⑴ python写的程序能够在hadoop上跑吗
sudo apt-get install python-dev
一般安装系统的时候其实python已经自带了，这步基本可以不用做，OK，我们继续往下走吧，安装python-opencv ,稍后我们需要用到opencv的库，一行指令即可，这也是小编特别喜欢linux的原因：
sudo apt-get install python-opencv
完成之后我们开始操作吧，首先同样的我们打开摄像头露个脸呗，不多说，上代码， vim pythonpractice.py 打开vim，以下代码即可（友情提示python是有严格的缩进的，下面我都是四个空格缩进，各位不要复制错了）:lo
lmport cv2
import numpy as np#添加模块和矩阵模块cap=cv2.VideoCapture(0)
＃打开摄像头，若打开本地视频，同opencv一样，只需将0换成("×××.avi")
while(1): # get a frame
ret, frame = cap.read() # show a frame
cv2.imshow("capture", frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()#释放并销毁窗口123456789101112
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python pythonpractice.py
小脸蛋即可出现在你的屏幕上了，下面稍微添加几行有意思的代码吧，实现蓝色背景检测，我这有瓶蓝色脉动，正好做个小实验。
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)# set blue threshlower_blue=np.array([78,43,46])
upper_blue=np.array([110,255,255])while(1): # get a frame and show
ret, frame = cap.read()
cv2.imshow('Capture', frame) # change to hsv model
hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) # get mask
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
cv2.imshow('Mask', mask) # detect blue
res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)
cv2.imshow('Result', res)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()12345678910111213141516
同样python pythonpractice.py 运行一下，可以把手机换成蓝色背景检测以下，下面时间就交给各位理解了，代码很简单，只有简单的几行程序。小编只是想说明以下，一定要学以致用，任何一种编程语言都是倒腾两天就直接上手的，按部就班的学习语法，那样不知何时才能出师了，祝各位玩得high在机器视觉上
⑵ 用Python编写的搜索引擎程序能在hadoop框架下运行吗怎么运行求高手赐教
搜索引擎框架，有现成的whoosh。 这个引擎效率低。如果你把它放在hadoop上，会更慢。
如果是你自己写的引擎。（不包括爬虫）。 可以将分词部分放到hadoop里去处理。 不过建索引还是要rece完成。 python的分词效率比较低。不过如果你调用的是ITCLAS之类的，效率很高，用不着hadoop。
顺便说一下，python写的搜索引擎效率太低。略大的数据量就跑不动了。
⑶ 如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapRece程序
我们将编写一个简单的 MapRece 程序，使用的是C-Python，而不是Jython编写后打包成jar包的程序。
我们的这个例子将模仿 WordCount 并使用Python来实现，例子通过读取文本文件来统计出单词的出现次数。结果也以文本形式输出，每一行包含一个单词和单词出现的次数，两者中间使用制表符来想间隔。
先决条件
编写这个程序之前，你学要架设好Hadoop 集群，这样才能不会在后期工作抓瞎。如果你没有架设好，那么在后面有个简明教程来教你在Ubuntu Linux 上搭建（同样适用于其他发行版linux、unix）
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立单节点的 Hadoop 集群
如何使用Hadoop Distributed File System (HDFS)在Ubuntu Linux 建立多节点的 Hadoop 集群
Python的MapRece代码
使用Python编写MapRece代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Rece间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出).我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据，使用sys.stdout输出数据，这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。这是真的，别不相信！
⑷ 使用python提取Oracle数据到hadoop
大讲台hadoop 在线学习为你解答：通过使用MapRece的方式，使Hadoop可以直接访问Oracle，并将相关的数据写入到HDFS文件当中。 从而可以顺利地将Oracle中的数据迁移到Hadoop文件系统中。
⑸ python可以访问hadoop1.2版本上的文件吗
一、Python之禅(The Zen of Python) The Zen of Python是Python语言的指导原则，遵循这些基本原则，你就可以像个Pythonista一样编程。具体内容你可以在Python命令行输入import this看到： The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better...
⑹ python运行hadoop用到什么库
# map: 对序列的每个元素进行一个指定的操作 >>> lst = map(lambda x: "%02d" % x, range(10)) >>> lst ['00', '01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09'] >>> # rece: 对序列每个元素进行一种“累进”操作 >>> rst = rece(lambd...
⑺ hadoop 机器学习 python什么关系
机器学习是一系列算法。这些算法通常需要大数据，大量的计算 。
hadoop是一种使用多台服务器稳定的进行大规模数据批量处理的软件框架。 其核心是hdfs和map rece。
python是一个通用语言，支持广泛，上手容易。当然大数据中的机器学习算法也是很早就可以用pyhon来编写。
python编写的机器学习算法，可以自己用gearman或者是自己建立的分布式计算 系统完成多台PC服务器共同计算 。 当然也可以通过hadoop的stream接口，将python程序运行在hadoop的框架里。
这也是一种成功 的商业模式。
⑻ 如何将数据从Hadoop数据库使用Python问题，怎么解决
大讲台hadoop在线学习为你解 通过使用MapRece的方式，使Hadoop可以直接访问Oracle，并将相关的数据写入到HDFS文件当中。从而可以顺利地将Oracle中的数据迁移到Hadoop文件系统中。
⑼ 用python 写hadoop 需要怎么配置环境
不用专门配置python,CHD里已经有了，可以输入python来试一试。
可以直接调用.py文件来实现MapRece功能。
⑽ 只懂Python能不能完全驾驭Hadoop
因为hadoop是分布式系统，计算是在所有节点上并行处理的，这意味着，无论你用何种语言，都必须在所有计算节点上安装该语言的解释器。例如，你想用nodejs写maprece是可以的，但你必须要在每台nodemanager上安装v8引擎才可以用。而python是安装linux操作系统时就会自动被安装的，因此不需要单独安装就可以让节点参与计算，这样会省很多事。
同时，python语法结构清晰，脚本可维护性高，也是一大优势。
python也包含很多数据分析和挖掘的库包可以直接引用，如num.py。
此外，如果不想在所有服务器安装其他脚本语言的解释器的话，也可以将可运行的解释器和你的计算脚本一起放在hadoop的distributed cache中运行。
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