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数据科学与人工智能

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例外处理
• 如果希望掌控意外,就需要在可能出错误的地方设置陷阱捕捉错误:try: # 为缩进的代码设置陷阱,except: # 处理错误的代码,else: # 没有出错执行的代码,finally: # 无论出错否,都执行的代码。
陆勤_数据人网
2020-10-23
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函数(二)
定义函数时,参数可以有两种;一种是在参数表中写明参数名key的参数,固定了顺序和数量,如:
陆勤_数据人网
2020-09-22
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数据科学|Hive SQL语法总结
Hive是一个数据仓库基础的应用工具,在Hadoop中用来处理结构化数据,它架构在Hadoop之上,通过SQL来对数据进行操作,了解SQL的人,学起来毫不费力。
陆勤_数据人网
2019-12-31
1.8K0
【资料】7篇重要的数据科学论文
这是回到学校的时间,这里有一些论文让你在这个学年忙碌。 所有论文都是免费的。 这份清单远非详尽无遗,但这些是数据科学和大数据方面的一些重要论文。
陆勤_数据人网
2018-10-08
1.2K0
【Hadoop研究】Hadoop YARN的发展史与详细解析
【编者按】成熟、通用让Hadoop深得大数据玩家喜爱,即使是在YARN出现之前,在流处理框架林立下,Hadoop仍然被众多机构广泛运用在离线处理之上。借鉴于Mesos,MapReduce获得新生,YARN提供了更加优秀的资源管理器,让Storm等流处理框架同样可以运行在Hadoop集群之上;但是别忘记,Hadoop有着远比Mesos成熟的社区。从兴起到唱衰再到兴起,这头搬运大数据的大象已更加成熟、稳重,同时我们也相信,在未来container等属性加入后,Hadoop生态系统必将发扬光大。以下为文章内容
陆勤_数据人网
2018-02-27
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【Spark研究】Spark之工作原理
基本概念 理解Spark的运行模式涉及一系列概念: (1)Cluster Manager:在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型:1. Standalone, Spark原生的资源管理;2. Apache Mesos, 和Hadoop Mapreduce兼容性良好的资源调度框架;3. Hadoop Yarn, 主要指YARN中的ResourceManager. (2)Application: 用户编写的应用应用程序。 (3)Driver: Application中运行main函数并创建的SparkC
陆勤_数据人网
2018-02-27
1.3K0
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