文件夾大數據
Ⅰ 很多企業辦公雲盤只能解決辦公文件存儲，請問下大家有沒有可以解決大數據體（GB-TB級）存儲的磁碟呢
針對大數據存儲，我了解到的成都酷雲企業雲盤還不錯，而且就是專門針對大數據體存儲，你可以看下。
酷雲企業雲盤：
一款能夠支持多終端、跨平台、實現企業文檔同步更新存儲、快速分享、文檔集中管控、移動辦公、協同辦公的企業雲存儲平台！
另外該雲盤專門針對石油企業大數據體（單個文件大小達到GB-TB級）存儲和管理需求，通過全面存儲、管控、移動、共享和協作的強大功能，促進企業業務流程優化、提高運營效率。同時存儲服務端採用HDFS分布式存儲系統，並行存儲數據，大大提高傳輸效率；存儲集群可採用普通伺服器搭建，從而降低運營成本！
產品特性：
大數據體：支持單個文件大小為GB-TB級的數據體存儲
斷點續傳：在暫停後或者關閉程序重新登錄到網盤後可以繼續之前的操作（上傳或下載）
自動備份：用戶可以將某個文件夾的數據實時備份到本地
用戶分享：可根據用戶許可權指定不同用戶分享文件
跨平台運行：支持windows7、linux（Centos6/Redhat）、Unix Solaris、移動設備（Andriod/iOS）
速度與安全性：傳輸效率可達90%，傳輸過程中對數據加密
運維與管理：存儲服務端採用hdfs分布式存儲系統，伺服器集群 實時監控具ganglia
希望對你有幫助！！
Ⅱ 大數據驅動政府治理更加科學精準
大數據驅動政府治理更加科學精準
我們從未像今天一樣產生如此海量的數據，數據的產生已經完全不受時間、空間的限制。數據的價值挖掘也已被提高到了前所未有的高度，將成為一切組織運行的基本要素，其戰略意義甚至將超過土地、人力、技術和資本。數據在類型上已經改變了原有的結構化數據為主的特徵，更包含了越來越多的半結構化和非結構化數據。政府部門在數據佔有方面，無疑具有天然的優勢，有人口、經濟、資源、社會運行等方方面面的信息資料，從大數據的角度來看，那些沉睡在檔案袋、文件夾中的數據，有著無比巨大的價值。藉助大數據推動政府職能轉變，利用大數據提升國家治理能力，這是本屆政府始終關心的問題。大數據時代的政府治理挑戰與機遇中國政府經過10多年的電子政務建設，各級政府部門積累了大量的數據，政務數據量已經初具規模。從政府角度來看，政府部門所產生的數據資料多數為文本信息，雖然多年來積累了豐富的數據資產，但利用頻率和效率低，這些文件即使以"電子化"手段保存，也只有分散的數據碎片，缺乏統一的標准使其"格式化"。政府的海量數據多處於"休眠"狀態，真正用於提升辦公效率、改變業務流程、輔助科學決策的應用並不多。傳統的政府治理理念往往是基於局部"現實"的抽象分析方法，依據一定方式選擇樣本數據，基於局部的現象來預判整體的行為模式和趨勢，這樣的治理模式效率低且偏差大。在大數據時代，讓海量、動態、多樣的數據有效集成為有價值的信息資源，降低政府治理偏差概率，推動政府治理決策精細化和科學化。利用大數據，可以使政府治理所依據的數據資料更加全面，不同部門和機構之間的協調更加順暢，進而有效提高工作效率，節約治理成本。建立"用數據說話"的政府績效評估在新一屆政府深化行政體制改革和政府職能轉變的要求下，政府績效評估成為考核各級政府部門的一項重要指標。然而，在紛繁、復雜、零散的行政事務背後，如何有效、精準、科學的用數據標准進行政府績效評估是擺在所有政府部門面前的一大難題。傳統的紙質、簡單電子化辦公模式下，對於政府部門的公文辦理件數、文件傳遞時長、事項辦理周期、辦結率等數據是無從統計的，政府各項事務運行效率更是無從評估。大數據時代的績效評估，需要以量化的數據對政府行為進行評估，避免"拍腦袋"的評估方式，才能實現科學評估。 協同管理軟體的重點在於可以對非結構化的信息數據進行有效整理，以人為本、以行為為關鍵，進行人、事件、流程、結果等行為數據的收集。通過協同管理軟體，政府組織的各類信息、行為被每一個碎片的協同數據所記錄，從大數據的角度就可以對政府部門進行行為軌跡、組織效率的分析，從而讓大數據中的組織協同數據給政府治理帶來新的價值。致遠軟體致力於協同管理軟體領域13年，在協同技術、工作流技術、表單技術方面有著豐富的實踐與經驗。政府治理中常見的工作在線時長、公文辦件數、文件辦理時長、事項辦理數、文件辦結率等各項運行數據，在致遠G6-V5政務協同管理軟體中，變得不再是難題。工作流程直觀呈現一覽無余
公文辦件、辦結數據一應俱全
時間效率、經費節約一目瞭然
協同管理軟體所利用的大數據技術，讓原來不能量化的評估內容變得更容易量化，其蘊含的大數據管思維，能夠直觀呈現數據背後的政府行為模式。電子政務建設最終目標是為了提高政府效能，提升社會公眾服務滿意度，大數據的應用正是推進這一目標實現的有力工具。通過數據手段，科學客觀分析政府工作績效，對於推進政府治理從粗放型向精細化轉變、從個人經驗判斷向數據科學決策轉型具有重要作用，有助於提升政府內部管理水平和決策效率。寫在最後：現代化政府治理范疇非常廣泛，除了政府內部治理之外，在社會治理、公共服務、經濟調節等領域，大數據都有著廣泛的應用，大數據的應用和價值挖掘不是一蹴而就，實際運用任重而道遠。致遠政務將持續關注並致力於政務大數據應用，繼續運用10多年沉澱的協同技術、工作流技術、數據分析技術，助力我國電子政務升級發展、建設智慧政府。
Ⅲ 怎麼快速的把就電腦中的大數據拷貝到多台電腦裡面
最快的是硬碟拆下來放在一台機器上用ghost對拷，比網路傳輸速度快很多，基本就是硬碟讀寫速度滿點，只是拆機麻煩而且萌新容易出錯。
Ⅳ 怎樣使用phpmyadmin導入大數據的方法
1，在phpMyAdmin的目錄下，找到根目錄的config.inc.php文件
2，打開config.inc.php文件，查找$cfg['UploadDir']，這個參數就是設定導入文件存放的目錄，這里把值設定為：ImportSQLFile
3，在phpMyAdmin目錄下，建立以ImportSQLFile命名的文件夾
4，把我們需要導入的數據文件，放到ImportSQLFile文件夾下面
5，登入phpMyAdmin，選擇需要導入的數據，點擊導航條上面的「導入」按鈕
6，選中「從網站伺服器上傳文件夾ImportSQLFile/中選擇：」選項，並需要導入的數據文件
7，最後點擊「執行」，即可導入成功。
Ⅳ 文件夾有包容性的優點嗎
文件夾有包容性的優點；
在實施文件整理時有這樣幾個原則：
1.收集文件後，定期處理文件，確保文件的整齊；
2.按照實踐活動劃分，並有邏輯，且要有包容性、適應性；
3.項目文件夾層級盡量少；
4.文件命名需有一個具體的規則，且易於檢索；
5.該刪除的文件絕不拖沓。
總體來說，文件的分類大致分為以下幾個步驟：
收集文件；
重命名文件，統一格式；
分流到不同的文件夾。
在 macOS 、 Windows 以及 Linux 下，總有一個用戶目錄，其包含了「Downloads」、「Documents」、「Music」、「Movies」、「Pictures」和 「Desktop」。本文的整理規則按照這些目錄展開，Windows 的用戶可以此為參照。事實上，Windows 的用戶目錄也包含了這些文件夾，然而由於歷史原因，人們大多習慣於把文件儲存於其它地方，本文暫不涉及 Windows 下的文件夾管理的具體操作流程。
收集文件
這一個步驟是一切整理的開端，其啟發來源於「Get Things Done」的第一個步驟。
收集文件，文件的來源有很多，比如網上下載、QQ或微信的接收、本地新建、應用自我生成等。但總的來收可以分為三類：外部來源文件、本地可移動文件、本地不可移動文件。
在 macOS 上，對這三類文件給出處理方式：
外部來源文件統一收集於「Download」文件夾；
本地可移動文件統一收集於用戶目錄下「Documents」的子目錄「Inbox」文件夾；
本地不可移動則特殊處理，即不移動。
註：通常情況下，我們情不自禁地把文件放到桌面，那麼我們可以在桌面放一個「Inbox」的快捷方式，方便得收集文件。
處理文件
文件的處理，其根本是對它們進行分類。科學的分類方案是對文件進行前端控制的前提和關鍵，亦是組織自己知識結構的必要過程。大數據時代，建立一個自己的電子實體分類、信息分類、處置、整理於一體的健全方案已經是每個人所需要掌握的必然技能。
電子文件分類是一個由總到分、由抽象到具體地逐級揭示文件的，以規范的類目名稱、明確的內涵和廣泛的使用性實現電子文件的分類。基於此，分類採用的是多層次樹形結構，具體來說，以「用戶目錄」為根目錄，以「文件職能」為基礎（一級目錄），「活動層級」為路徑（多層目錄），「事務目標」為終點（最後一層目錄），重要的文檔則存放在「事務目標」的目錄中，即形成「活動層級」->「活動層級」->「事務目標」的結構。
Ⅵ 在創建文件與文件夾時,如何做需求分析
既然需求打開的第一步驟是澄清問題，那我們就從問題場景開始談起吧。
參與過用戶調研的同學，對這個環節肯定深有體會，有時候用戶口若懸河地說了一大堆內容，然而對我們有價值的信息卻寥寥無幾。
尤其是跟管理層進行溝通時，有哪位同學獲取過類似這樣的反饋：「我們要打造一套先進的信息化系統，有效地推進管理的提升！」
面對這樣的溝通記錄，你有何種感受？反正我是如坐針氈、如芒刺背，再加一個詞的話，如鯁在喉…
我們上篇文章表達過，指望用戶把需求講清楚是不現實的。既然如此，那我們就需要一些溝通技巧，來引導用戶表達出有價值的信息。正所謂一切知道為什麼的人，都自然知道怎麼干。想要引導溝通，關鍵就在於搞清楚用戶提出需求的背後原因。
用戶主動提出項目需求的原因無在乎兩種：一種是外因觸發的，通常問題不太清晰；另一種是內部提出的，通常已經有了基本思路。為什麼這么說呢，我們接著往下看。
外因觸發
我們這里先給出結論，外因觸發的常見觸因有三種：參觀考察、競爭對手動向、熱點及新技術趨勢。
1. 參觀考察
作為企業的領導層，經常會有全國各地到處參觀考察的機會，而每次歸來之時，往往就會帶回一些新的想法和思路。但領導嘛，一般不會跟你說太多「為什麼」的內容，結果就會導致我們接收到的需求，很容易被抽象成高度總結的定性描述。
例如：「明年我們計劃投資一筆錢，打造一套為企業量身定做的、達到國內領先水平的信息系統。」
這種情況下，我們應該還原用戶觀察的內容，使問題場景化，以便理解他的目標。我們可以發出類似這樣的提問：「聽說上次您帶隊出去考察，這么好的學習機會很遺憾自己都沒機會能參加，您能和我們分享一下有哪些收獲嗎？」
放心，領導的話匣子很容易會被這樣的提問打開。那麼在接下來領導的發言中，一定要注意「xxx能夠做到怎麼怎麼樣，我們呢？」這種經典句式。「xxx能夠做到怎麼怎麼樣」就是新的預期，「我們呢」就是現狀，預期與現狀之間存在差距，而這個差距就是需求！
需求觸因：參觀考察—>應對策略：分享收獲。
2. 競爭對手動向
當競爭對手新動向帶來一定威脅和挑戰時，就會催生出系統升級、建設的需求。
但這種情況下，用戶往往只知道不改變就會被淘汰，但究竟如何改變，用戶通常更加沒有清晰、完整的思路。可能提出的原始需求是類似這樣的：「我們的競爭對手都上ERP了，我們也打算上一套，你來給我們看看應該怎麼做吧。」
針對這種情況，關鍵在於我們幫助客戶完成「競品分析」。一份基於客戶所在行業，根據不同規模、不同發展階段、不同核心商業模式分類，再加上對每種類型的企業能夠通過ERP改進的關鍵業務問題、業務機會進行場景化描述的《競品分析報告》，將會是企業的一劑良方！
需求觸因：競爭對手動向—>應對策略：競品分析。
3. 熱點及新技術趨勢
如何有效利用各種新技術來提升企業的競爭力，這是各類企業組織面臨的重要課題。但對於新技術的價值、用途的理解卻也是參差不齊的。
最終的需求很可能演變成，為了使用新技術而使用新技術，將新技術本身作為目標。而這種需求的落地，可能並不會給企業帶來實質性的價值，或者是帶來收益會遠小於付出的成本。
例如領導在參加完大數據的交流會議之後，會提出類似這樣的需求：「我們要充分利用大數據技術，全面提高企業管理水平。」而實際上，可能領導利用大數據，只是想解決一下銷售數據統計失真的問題。
這種情況下，找到新技術與企業的結合點尤為重要。領導之所以能夠成為領導，必然會有他的過人之處。當領導在學習新技術的過程中，一定會想到與企業相關的「一二三」。這時我們可以採取「分享理解」的策略，讓領導首先談一談自己對於新技術的理解，然後我們再形成與之匹配的解決方案。
提到這個話題，不由地聯想到2019年最火的新技術趨勢就是5G的應用了，5G必然會催生出眾多的新需求。如果有同學對5G有興趣的話，歡迎閱讀我的另外一篇文章，在本篇的結尾處，我同樣會加入跳轉鏈接。
需求觸因：熱點及新趨勢—>應對策略：分享理解。
內因觸發
如果項目源自於內部的發起人，那麼通常用戶會有相對成熟的思考，針對這種情況，可以通過有效的訪談，來識別「問題場景」。我們上篇論述的需求打開的正確方式，足以應對這種情況了。
如果再補充一點的話，訪談的重點可以通過三個步驟來進行，即還原表象、分享原因、共商決策。
機會場景
我們上文提到了，在「問題場景」下，需求就是預期與現狀之間的差距。那如果用戶對於現狀滿意呢？這個時候，用戶也並非就是完全沒有需求了，只不過此時需要我們提出新預期來讓他產生需求，這就是「機會場景」。
你也許會說，項目啟動的第一環節，不應該是銷售與客戶建立合作關系么，這不是我們產品的工作范疇呀。但往往很多時候，銷售只是負責與客戶建立初步合作關系，而與客戶進行深度的溝通，正式達成合作，通常還是在於產品經理這個環節。
我的理解是這樣的：銷售負責「眉目傳情」，將客戶勾搭過來；產品負責「一錘定音」，敲定最終的合作關系！
發現新機會的思考維度與我們上面講到的，解決「問題場景」的思考維度有相似之處，我們這里，就直接給出結論吧。新機會往往來源於以下三個方面：
（1）新業務
追標桿：行業標桿在發展過程中，有何可借鑒點？
賽同行：競爭同行有何借鑒點？
借他業：其他行業有何借鑒點？
（2）新技術
新技術能夠解決哪些當前無法解決的業務問題？
新技術能夠帶來哪些新機會？
當前新技術應用有何借鑒點？
（3）新人群
客戶的決策層、管理者是否出現了新人群？
客戶員工群體有了什麼變化？
客戶的客戶群體有了什麼變化？
新業務與新技術，我們不再贅述，對於新人群的話，其實也很好理解，我們經常以80後、90後、00後這種維度來對人群進行歸類，每一類人群確實有自己獨到的特性，這些特性也必然會帶來新的機會場景。
小結：需求的定義
從上述的內容中，我們可以思考一下，用戶的需求到底是什麼？
書中從心理學的角度，給出了一個很有意思的定義，分享給大家：需求=預期-現狀。即需求就是用戶預期和現狀之間的差距。而這種差距，無非就三種結果：
預期高於現狀：也就是用戶不滿於現狀，希望自己的業務、管理能夠開展的更好，甚至有明確的改進預期。這種情況下，用戶通常會比較積極地配合需求調研，只要調研方法得當，就能夠很好地識別出目標；
預期等於現狀：這種情況下，他們通過對變化表現的不積極，基本上很難用直接的調研方法來獲取需求；
預期小於現狀：這些用戶會常說「想當年我們多麼混亂，現狀這么好」。這種情況下，用戶甚至會抗拒變化，對需求的調研表現出消極的態度。
Ⅶ matlab 處理大數據量csv文件
數據matlab可以直接讀取的，用data = importdata('你的文件名.CSV'); 然後data是一個結構，data.textdata里有你矩陣的文字信息（沒有文字信息就是空），data.data就是你的數字信息。1024*1024剛剛好是10^20，matlab可以讀完。但是要是有更多的數據的話，建議先用SPSS處理數據，再把需要的導入matlab中操作。
如果你的情況是要讀1024個csv的文件，同樣也可以用importdata。但在這之前先用filename=dir(『這些文件所在的文件夾位置』)讀取1024個文件的文件名，然後用
for i = 1:1024
data{i} = importd www.hnne.com ata(filename(i+2));
end
這里之所以是filename(i+2)，是因為用dir讀文件夾目錄的時候前兩個是「.」和「..」所以從第3個開始。
Ⅷ 大數據：Hadoop入門
什麼是大數據：
（1.）大數據是指在一定時間內無法用常規軟體對其內容進行抓取，管理和處理的數據集合，簡而言之就是數據量非常大，大到無法用常規工具進行處理，如關系型資料庫，數據倉庫等。這里「大」是一個什麼量級呢？如在阿里巴巴每天處理數據達到20PB（即20971520GB）.
2.大數據的特點：
（1.）體量巨大。按目前的發展趨勢來看，大數據的體量已經到達PB級甚至EB級。
（2.）大數據的數據類型多樣，以非結構化數據為主，如網路雜志，音頻，視屏，圖片，地理位置信息，交易數據，社交數據等。
（3.）價值密度低。有價值的數據僅佔到總數據的一小部分。比如一段視屏中，僅有幾秒的信息是有價值的。
（4.）產生和要求處理速度快。這是大數據區與傳統數據挖掘最顯著的特徵。
3.除此之外還有其他處理系統可以處理大數據。
Hadoop （開源）
Spark（開源）
Storm（開源）
MongoDB（開源）
IBM PureDate（商用）
Oracle Exadata（商用）
SAP Hana（商用）
Teradata AsterData（商用）
EMC GreenPlum（商用）
HP Vertica（商用）
註：這里我們只介紹Hadoop。
二：Hadoop體系結構
Hadoop來源：
Hadoop源於Google在2003到2004年公布的關於GFS（Google File System），MapRece和BigTable的三篇論文，創始人Doug Cutting。Hadoop現在是Apache基金會頂級項目，「
Hadoop」一個虛構的名字。由Doug Cutting的孩子為其黃色玩具大象所命名。
Hadoop的核心：
（1.）HDFS和MapRece是Hadoop的兩大核心。通過HDFS來實現對分布式儲存的底層支持，達到高速並行讀寫與大容量的儲存擴展。
（2.）通過MapRece實現對分布式任務進行處理程序支持，保證高速分區處理數據。
3.Hadoop子項目：
（1.）HDFS：分布式文件系統，整個Hadoop體系的基石。
（2.）MapRece/YARN：並行編程模型。YARN是第二代的MapRece框架，從Hadoop 0.23.01版本後，MapRece被重構，通常也稱為MapRece V2，老MapRece也稱為 MapRece V1。
（3.）Hive：建立在Hadoop上的數據倉庫，提供類似SQL語音的查詢方式，查詢Hadoop中的數據，
（5.）HBase:全稱Hadoop Database，Hadoop的分布式的，面向列的資料庫，來源於Google的關於BigTable的論文，主要用於隨機訪問，實時讀寫的大數據。
（6.）ZooKeeper：是一個為分布式應用所設計的協調服務，主要為用戶提供同步，配置管理，分組和命名等服務，減輕分布式應用程序所承擔的協調任務。
還有其它特別多其它項目這里不做一一解釋了。
三：安裝Hadoop運行環境
用戶創建：
（1.）創建Hadoop用戶組，輸入命令：
groupadd hadoop
（2.）創建hser用戶，輸入命令：
useradd –p hadoop hser
（3.）設置hser的密碼，輸入命令：
passwd hser
按提示輸入兩次密碼
（4.）為hser用戶添加許可權，輸入命令：
#修改許可權
chmod 777 /etc/sudoers
#編輯sudoers
Gedit /etc/sudoers
#還原默認許可權
chmod 440 /etc/sudoers
先修改sudoers 文件許可權，並在文本編輯窗口中查找到行「root ALL=（ALL）」，緊跟後面更新加行「hser ALL=（ALL） ALL」，將hser添加到sudoers。添加完成後切記還原默認許可權，否則系統將不允許使用sudo命令。
（5.）設置好後重啟虛擬機，輸入命令：
Sudo reboot
重啟後切換到hser用戶登錄
安裝JDK
（1.）下載jdk-7u67-linux-x64.rpm,並進入下載目錄。
（2.）運行安裝命令:
Sudo rpm –ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm
完成後查看安裝路徑，輸入命令：
Rpm –qa jdk –l
記住該路徑，
（3.）配置環境變數，輸入命令：
Sudo gedit /etc/profile
打開profile文件在文件最下面加入如下內容
export java_HOME=/usr/java/jdk.7.0.67
export CLASSPATH=$ JAVA_HOME/lib:$ CLASSPATH
export PATH=$ JAVA_HOME/bin:$PATH
保存後關閉文件，然後輸入命令使環境變數生效：
Source /etc/profile
（4.）驗證JDK，輸入命令：
Java –version
若出現正確的版本則安裝成功。
配置本機SSH免密碼登錄：
（1.）使用ssh-keygen 生成私鑰與公鑰文件，輸入命令：
ssh-keygen –t rsa
（2.）私鑰留在本機，公鑰發給其它主機（現在是localhost）。輸入命令：
ssh--id localhost
（3.）使用公鑰來登錄輸入命令：
ssh localhost
配置其它主機SSH免密登錄
（1.）克隆兩次。在VMware左側欄中選中虛擬機右擊，在彈出的快捷鍵菜單中選中管理---克隆命令。在克隆類型時選中「創建完整克隆」，單擊「下一步」，按鈕直到完成。
（2.）分別啟動並進入三台虛擬機，使用ifconfig查詢個主機IP地址。
（3.）修改每台主機的hostname及hosts文件。
步驟1：修改hostname，分別在各主機中輸入命令。
Sudo gedit /etc/sysconfig/network
步驟2：修改hosts文件：
sudo gedit /etc/hosts
步驟3：修改三台虛擬機的IP
第一台對應node1虛擬機的IP：192.168.1.130
第二台對應node2虛擬機的IP：192.168.1.131
第三台對應node3虛擬機的IP：192.168.1.132
（4.）由於已經在node1上生成過密鑰對，所有現在只要在node1上輸入命令：
ssh--id node2
ssh--id node3
這樣就可以將node1的公鑰發布到node2，node3。
（5.）測試SSH,在node1上輸入命令：
ssh node2
#退出登錄
exit
ssh node3
exit
四：Hadoop完全分布式安裝
1. Hadoop有三種運行方式：
（1.）單機模式：無須配置，Hadoop被視為一個非分布式模式運行的獨立Java進程
（2.）偽分布式：只有一個節點的集群，這個節點即是Master（主節點，主伺服器）也是Slave（從節點，從伺服器），可在此單節點上以不同的java進程模擬分布式中的各類節點
（3.）完全分布式：對於Hadoop,不同的系統會有不同的節點劃分方式。
2.安裝Hadoop
（1.）獲取Hadoop壓縮包hadoop-2.6.0.tar.gz,下載後可以使用VMWare Tools通過共享文件夾，或者使用Xftp工具傳到node1。進入node1 將壓縮包解壓到/home/hser目錄下，輸入命令：
#進入HOME目錄即：「/home/hser」
cd ~
tar –zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz
（2.）重命名hadoop輸入命令：
mv hadoop-2.6.0 hadoop
（3.）配置Hadoop環境變數，輸入命令：
Sudo gedit /etc/profile
將以下腳本加到profile內：
#hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hser/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
保存關閉，最後輸入命令使配置生效
source /etc/profile
註：node2，和node3都要按照以上配置進行配置。
3.配置Hadoop
（1.）hadoop-env.sh文件用於指定JDK路徑。輸入命令：
[hser@node1 ~]$ cd ~/hadoop/etc/hadoop
[hser@node1 hadoop]$ gedit hadoop-env.sh
然後增加如下內容指定jDK路徑。
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
（2.）打開指定JDK路徑,輸入命令：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
（4.）core-site.xml:該文件是Hadoop全局配置，打開並在
Ⅸ 電腦C盤的Windows文件夾都存放著什麼文件
系統文件，千萬不要刪除，也不要格式化
如果C盤不夠，可以嘗試刪除部分非系統文件。把軟體卸了後在重裝到D盤上
Ⅹ 文件夾和大數據是不是一類
不是，文件夾是目錄的一種，規范軟體用的。大數據是資料庫類軟體和數據統稱。2個東西不是一回事的。