本文介绍在Ubuntu 24.04上安装配置HBase 2.6.7，前提是已安装Hadoop 3.5.0。安装步骤：下载解压HBase到/usr/local并重命名为hbase，赋予hadoop用户权限，配置PATH环境变量，用hbase version验证。伪分布式配置：编辑hbase-env.sh设置JAVA_HOME、HBASE_CLASSPATH和HBASE_MANAGES_ZK；编辑hbase-site.xml设置rootdir为HDFS路径、开启分布式模式并关闭stream capability检查。最后启动Hadoop与HBase，用jps验证进程，进入shell并停止。

本指南介绍在 Ubuntu 24.04 上安装 Hadoop 3.5.0 的步骤：创建 hadoop 用户并授予 sudo 权限，更新 apt 并安装 Vim；安装 SSH server 并配置无密码登录；手动安装 JDK 17 并设置环境变量；下载 hadoop-3.5.0.tar.gz 准备安装。

厦门大学林子雨副教授推出Linux下大数据软件安装与编程教程，内容包括VMware安装Ubuntu、Hadoop单机与集群配置、HDFS与MapReduce编程，以及HBase、Milvus、Hive、Spark、Flink和Ollama数据智能体实践，配套《大数据技术原理与应用（第5版）》教材。

本指南介绍在Ubuntu 24.04上安装使用Flink 2.3.0，需先安装JDK 17和Hadoop 3.5.0。步骤包括：解压安装包至/usr/local、配置环境变量、启动集群并验证进程、运行自带WordCount样例、用Maven编写打包自定义WordCount程序（含数据源、分词器、主类及pom.xml），最后通过flink run提交并在Web界面查看结果。

本指南介绍在 Ubuntu 24.04 上安装与使用 Spark 4.2.0：先安装 Anaconda 获取 Python 3.11 并配置国内镜像源，再下载解压 Spark、配置 spark-env.sh 和 .bashrc 环境变量并验证安装，最后讲解启动 PySpark、用 spark-submit 提交程序，并以 WordCount 为例演示独立应用开发。

本文介绍向量数据库Milvus的安装与使用，包括Milvus Lite嵌入式模式和Docker部署Standalone模式，并通过完整实例演示创建Collection、插入数据、向量检索、条件过滤、标量查询和删除操作。同时介绍Milvus CLI命令行工具，涵盖连接服务、数据库与Collection管理、索引创建、加载释放及数据插入、查询、检索、删除等操作。

本文介绍在Hadoop 3.5.0基础上安装配置Hive 4.1.0，主要包括：下载解压Hive安装包并改名，配置HIVE_HOME等环境变量，修改hive-site.xml设置元数据存储、MySQL连接和HiveServer2端口，安装MySQL及JDBC驱动，并将驱动JAR包放入Hive的lib目录，使用MySQL存储元数据。

在宝塔面板安装PostgreSQL时，Debian 13等系统因/bin/sh默认指向dash，导致脚本报“Bad fd number”错误。解决办法：先执行ls -l /bin/sh确认指向dash，再备份并改用bash：sudo mv /bin/sh /bin/sh.bk，sudo ln -s /bin/bash /bin/sh，最后回宝塔重新安装。

作者安装Omarchy系统后，先更换国内镜像源并添加ArchLinuxCN源，更新密钥和系统；随后配置代理，安装雾凇输入法；接着安装fish并设为默认shell，因Fish 4.0的Kitty协议会导致终端多出字符，需在配置中禁用；最后用micro替换nano，并将其设为git默认编辑器。

CPerl模式现已通过GNU ELPA提供，用户无需等待新版Emacs即可安装最新版本（需Emacs 27+）。该模式支持Perl 5.44语法，可通过M-x list-packages安装。问题反馈可使用M-x report-emacs-bug（主题注明cperl-mode）或GitHub镜像，开发在GNU Emacs仓库进行。

本文介绍Tetragon v1.7.0中策略加载与Sensor/Hook轴的关键问题：BTF发现失败会导致程序挂不上，需检查内核vmlinux路径；DaemonSet与主机安装共用agent，但依赖host网络和BPF能力；v1.7.0默认gRPC改用Unix socket，裸二进制仍为TCP；kubectl、gRPC、静态文件三条加载路径共用collectionKey映射，撞名时优先排查路径而非选择器YAML。

Agency Agents 是一个AI角色库，包含270个带人格的专家角色，按17个事业部组织，支持16种工具。角色以markdown定义，通过convert.sh和install.sh分发安装。仓库用CI确保一致性，但角色不增强模型能力，全量安装会污染上下文，建议按需选择。