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关键词

spark Pi && word count

方法:蒙特卡罗法,又叫随机抽样或统步骤1.构造一个边长为1的正方形和14的圆(正方形面积1大于圆面积π4)2.随机向正方形内随机找n个点,每一个点到圆心的距离,小于1的就是圆内的点,假设数量是count3 . 4*countn的值就是π的值,spark中的pi就是用这种方法的val sparkSession = SparkSession.builder().master(local).getOrCreate sc.textFile(datasparkdemoword_count) val lines = input.flatMap(line => line.split( )) val count = lines.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) val output = count.saveAsTextFile(datasparkdemoword_count_result) }

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1:什么是是一种按量付费的模式!的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform as service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 64台1G 320台1G 虚拟化,通过模拟机的硬件,来实现在同一台机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    与粒

    固然好,但也有不少的缺陷和使用限制,这样才出现了雾、霾等技术,这些技术都是针对做的很好的补充,满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术,就是粒,粒同样是和有着千丝万缕的联系。 ?其实,粒的概念出现得还早。 由于本身的通用性特点,在“”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行处理,这时就需要粒。 ,粒可以在中大展手脚。 粒的最佳拍档,随着要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了的处理效率和结果,引入粒后,可以有效提升效率,充分地发挥出的优势。

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    乱炖“简书交友”数据之代码(2)

    继续更新出来本系列的代码:乱炖数据之2700余篇“简书交友”专题文章数据的花式玩法在乱炖“简书交友”数据之代码(1)一文里,主要涉及结构化数据的分析,文本挖掘如词频统、词图等。 (默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图图中节点的PageRank,注意是无向带权图Top200 基于 TextRank 法抽取前200个关键词(allowPOS=(ns, n power of word vectors 百度NLP-词向量表示再贴下官网的解释:词向量是通过训练的方法,将语言词表中的词映射成一个长度固定的向量。 词表中所有的词向量构成一个向量空间,每一个词都是这个词向量空间中的一个点,利用这种方法,实现文本的可。先官网注册下以便调用API,再按照Python库:pip install baidu-aip。 当然一开始并不清楚它是举例用的、随便画的,还是实际通过后绘制的。个人倾向于后者,那么应该是能复现吧?!将获取词向量,2维、3维 t-SNE 可视化均写成函数,方便重复使用。

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    结巴中文分词原理分析4

    +, .join(seg_list))搜索引擎模式:小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, , 所, ,, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学 李小福和李铁军是创新办主任也是方面的专家; 什么是八一双鹿例如我输入一个带“韩玉赏鉴”的标题,在自定义词库中也增加了此词为N类「台中」正確應該不會被切開。 ====================================李小福 nr , 和 c , 李铁军 x , 是 v , 创新办 i , 主任 b , 也 d , 是 v , ===================================李小福 nr , 和 c , 李铁军 nr , 是 v , 创新办 i , 主任 b , 也 d , 是 v , 注意:自动的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。

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    、雾、边缘、霾、海......

    都是为了应用服务!物联网的发展极大的促进了各种形式的!我们都很熟悉,一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享设施、存储设备、应用程序等资源的模式。 比如大家熟知系统由平台、存储、终端、安全四个基本部分组成。平台从用户的角度可分为公有、私有、混合等。 作为延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题的补充:边缘和雾甚至海等等开始被提出,以弥补的一些短板问题! 雾可理解为本地化的边缘(Edge Computing)边缘可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运程序。 各自的设备独立动作,可以判断什么数据保存在本地,什么数据发到端。还有:霾:霾可以简单理解为垃圾或雾,就是和雾的对立面。

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    2020年中央一号文件说了啥?

    基于 TF-IDF 法抽取关键词,然后进行词频统,并存入 csv 文件。 jieba.lcut(t)txt = .join(ls) # 添加自定义词典jieba.suggest_freq((十九大), True) # 添加停用词stopwords = ls = # 基于 TF-IDF 法的关键词抽取 kw = .join(analyse.extract_tags(t, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())) # 词频统counts = {}for word in ls: if len(word) == 1: continue else: counts = counts.get(word, 0) + 1items = list(counts.items() 关键词频次0农村801建设482农业443乡村434加强405工作396推进337脱贫318服务259全面24绘制词图wordcloud 库绘制词图import wordcloud w = wordcloud.WordCloud

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    手把手:R语言文本挖掘和词可视化实践

    eBDA工作室是植根于运营商的一支数据分析团队,是由一群喜欢数据分析和创新的小伙伴组成的,成立两年以来,我们在底层数据存储HDFSORCFile,框架和资源管理MapReduceStormSparkYarn 互联网时代,大量的新闻信息、网络交互、舆情信息以文本形式存储在数据库中,如何利用数据分析和文本挖掘的法,将海量文本的价值挖掘出来,成为我们团队近期的一个研究方向,本案例就是我们的一个初步尝试。 #去除停用词word = lapply(X = word, FUN = strsplit, ) #将分词结果按空格分隔整理v = table(unlist(word)) #每个单词的词频v = (d$word) #将单词字段规整为字符串格式rbind(d,d,d)->result_r #提取不同字数的单词中词频最高的TOP50单词,作为词绘制的素材write.table(result_r,result.csv 想看到每位童鞋的词有什么不同么??图七 个体词一爽朗的“哈哈哈”,愤怒的“啊啊啊”,最擅用“”在群里展现心情。致我们的美女数据分析师,也是团队大象logo的设者。

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    2021年最新最全Flink系列教程_Flink快速入门(概述,安装部署)(一)(建议收藏!!)

    为什么需要流流处理应用场景 实时监控实时大屏、实时分析实时数据仓库Flink的发展史2009年柏林工业大学一个研究项目2014年被贡献给 apache 成为顶级项目,Flink 的主流方向是流式处理 部署层 local 单机; 集群部署(standalone 、 yarn 、mesos、k8s); 部署 (阿里、腾讯、亚马逊等) 运行层 runtime StreamingGraph 流图 jobGraph ExecuteGraph API DataSet api (软弃用) ,高版本中 全部弃用 DataStream API 类库 FlinkML Gelly(图) Flink 中批处理是流处理的一种特例 千亿数据仓库实时项目实时通过大屏或者看板展示订单相关信息技术架构 数据源 MySQL、日志数据日志采集工具Flume、CDC工具Canal(binlog日志变化)消息队列 Kafka,数据仓库分层,ODS、DWD、DWS层,时间不受限流式引擎 org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.util.Collector; ** * Author itcast * Date 202154 15:55 * 流式

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    ORB-SLAM3中的词袋模型BoW

    本文内容包括kd树创建词典、单词的权重TF-IDF、词向量相似度、基于词典新帧的词向量和正逆向索引、正向索引和逆向索引的应用。如果有理解上的错误,请您指正。 单词的权重TF-IDF首先说明一下,IDF是在构建词典的时候好,TF是在对新帧词向量的时候的,TF*IDF就是最终单词的权重,也就是单词的值。 对于新帧BoW,它的权重就是TF*IDF。DBoW2里面,TF设置为1了。词向量相似度词向量就是单词的集合,可以表示成one-hot向量的形式。 class BowVector:public std::map两帧图像的相似度,等价于两个词向量的相似度。DBoW2库里面定义了6种词向量相似度的方法,具体实现可以看看代码,不是很难。 下载2在「3D视觉工坊」公众号后台回复:3D视觉github资源汇总,即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估与深度补全源码、点处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点的3D

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    分布式存储系统纠删码技术分享

    课堂专题海捷迅课堂专题,旨在秉承开源理念,为大家提供OpenStack技术原理与实践经验,该专题文章均由海捷迅工程师理论与实践相结合总结而成,如大家有其他想要了解的信息,可留言给我们,我们会根据问题酌情回复 纠删码简介随着机技术和存储技术的发展,数据正以爆炸式的速度增长,海量数据对存储系统提出了巨大的挑战。 纠删码技术以牺牲CPU量和网络负载为代价,提高存储空间利用率,同时提供近似副本的可靠性。纠删码(Erasure Coding, EC)法起源于1960年,最早应用于通信系统领域。 通过编码,k个数据盘的内容被用来m个编码盘的内容。当m个磁盘出现故障,利用现有的磁盘数据通过解码法可以还原得到所有丢失的数据内容,从而实现恢复。 AWCloud利用FPGA高效的能力,将原本使用CPU的纠删码法offload到FPGA硬件上,通过PCI-e方式完成数据在CPU和FPGA硬件之间的交换,最终达到降低CPU消耗的方式来提升集群性能

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    离超级还有多远?

    单就一个行业而言,一直以来我们对于所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果是一次真正的革命性变革,那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式,而这些都是目前的还不能为客户提供的支持项。 也就是说,未来真正的必须是我们口中的“超级”,它应该是一个具备更好的和网络服务的平台,而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说,超级带来的好处可能是双倍的,即为IT公司增加IT资源和附加值。但是,这里存在着一个大问题:供应商们是否能够建设好超级? 目前,企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序,而则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在中运行,而且也应为供应商们创造利润。 项目的投资回报率(ROI)在某种意义上已经超越了纯粹的成本节省,任何迁移的可预测风险都会迫使买家进一步追求更高的ROI,所有这些都使得服务的实施变得更为困难。

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    专题:(一)带你走近

    要点提示① 发展背景② 什么是的优势④ 与大数据● 数字经济蓬勃发展下的数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年GDP将近13, 数字经济成为新的增长动力,上是实现数字经济基础工作。01、什么是的最终目标是将、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用机资源。02、什么是,什么是主机? 02、也就是,是指以互联网为平台,将硬件、软件、网络等系列资源统一起来,实现数据的、储存、处理和共享的模式;实现“按需取用”模式——上办公。 给政企带给的价值的扩展场景● +大数据的服务趋势什么是大数据?我们迎来了大数据发展时代,对客观世界的认识更进了一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。

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    混合vs雾

    对于技术行业来说,混合和雾是防止网络攻击的两个更为众所周知的解决方案。混合解决方案能够加速应用程序开发,更快地在中测试新旧应用程序,并实现一系列的一致性开发。 管理解决方案可以帮助优化公共,私有和混合的每一方面。 混合混合最为知名,用于连接两个以上或多个设备并允许它们一起工作。 使用互联网作为将数据,应用程序,视频,图片等传输到数据中心的途径。还配备了与物联网有关的设备来提高日常工作的效率。物联网能够生成大量的数据,而为数据提供了到目的地的路径。 雾(也称为边缘)有助于终端设备和数据中心之间的,存储和网络服务的运行。这是在本地设备而不是在端或远程数据中心收集和处理数据的另一种方式。 结论在甚至毫秒级至关重要的行业和企业中,某些流程和程序往往会从转向雾。这种转变可以节省成本,时间和空间。是安全的,但仍然知道有安全漏洞的能力。

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    Python3的简单语法与常用库(慢慢更新中)

    C的CPU占用率为10%{}:机{}的CPU占用率为{}%.format(2019-9-13, C, 10)# C:机2019-9-13的CPU占用率为10%{1}:机{0}的CPU占用率为 def () :        return # 定义一个数字n! 链条:过程存在递归链条。基例:存在一个或多个不需要再次递归的基例。下面给出三个简单的实例,在本文最后有一个利用递归函数绘制科赫雪花的实例,很有趣。 # n!     识别用户操作议图的一种交互体系,它按照    特定规则组织机指令,使机能够自    动进行各种运处理w = wordcloud.WordCloud(width=1000, height     elif word == 关公 or word == 长:        rword = 关羽    elif word == 玄德 or word == 玄德曰:        rword

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    利用pandas+python制作100G亚马逊用户评论数据词

    我们需要统这100G数据中,出现频率最高的100个词语。然后制作一个词表现表现出来,所谓的词,就是类似于这样的一张图片?,显然还是图片让我们对单词出现的热度一目了然。 print(sum()) #用户的评论数目out:143674325 #差不多1.5亿行数据,在我电脑上跑了差不多三分钟没错,只有一行数据,不用把数据全部装入内存,我们就可以这100G数据,究竟有多少个类似于 word = word.lower() #全部为小写单词 print(hash(word)%100) #对单词进行hash,相同的单词一定会hash到同一个文件中 temp_path_list.write 经过上面的步骤,我们已经把可能相同的单词放在了一个文件中,共100个文件下面分别读取每个文件到一个列表中每个列表出现频率最高的1000个单词最后在找出100个文件中出现频率最高的1000个单词import 最后根据这些词出现的频率,画出词

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    Python | 爬取农业农村部政策法规并绘制词

    因为产业融合的政策性较强,为了更生动地展示政策文件内容,就爬取了农业农村部专题网站上的政策法规,并基于 TF-IDF 法提取关键词、统词频和绘制词图,以便丰富展示素材。 # 基于TF-IDF法提取关键词kw = .join(analyse.extract_tags(t, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()))print(三产融合相关政策中前 20个关键词:n, kw) 三产融合相关政策中前20个关键词:融合 农村 农业 产业 发展 农产品 返乡 创业 试点 支持 一二三 下乡 创新 农民 推进 休闲 示范 加工 乡村 人员 词频统counts = {}for word in words: if len(word) == 1: continue else: counts = counts.get(word, 0) + 1items = list .csv, index=None, encoding=utf_8_sig) 绘制词图静态词图import wordcloudimport matplotlib.pyplot as plt # 绘制词

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    2018:企业的应用趋势

    在2018年的研究中,分配给的IT预百分比相对保持稳定,为30%,而2016年为28%。然而,今年的总支出在显著增加,尤其是中小型企业。 考虑到需要消耗大量的技术支出,CIO或IT高管成为了在购买过程中最有影响力的角色就不足为奇了。总体而言,71%的人认为CIO在这方面有着重大影响力,其次是CTO,占54%。 交付模式:走向“即服务”的世界当前IT组织环境的构成,包括非、SaaS、PaaS和IaaS在内的环境,其百分比在非之间的分布相当均匀。但这种情况有望在将来有所改变。 45%)那些将在未来12个月或一至三年内进行迁移的顶级应用程序是:•灾难恢复高可用性(49%)•商业智能数据仓库数据分析(45%)•存储存档备份文件服务器(44%)•系统管理 devops(42%)实施面临的挑战实施战略面临的最大挑战或障碍依旧存在 随着的成熟,人们在下面两个安全或治理方面的担忧似乎正在逐渐减少:•合规性——解决方案满足企业或行业标准的能力。2015年这一比例高达35%,但2018年降至26%。

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    的简述 使用的优势

    而提到大数据,大家可能第一时间还会想到一个名词——。对大数据的处理就是依靠这种方法来实现的。然而很多人并不了解究竟什么是“?“”是指什么?这种方法的优势在哪里? image.png一、的简述从字面上来说似乎并不好理解。实际上,这是一种分布式。 正如字面来说,“”就是如同真正的,负责将数据进行收集,之后再分发的作用。大家目前所说的服务中,已经不是只有了,而是包括多种机技术复合而成的一种多功能综合技术。 二、的巨大优势有着十分巨大的优势。其优势首先体现在储存的安全性方面,用户将机数据存放在自己的电脑上,很有可能会由于一些特殊的原因造成数据丢失。 以上就是关于服务的简单介绍,相信大家已经了解了什么是“”,也认识到了使用的巨大优势。实质上这就是社会科技发展带给人类的巨大便利,大家应该去好好利用这项技术。

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    走近(四):背后的技术

    这系列将从零出发认识。这一系列不是高屋建瓴的科普,而是我的学习笔记,因为,我也是个菜鸟。如有谬误,敬请评论区或私信交流。这里是第四篇,谈谈背后的技术。 前面依次学习了的基本概念,并且通过两个类比来帮助理解的特性:按需服务弹性扩展资源池化(多租户)泛网络访问服务可度量之后了解了的主要部署模型:公有私有混合行业以及服务模式:IaaSPaaSSaaS 以上都是从宏观或者广义层面对的理解。 接下来的几篇,我将去了解背后的技术要素。这一篇的目标,是对背后主要技术元素的理解。 有了网络的供应,要将传统的数据中心搬到上,也就是将这些物理世界的网络设施,汇入一个资源池,以供各个节点的租户来接入,这部分该如何实现?这里用到的技术,就是的核心技术,虚拟化技术。

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