfs dfs -ls /wordcount/input
bas 复制代码 
hdfs dfs -cat /wordcount/input/wcdata.txt

12.2 测试 mapreduce

计算 PI 的值

bash 复制代码 
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.5.jar pi 10 10

单词统计

bash 复制代码 
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.5.jar wordcount /wordcount/input/wcdata.txt /wordcount/result
bash 复制代码 
hdfs dfs -ls /wordcount/result
bash 复制代码 
hdfs dfs -cat /wordcount/result/part-r-00000
相关推荐
天天爱吃肉82183 小时前
【电源拆解：跟着问答逐一认识开关适配器PCB元器件】
大数据·人工智能·python·功能测试·嵌入式硬件·汽车
Elastic 中国社区官方博客3 小时前
将你的 Grafana Kubernetes 仪表板迁移到 Elastic Observability：相同的 PromQL，30 倍更快的查询
大数据·人工智能·elasticsearch·搜索引擎·容器·kubernetes·grafana
abcy0712133 小时前
storm核心实时机制
大数据·storm
灵机一物3 小时前
合伙制律所分红和提成律师个税怎么合规优化？
大数据·人工智能
Elastic 中国社区官方博客6 小时前
如何使用 OpenTelemetry 对你的搜索 API 进行埋点，并使用 ES|QL 对其进行查询
大数据·功能测试·elasticsearch·搜索引擎·全文检索·可用性测试
Xzaveir_7777 小时前
OPPO、vivo、荣耀号码认证：多终端拨测矩阵与异常复现
大数据·网络·科技·矩阵·产品经理·ai-native
老徐聊GEO7 小时前
亲测有效的AI品牌检测公司案例分享
大数据·人工智能·python
韭菜学长7 小时前
科技型中小企业如何申请政府补贴？申报指南
大数据·人工智能
延凡科技7 小时前
智慧燃气解决方案：管道煤气监管应用管理系统（三维GIS+IoT+大数据落地实战）
大数据·人工智能·科技·物联网·安全
imbackneverdie8 小时前
知网官宣：禁止 AI 列为论文署名作者，标注 Gemini、DeepSeek 等 AI 为作者的稿件统一下架
大数据·人工智能·ai·职场和发展·aigc·科研·高校
热门推荐
01GitHub 镜像站点022026年7月AI圈大地震：GPT-5.6被政府限制、Claude入驻Slack、Anthropic自研芯片03如何新建文件夹？ 电脑新建文件夹的4种方法04国内可直接用、免费额度/永久免费的大模型API清单（含 SiliconFlow、火山、阿里、智谱、百度、Kimi、DeepSeek、DMXAPI 等）05AI科技热点日报 | 2026年07月01日06AI 编程 IDE 全景解析 2026：Agent 全面接管开发链路07幻兽帕鲁 - 服务器管理员权限与 GM 命令完全指南08微信历史版本含下载地址（ Windows PC | 安卓 | MAC ）及设置微信不更新09【解构】DeepSeek V4 发布：技术报告深度解读 + 横向对比六大开源模型，我们的判断是……102026 国产 AI 大模型横评：DeepSeek、通义千问、Kimi、文心一言、星火、豆包谁更能打？