线上运行的生产系统会定时采集一项丢包数据，这项数据与某个进程相关联，从进程启动开始就一直递增，每隔1分钟采集一次数据，当进程重启之后，这项数据会清零。...现在要求使用PIG来统计某个时间段（1 hour）内，多个进程此项数据的变化量汇总。可以看到数据形如以下形式。进程会通过GrpID分组，每个组内有多个进程，需要计算的是各组VALUE值的总的变化量。...总数据量约为12w。...但如果需要用PIG任务来写，第3个步骤就没有这么容易实现了。不过好在PIG脚本可以调用其他语言编写的UDF（User Define Function）来完成某些复杂的计算逻辑，我们就采用此种方案。...如何使用Jython实现PIG UDF请参考官方文档 https://pig.apache.org/docs/r0.9.1/udf.html 先来看PIG脚本代码： REGISTER 'pycalc
我们用MapReduce进行数据分析。...当业务比较复杂的时候，使用MapReduce将会是一个很复杂的事情，比如你需要对数据进行很多预处理或转换，以便能够适应MapReduce的处理模式,另一方面，编写MapReduce程序，发布及运行作业都将是一个比较耗时的事情...Pig的出现很好的弥补了这一不足。Pig能够让你专心于数据及业务本身，而不是纠结于数据的格式转换以及MapReduce程序的编写。...3）嵌入式方式 可以在java中运行Pig程序，类似于使用JDBC运行SQL程序。...简单使用 我们以查找最高气温为例，演示如何利用Pig统计每年的最高气温。
Pig 0.12.1安装和使用 1 :安装 解压，配置环境变量，验证 pig安装是否成功 [linuxidc@jifeng02 ~]$ tar zxf pig-0.12.0.tar.gz [linuxidc...该模式适用于处理小规模数据或学习之用。...应该检查当前Pig版本是否支持你当前所用的Hadoop版本。某一版本的Pig仅支持特定版本的Hadoop，你可以通过访问Pig官网获取版本支持信息。 Pig会用到HADOOP_HOME环境变量。...如果该变量没有设置，Pig也可以利用自带的Hadoop库，但是这样就无法保证其自带肯定库和你实际使用的HADOOP版本是否兼容，所以建议显式设置HADOOP_HOME变量。...3）嵌入式方式 可以在java中运行Pig程序，类似于使用JDBC运行SQL程序。
这是完整的动画，解释了将时域波数据转换为频域视图时会发生什么。 我们可以轻松地处理频域中的数据，例如：去除噪声波。...之后，我们可以使用这个逆方程将频域数据转换回时域波： 让我们暂时忽略 FT 方程的复杂性。假设我们已经完全理解数学方程的含义，让我们使用傅立叶变换在 Python 中做一些实际工作。...理解任何事物的最好方法就是使用它，就像学习游泳的最好方法是到进入到泳池中。...我发现 scipy.fft 非常方便且功能齐全，所以在本文中使用 scipy.fft，但是如果想使用其他模块或者根据公式构建自己的一个也是没问题的（代码见最后）。...附录：四种傅里叶变换 本文中提到的所有傅里叶变换都是指离散傅里叶变换： 一般情况下我们使用电脑并尝试使用傅立叶变换做一些事情时，只会使用 DFT——本文正在讨论的变换。
Pig对于数据倾斜Join的优化原理 1、对数据抽样 2、根据样本数据，估计出某个key的所有的记录数以及所占的总内存，pig.skewedjoin.reduce.memusage 控制reduce消耗内存比例
数据清理是数据分析过程中的关键步骤，它涉及识别缺失值、重复行、异常值和不正确的数据类型。获得干净可靠的数据对于准确的分析和建模非常重要。...本文将介绍以下6个经常使用的数据清理操作： 检查缺失值、检查重复行、处理离群值、检查所有列的数据类型、删除不必要的列、数据不一致处理 第一步，让我们导入库和数据集。...然后将此字典与replace()函数一起使用以执行替换。...，删除重复的数据，并有效地执行其他数据清理操作。...使用pandas功能，数据科学家和数据分析师可以简化数据清理工作流程，并确保数据集的质量和完整性。 作者：Python Fundamentals
有一些文章关注数字数据，但我希望本文的重点主要是文本数据，这与自然语言处理是一致的。 话虽如此，这里有一个简单的方法来清理Python中的文本数据，以及它何时有用。...我将使用来自TMBDF5000电影数据集[2]的流行数据集。 清除文本数据 删除停用词 另一种解释“停用词”的方法是删除不必要的文本。...现在我们已经展示了一种清理文本数据的方法，让我们讨论一下这个过程对数据科学家有用的可能应用： 删除不必要的单词以便可以执行词干分析 与上面类似，你可以使用词形还原 只保留必要的单词可以让你更容易地标记数据中的词类...，例如，如果你只标记形容词，并在数据中使用该文本作为模型，那么像“ beautiful ”、“ amazing ”、“ loud ”就可以用来预测电影评论的目标变量。...当然，有更多的理由删除停用词，并清理文本数据。同样重要的是要记住，有一些新兴的算法可以很好地处理文本数据，比如CatBoost。 总结 如你所见，清理数据的一部分可以为进一步清理和处理数据奠定基础。
1.载入包 library(tidyverse) list.files() * * * 2.长宽数据转换 family_data , # `Bd-3-2` , `Bd-3-3` , `Bd-3-4` , `Bd-3-5` , `Bd-3-6` #宽数据转为长数据
0 row(s) in 0.1920 seconds 上面是基本的操作，如果你的表已经很满，满到几乎快把hadoop撑爆的时候，上面的方法是慢慢删除的方法，下面是具体的解释： ttl是hbase中表数据的过期时间...，一个列族可以对应一个ttl值 habse中数据删除不是立刻执行的，类似软删除，当你标识数据为删除状态之后，hbase会在大版本合并的时候去真正的处理hadoop上的文件，进而释放磁盘空间， 另外注意一点
对于保留固定时间窗口的collection，通常是使用 Capped Collections 类型的集合。但是如果有些Collection希望自己控制删除数据的时间，则可以使用下面的这个脚本。...生成测试数据-- 注意下面插入的是 new Date("2023-01-01T00:00:00Z") 日期时间类型的，如果插入的是"2023-01-01 00:00:00" 则表示的是字符串类型，而不是时间类型...db.tb1.insertOne({ "name": "example2", "timestamp": new Date("2023-01-01T00:00:00Z")})db.tb1.find()数据清理脚本...") # 避免对数据库造成过大压力 time.sleep(sleep_time) client.close() print("Batch deletion completed....")# 删除超过30天的数据，每批次删除1000条，间隔1秒clean_old_data_in_batches("db1", "tb1", 30, batch_size=1000, sleep_time
在上一篇文章中介绍了如何删除数据库日志文件，但是想想还是不是不方便需要手工操作，于是想结合作业实现自动清理日志文件，在清理日志文件时我加上了条件，当磁盘控空间不足多少M才会清理，下面介绍如何实现该功能...没有阅读上一篇文章的，可以通过传送门阅读(删除数据库日志文件的方法)！...执行条件为磁盘空间不足 5000MB，即@DriveLimit=5000 可自行配置 DECLARE @@jobname AS VARCHAR(1000) SELECT @@jobname=DB_NAME()+'_自动清理当前数据库日志文件...= 'day', -- varchar(6) @fsinterval = 2, -- int @time = 235959, -- int @description = '自动清理当前数据库日志文件...' -- varchar(1000) 回到顶部 示例下载 示例sql 相关阅读：附加没有日志文件的数据库方法 删除数据库日志文件的方法
pig中使用的一些实例语法 1：加载名用正则表达式： LOAD '/user/wizad/data/wizad/raw/2014-0{6,7-0,7-1,7-2,7-3,8}*/3_1/adwords*...{2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}/'; 3：排序 ORDER province_count BY $2 DESC; 4：CONCAT函数的使用
大家好，又见面了，我是全栈君 在pig中， dump和store会分别完毕两个MR， 不会一起进行 1：载入名用正則表達式： LOAD ‘/user/wizad/data/wizad/raw/2014-...0{6,7-0,7-1,7-2,7-3,8}*/3_1/adwords*’ 2：filter的几种简单使用方法： 按值过滤 FILTER clickDate_all BY log_type==’2′;...2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}:[A-F\d]{2}/’; 3：排序 ORDER province_count BY $2 DESC; 4：CONCAT函数的使用....’)>0) ); 7：replace函数替换值 FOREACH ios6 GENERATE imei,mac_address as cmac,REPLACE(idfa,’null’,”); 8：数据流过滤...chararray, (chararray)$22 AS idfa:chararray, (chararray)$23 AS mac_address:chararray 10内置函数REGEX_EXTRACT，使用正則表達式
清理数据应该是数据科学（DS）或者机器学习（ML）工作流程的第一步。如果数据没有清理干净，你将很难在探索中的看到实际重要的部分。一旦你去训练你的ML模型，他们也将更难以训练。...也就是说，如果你想充分利用你的数据，它应该是干净的。 在数据科学和机器学习的环境中，数据清理意味着过滤和修改数据，使数据更容易探索，理解和建模。...修改你虽然需要但不是你需要的格式的部分，以便你可以正确使用它们。 在本文中，我们将讲解一些常见的数据清理，以及可以用来执行它的pandas代码！ 缺失数据 大型数据集几乎不可能毫无瑕疵。...有许原因可能导致数据的缺失。比如，收集数据的人忘记了或者他们在数据收集过程进行到一半才开始收集特征变量。 在使用数据集之前，必须处理缺失的数据。...重复的数据是数据集中完全重复的数据点。如果有太多这种数据，它会影响ML模型的训练。如前所述，可以简单地从你的数据中删除重复数据。 可以通过删除或使用某些智能替换来处理错误数据。
清理和理解数据对结果的质量都会有很大影响。...目录 · 数据质量(合法性，准确性，完整性，一致性) · 工作流程(检查，清洁，验证，报告) · 检查(数据分析，可视化，软件包) · 清理(无关数据，重复数据，类型转换，语法错误) · 验证 · 总结...准确性：数据接近真实值的程度。 完整性：所有必需数据的已知程度。 一致性：数据在同一数据集内或跨多个数据集的一致程度。...4.报告：记录所做更改和当前存储数据质量的报告。 清理 数据清理涉及基于问题和数据类型的不同技术。可以应用不同的方法，每种方法都有自己的权衡。总的来说，不正确的数据被删除，纠正或估算。...不相关的数据： 不相关的数据是那些实际上不需要的数据，并且不适合我们试图解决的问题。 重复项： 重复项是数据集中重复的数据点。
Pig 为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口，使用者可以透过 Python 或者 JavaScript 编写 Java，之后再重新转写。...虽然开发人员使用 Pig Latin 来编写数据流查询，但这些查询在底层仍然被转换为Java代码并在 Hadoop 上执行。...Apache Pig 架构 用于使用Pig分析Hadoop中的数据的语言称为 Pig Latin ，是一种高级数据处理语言，它提供了一组丰富的数据类型和操作符来对数据执行各种操作。...Pig Latin数据模型 Pig Latin的数据模型是完全嵌套的，它允许复杂的非原子数据类型，例如 map 和 tuple 。下面给出了Pig Latin数据模型的图形表示。...如果人为把每一行都设置成具有相同的列，则叫做一个关系；Pig 的物理存储结构是 JSON 格式。 Pig Latin 语句 在使用Pig Latin处理数据时，语句是基本结构。
1.基本概念 import pandas as pd df = pd.read_csv("test.csv") df.sample(10) 获取前几行数据 ```python data.head() 获取数据维度信息...df.shape 获取数据表属性的相关信息 ```python data.info() 获取数据表属性类型信息 ```python data.head() ### 2.转换数据类型 ```python...:90, 80, 90, 100, 90, 70, 90} df = pd.DataFrame(d,columns='Name','Age','Score') df df.duplicated()函数使用...df.loc(df.three.isnull()), 'three' = df_three_pred df 使用sklearn.ensemble的RandomForestRegressor来进行预测...考虑到数据的差距，使用抗离群值的统计工具，例如，稳健回归（用另一种参数估计方法）Robust_regression。
为了简化Hadoop的使用，开发人员创造出了类似于SQL的Pig和Hive。...而用户在进行数据分析的时候使用这些工具可以避免Java编码，但在使用之前很重要的一点是了解工具之间的区别以便在不同的用例中使用最优化的工具。 在现在的大数据时代，开发人员有不少的查询工具可供选择。...只有在处理速度和使用门槛上下功夫大数据分析才能得到更广泛的使用。 谈到大数据，Apache Pig、Apache Hive和SQL是目前比较主流的工具，三者在合适的情况下都能体现出自己的优势。...这些优势让Pig在全球范围内都得到了广泛的应用。Pig简便的特点也是雅虎和Twitter使用它的原因之一。...使用Pig你无需自己构建MapReduce任务，有SQL背景的话学习起来比较简单，开发速度也很快。
在清理 Docker 日志时，truncate -s 0 /var/lib/docker.log 和 echo > /var/lib/docker.log 都可以达到清空日志文件的效果，但它们的工作原理和使用场景有细微的区别...适用场景: 不在意文件 inode 改变或日志文件当前是否被使用时。...总结 确认文件系统类型是管理磁盘的第一步，推荐使用 lsblk 或 blkid。 使用 growpart 可以轻松扩展分区大小。...调整文件系统大小时，针对不同的文件系统使用对应的工具，如 resize2fs 或 xfs_growfs。 清理 Docker 日志时，优先使用 truncate -s 0，以避免服务受到影响。...这些方法结合使用，可以安全高效地完成磁盘扩容和日志清理操作，为系统稳定运行提供保障。希望本文对你有所帮助！
'com.lzy.net:okgo:3.0.4' 添加网络权限： 准备网络数据...： 使用： OkGo.getInstance().init(getApplication()); OkGo....TAG, "onSuccess: " + response.body()); } }); } 输出结果： 缓存数据以数据库方式存储...： 数据库中的数据： 查询数据： List<CacheEntity<?
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