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收藏!6道常见hadoop面试题及答案解析

总之,Hadoop包括以下内容:   HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布文件系统):HDFS允许你以一种分布式和冗余的方式存储大量数据。...当你对所有年龄>18的用户在上述1GB文件上执行查询,将会有“8个映射”函数并行运行,以在其128MB拆分文件中提取年龄>18的用户,然后“reduce”函数将运行以将所有单独的输出组合成单个最终结果...在Hadoop中存储数据之前,你需要考虑以下几点:   数据存储格式:有许多可以应用文件格式(例如CSV,JSON,序列,AVRO,Parquet等)和数据压缩算法(例如snappy,LZO,gzip...CSV文件CSV文件通常用于在Hadoop和外部系统之间交换数据。CSV是可读和可解析的。CSV可以方便地用于数据库到Hadoop或到分析数据库的批量加载。...在Hadoop中使用CSV文件,不包括页眉或页脚行。文件的每一行都应包含记录。CSV文件对模式评估的支持是有限的,因为新字段只能附加到记录的结尾,并且现有字段不能受到限制。

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模型|利用Python语言做逻辑回归算法

它有着简单有效的特点,并在信用评分,营销响应等领域广泛应用。我创建了Python语言微信群,定位:Python语言学习与实践。...import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline 数据集 让我们将titanic_train.csv文件读入...train = pd.read_csv('titanic_train.csv') train.info() ? 探索性数据分析EDA 让我们开始一些探索性的数据分析吧!我们将从检查缺失的数据开始!...基于年龄的数据集分布图。 train['Age'].hist(bins=30,color='darkred',alpha=0.7) ? 旅客支付不同票价的分布图。...建立逻辑回归模型 让我们首先将数据分解为一个训练集和一个测试集(如果您想使用所有这些数据进行培训,您可以使用另一个test.csv文件)。

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数据可视化-Matplotlib直方图实例

可以理解直方图为倾向于通过将段分组在一起来显示分布。例如可能是年龄组,或测试分数。可能你只是展示20-25岁,25-30岁......等等,而不是展示一个群体的每个年龄段。...入门实例 接下来看一个例子:读取一个data.csv文件内容为统计不同年龄段的所有所有受访人的人数信息分布,并指定一个中年年龄为29的位置进行显示,csv文件内容大致如下共计79211条数据: ?...['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei' #图表样式 plt.style.use('fivethirtyeight') #读取数据 data = pd.read_csv...('data.csv') ids = data['Responder_id'] ages = data['Age'] #定义箱子分段列表 bins = [10, 20, 30, 40, 50, 60,...plt.axvline(median_age, color=color, label='中年年龄', linewidth=2) plt.legend() plt.title('受访者年龄分布')

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基于Spark对消费者行为数据进行数据分析开发案例

在日常工作当中,经常遇到基于Spark去读取存储在HDFS中的批量文件数据进行统计分析的案例,这些文件一般以csv或者txt文件格式存在。...获取一份具备以下字段的csv随机假样本,总共5246条数据,包括“消费者姓名,年龄,性别,月薪,消费偏好,消费领域,购物平台,支付方式,单次购买商品数量,优惠券获取情况,购物动机”。...将样本存放到项目目录为src/main/resources/consumerdata.csv,然后新建一个Scala的object类,创建一个main方法, 模拟HDSF读取数据,然后通过.map(_....split(","))将csv文件每一行切割成一个数组形式的RDD def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf...类似年龄分布的操作。

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如何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔?

人口金字塔是人口年龄和性别分布的图形表示。它由两个背靠背的条形图组成,一个显示男性的分布,另一个显示女性在不同年龄组的分布。...我们将使用 Plotly 创建一个人口金字塔,该金字塔显示人口的年龄和性别分布。我们将首先将数据加载到熊猫数据帧中,然后使用 Plotly 创建人口金字塔。...接下来,我们使用 read_csv() 函数将人口数据 CSV 文件加载到 pandas 数据帧中。...x 参数指定要用于条形长度的变量,条形长度是每个年龄组中的人数。 y 参数指定要用于条形高度的变量,即年龄组。 方向参数指定条形应该是水平的。 颜色参数指定条形应按性别着色。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据帧中。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组的 x 和 y 值。

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2021年大数据Spark(四十五):Structured Streaming Sources 输入源

("host", "node1")       .option("port", 9999)       .load()     //注意:返回的df不是普通的分布式表,而是实时流数据对应的分布式的无界表...query.stop()   } } ​​​​​​​文件数据源-了解 将目录中写入的文件作为数据流读取,支持的文件格式为:text、csv、json、orc、parquet ​​​​​​​需求 监听某一个目录...,读取csv格式数据,统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜。...{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} /**  * 使用Structured Streaming目录中读取文件数据:统计年龄小于25岁的人群的爱好排行榜  ...sc.setLogLevel("WARN")     import spark.implicits._     import org.apache.spark.sql.functions._     // TODO: 文件系统

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分析为周杰伦打榜的夕阳红老年团,告诉你他们真实年龄

三、技术方案 我们大概分解下技术步骤,以及使用的技术 爬取#周杰伦超话#下的微博 根据每条微博爬取该用户基本信息 将信息保存到csv文件 使用数据分析用户年龄、性别分布 分析粉丝团的地区分布 使用词云分析打榜微博内容...我们之前一直是保存txt格式的,因为之前都是只有一项数据,而这次是多项数据(微博内容、用户名、地区、年龄、性别等),所以选择CSV(Comma Separated Values逗号分隔值)格式的文件!...看看生成的csv文件,注意csv如果用wps或excel打开可能会乱码,因为我们写入文件用utf-8编码,而wps或excel只能打开gbk编码的文件,你可以用一般的文本编辑器即可,pycharm也可以...4.分析年龄 这一项是大家比较关心的,真的是夕阳红粉丝团吗? ? ? 上图中我们发现为周杰伦打榜的主力军为:90后! 5.地区分析 下面我们来看看打榜粉丝全国各省的分布情况! ?...技术分析今天这个例子有不少的新东西,了解新浪微博分页机制、爬取用户公开信息、使用csv库保存文件、使用pyecharts做数据可视化!

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kaggle共享单车数据分析,第一部分2020.7.22

/trip.csv' CSV文件放在py文件夹中,不需要写前地址。...2、查看数据 3、数据清洗 4、数据分析 箱线图中可以得出,共享单车使用高峰分别是早上8点和下午5点,此时间段正好是早晚上下班高峰 箱线图中可以得出,工作日平均使用量高于非工作日 箱线图中可以看出...温度在50-80华氏度,共享单车需求量最大,这个判断存疑,温度,湿度存在正态分布。...2、订单编号与行程时间(秒) 2015.4左右以后的行程时间没有超过28400秒,8小,是后台限制了骑行时间不超过8小?...会员年龄与性别,1987年是人数高峰,也怀疑填年龄是否存在默认年龄是1987年,男女其他都是高峰。 骑行日期月份与骑行数量

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NASA数据集——加拿大西北地区(NWT)2014 年被野火烧毁的北方森林的实地数据

从这些地块中选出了 32 块以黑云杉为主的森林地块,这些地块代表了整个地貌的全部湿度梯度,干旱到次干旱不等。地块观测包括坡度、坡向和湿度。...火灾发生的树龄是通过树环计数确定的。得出火灾前地下和地上碳库的估计值。估算了西北地区野火烧毁的总面积中 "年轻 "林分(火灾树龄小于 60 年)所占的百分比。...如果基质土壤样本的年龄大于火灾发生的林分年龄,则认为存在遗留碳;如果残留表层土壤样本的年龄大于火灾发生的林分年龄,则认为遗留碳已燃烧。 该数据集有三个逗号分隔(.csv)格式的数据文件。...该数据集有三个逗号分隔格式(.csv)的数据文件。...在这两个生态区中,黑云杉林主要分布在质地细腻的冰川-岩溶土壤中,而松柏则主要分布在质地粗糙的冲积土和冰川-流积土中。在泰加地盾特有的裸露基岩上,密度较低的黑云杉和白皮松通常占主导地位。 代码 !

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Python matplotlib数据可视化 绘制柱形图、堆叠图、折线图、饼图和环图

数据集部分截图如下: [fum7nnnzkc.png] pandas读取并查看数据,对于本次练习的数据,读取需要设置encoding=‘gbk’,不然会报错。...[vptga6398a.png] pd.read_csv()读取csv文件,数据有17587行,17列。...('soccer.csv', encoding='gbk') # 将运动员年龄(Age)划分为三个年龄段 age_group = ["17-26", "27-36", "37-47"] # 统计不同年龄段人数...+ count_3 datas = [[] for i in range(5)] for i in counts: datas[i[0] - 1].append(i[1]) # 转化为数组 堆叠可以对应相加...绘制折线图 利用频数分布折线图来查看运动员身高(Height)与体重(Weight)的分布 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import

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快速提升效率的6个pandas使用小技巧

可以看到新增了一列ageGroup,用以展示年龄分组: df['ageGroup'].head() 6....多个文件中构建一个DataFrame 有时候数据集可能分布在多个excel或者csv文件中,但需要把它读取到一个DataFrame中,这样的需求该如何实现?...在上图中,glob()在指定目录中查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。 glob()以任意顺序返回文件名,这就是为什么使用sort()函数对列表进行排序的原因。...「行合并」 假设数据集按行分布在2个文件中,分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv 用以下方法可以逐行合并: files = sorted(glob('data/data_row..._*.csv'))返回文件名,然后逐个读取,并且使用concat()方法进行合并,得到结果: 「列合并」 假设数据集按列分布在2个文件中,分别是data_row_1.csv和data_row_2.csv

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