聚合框架示例 2 此示例基于MongoDB 聚合框架文档中的按州划分的最大和最小城市示例。我们添加了额外的排序，以使用不同的 MongoDB 版本产生稳定的结果。...在这里，我们希望使用聚合框架返回每个州按人口划分的最小和最大城市。此示例演示了分组、排序和投影（选择）。...使用该sort操作按pop,state和city字段对中间结果进行升序排序，使得最小的城市在结果的顶部，最大的城市在结果的底部。...我们在操作中分别选择调用last(…)和first(…)运算符的最大和最小城市的名称和人口计数project。 state从上一个group操作中选择字段。...我们添加了额外的排序，以使用不同的 MongoDB 版本产生稳定的结果。在这里，我们要使用聚合框架返回人口超过 1000 万的所有州。此示例演示了分组、排序和匹配（过滤）。
较早地过滤 如果你的聚合操作仅需要集合中的一个数据子集，那么使用$match， $limit，和$skip阶段来限制最开始进入管道的文档。...(10*1000*1000) 返回每个州的城市人口平均值 下面的聚合操作返回每个州的城市人口平均值 db.zipcodes.aggregate( [ { $group: { _id: { state...} 第二个$group阶段根据_id.state字段将文档分组（state字段在_id文档内），使用$avg表达式计算每一个城市人口的平均值(avgCityPop)并输出文档，每个州对应一个文档。...这个聚合操作返回文档类似于： { "_id" : "MN", "avgCityPop" : 5335 } 返回州中规模最大和最小的城市 下面的聚合操作返回每个州人口数最多和最少的城市。...使用$first 表达式，$group操作符创建了smallestCity和smallestPop，smallestPop为最小的人口数，smallestCity为smallestPop对应的城市名称。
之前也提过，groupingBy函数可以配合聚合函数做更复杂的操作。下面介绍几种常见的使用场景： 按照城市所在的州进行分组，再统计数量。...，再找出每州人口最多的城市。...，再找出每州城市名最长的名称。...t : s + ", " + t))); } 按照城市所在的州进行分组，再把每州的城市名连接起来，使用joining函数。...，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。
，里面有城市和州的名字以及具体的经纬度等信息。...SQL会比较容易实现，如 db.test.aggregate([ { $group: { _id: { state: "$state", city: "$city" }, // 按州和城市进行分组..._id: { state: "$state", city: "$city" }, // 按州和城市进行分组 ......，值对州为德克萨斯的城市进行类似的数据统计。...结论，Mongodb的查询语句要比SQL语句更灵活，方案更多，优化的点更多，非常适合程序员来通过Mongodb 来继续数据的统计分析。
编者按：超图于2017 GIS 软件技术大会上发布了大数据时代的GIS基础软件——SuperMap GIS 9D。...Spark是目前大数据技术中使用最为广泛的分布式计算框架，在SuperMap GIS 9D产品中，我们将SuperMap GIS基础内核与Spark框架进行了深度融合。...类似的，分布式计算的结果也使用FeatureRDD进行表达，可以方便的写入到各种数据存储引擎当中，而且MongoDB、HDFS、Elasticsearch这样的分布式存储方案都可以支持高性能的分布式写入...应用场景如现有某城市管理案卷数据，可以先以城市网格作为分组字段，再以案卷类型为分组字段，统计每个城市网格内，每种案卷的发案数目，涉案金额总和等信息。...另一方面，我们也清晰的认识到，在大数据GIS应用中常常需要结合具体应用场景进行有针对性的组织和扩展开发，那么如何使用SuperMap iObjects Java for Spark扩展模块进行大数据GIS
从亚特兰大和纽约的恢复经验中，我们可以学到很多经验教训。这些经验教训可以在处理其他地方机构面临的勒索软件威胁时带来帮助。 2018 年 3 月，亚特兰大市正陷入勒索软件危机当中。...勒索软件在 2019 年已经波及七十余个州与地方政府。 无论如何，想要从如此大规模的攻击中恢复可不是件容易的事情。...对于亚特兰大这行的技术创新城市来说，这一点尤为重要。亚特兰大拥有世界上最繁忙的客运机场、拥有享誉全球的公共交通系统，而且是智慧城市的领导者。...不只是技术 技术是勒索软件恢复过程中的重要组成部分，但Brantley还是将精力集中在团队、文化和人员的组建上。他在 RSA 上表示：“从第一天开始，我就花了很多时间来了解团队，进行倾听和学习”。...首要的任务是确保合适的人承担合适的工作，然后使用不同技能的新员工来扩展这些工作。 Brantley 知道，只有合适的团队才能进行城市技术改造升级。
最简单的可以只是统计一下某一个页面多少点击量，复杂的可以通过机器学习来预测趋势。 个性化 是一个常见的案例，比如说，Yahoo的网站首页使用Spark来实现快速的用户兴趣分析。应该在首页显示什么新闻？...如果你不需要Spark管理节点的高可用，你也可以直接使用Spark standalone。 在有了数据层和资源管理层后， 接下来就是我们真正的计算引擎了。...在和 Spark一起使用的时候，MongoDB就可以扮演HDFS的角色来为Spark提供计算的原始数据，以及用来持久化分析计算的结果。 HDFS vs....但是最关键的是 条件下推，也就是说：如果你在Spark端指定了查询或者限制条件的情况下，这个条件会被下推到MongoDB去执行，这样可以保证从MongoDB取出来、经过网络传输到Spark计算节点的数据确实都是用得着的...Spark 任务入口程序 Spark和MongoDB的连接使用非常简单，下面就是一个代码示例： ? 处理能力和响应时间比较 这里是一个在东航POC的简单测试结果。
连接到MongoDB Charts服务器后，我们需要采取三个步骤： 添加数据源 创建仪表板 创建我们的图表 使用MongoDB图表分析爱彼迎数据 我已经建立了一个包含来自不同城市的一些Airbnb数据的数据库...我们将在这里探索来自华盛顿州西雅图的数据集，但您也可以选择探索你自己的其他数据。我们需要从Atlas Cluster获取具有我们数据的连接字符串，并在Charts中连接到它。 ?...您应该连接到自己的Atlas Cluster并使用授权的用户名和密码。 创建仪表板 接下来是创建一个实际的仪表板来容纳我们的可视化图表。...对于X轴，我们将需要id按计数聚合的字段。 ? 将X轴值分配给MongoDB图表 2. 沿着Y轴，我们将看到地址和郊区。...它具有针对特定用例的一些强大功能，例如： 对您的数据进行临时分析 本地理解文档数据模型的好处 通过基于用户的共享和权限，可以轻松实现项目协作 它非常直观，非开发人员可以使用它来进行自助数据分析
-- 用于 Spark 和 MongoDB 的对接 --> org.mongodb.spark ...-- 用于 Spark 和 MongoDB 的对接 --> org.mongodb.spark ... spark.close() } 其中 adjustALSParams 方法是模型评估的核心，输入一组训练数据和测试数据，输出计算得到最小 RMSE 的那组参数。...代码实现如下： /** * 输出最优参数的方法：输入一组训练数据和测试数据，输出计算得到最小 RMSE 的那组参数 * * @param trainingDataRDD ...-- 用于 Spark 和 MongoDB 的对接 --> org.mongodb.spark
连接到MongoDB Charts服务器后，我们需要采取三个步骤： 添加数据源 创建仪表板 创建我们的图表 使用MongoDB图表分析爱彼迎数据 我已经建立了一个包含来自不同城市的一些Airbnb数据的数据库...您应该连接到自己的Atlas Cluster并使用授权的用户名和密码。 创建仪表板 接下来是创建一个实际的仪表板来容纳我们的可视化图表。...对于X轴，我们将需要id按计数聚合的字段。 ? 将X轴值分配给MongoDB图表 2. 沿着Y轴，我们将看到地址和郊区。...请注意，这address是一个子文档，MongoDB Charts本身知道如何处理这种类型的数据。我想suburb按降序对聚合值进行排序，并将结果限制在前20个郊区。 ?...它具有针对特定用例的一些强大功能，例如： 对您的数据进行临时分析 本地理解文档数据模型的好处 通过基于用户的共享和权限，可以轻松实现项目协作 它非常直观，非开发人员可以使用它来进行自助数据分析 ?
连接到MongoDB 图表服务器，我们需要采取以下三个步骤: 1、添加数据源 2、创建一个仪表板 3、创建图表 使用MongoDB图表分析Airbnb数据 我建立了一个数据库，里面有来自各个城市的Airbnb...我们将在这里探索来自华盛顿州西雅图的数据集，但是您可以自由地探索其他数据集。我们需要从拥有数据的Atlas集群中获取连接字符串，并以图表的形式连接到它。 ?...您应该连接到自己的Atlas集群，并使用授权的用户名和密码。 创建一个仪表板 下一步是创建一个实际的仪表板来装饰我们的可视化图表了。...注意，address是这里的子文档，MongoDB图表天生知道如何处理这种类型的数据。我想按聚集值对郊区进行排序，按降序排列，并将结果限制在前20个郊区。 ?...它对于特定的用例有一些很好的特性，比如: 1、数据的临时分析 2、理解文档数据模型的优点 3、使用基于用户的共享和权限，项目协作非常容易 4、对于非开发人员来说，使用它进行自助数据分析已经足够直观了 MongoDB
MongoDB是一种非关系型数据库，使用BSON（Binary JSON）格式存储数据。MongoDB的文档是MongoDB中的核心数据结构，类似于关系数据库中的行。...MongoDB中的文档是由键值对组成的，其中每个键都是一个字符串，每个值都可以是各种类型的数据，例如字符串、数字、日期、数组、对象等。文档的键和值之间用冒号分隔，不同的键值对之间用逗号分隔。...其中name和age是字符串和数字类型的键值对，hobbies是一个字符串数组，address是一个对象，包含城市、州和邮政编码等键值对。...MongoDB中的文档可以存储在集合中，集合是MongoDB中存储文档的容器。...以下是一些常见的MongoDB文档操作：插入文档要向MongoDB中的集合中插入文档，可以使用集合对象的insertOne()或insertMany()方法。
对冲基金经理的定量研究人员（“quants”）使用 Arctic 和 MongoDB 来研究、构建和部署新的交易模型，以了解市场的行为方式。...物联网是博世的战略计划，因此公司选择 MongoDB 作为其物联网架构中的数据平台层。该架构为博世集团及其工业互联网应用中的许多客户提供物联网应用，如汽车，制造业，智能城市，精准农业等。...西门子开发了“Monet”，一个由 MongoDB 支持的平台，提供先进的能源管理服务。Monet 使用MongoDB进行实时原始数据存储，查询和分析。...例如，您是通过单个值（例如时间）检索数据，还是需要更复杂的查询来查找属性组合的数据，例如事件类，按区域，按时间？ 创建适当的索引时，查询性能最佳。了解如何查询数据并定义正确的索引对数据库性能至关重要。...如果您的数据使用者使用的是Hadoop或Spark等工具，那么MongoDB就有一个MongoDB Spark Connector，可以与这些技术集成。
如何导入数据 数据可能有各种格式，虽然常见的是HDFS，但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB，所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。.../bin/pyspark 如果你的环境中有多个Python版本，同样可以制定你想要使用的解释器，我这里是python36，根据需求修改。.../bin/pyspark这是最简单的启动命令，默认会打开Python的交互式解释器，但是由于我们上面有设置过，会打开Jupyter notebook，接下来变成会方便很多。...先来看看最简单的例子： >>> textFile = spark.read.text("README.md") >>> textFile.count() # Number of rows in this...uri，分别是input和output，对应读取的数据库和写入的数据库，最后面的packages相当于引入的包的名字，我一般喜欢在代码中定义。
语言方面： 至少精通一门语言Java或C/C++等（以Java为例），java内存模型、gc回收算法、各种gc回收器的使用场景； 类加载机制以及涉及到的一系列问题;volatile特性、主内存与工作内存交互...； hdfs数据读取流程，实现原理； HBase和传统数据库的区别； HBase读数据过程； HBase Master和Regionserver的交互； HBase的HA，Zookeeper在其中的作用...索引； 为什么mysql索引要用B+树而MongoDB用B树？...Mysql查询如何优化； 主键和唯一索引的区别； 事务的隔离机制，mysql默认是哪一级； MyISAM和InnoDB存储引擎的区别； Mysql查询优化，慢查询怎么去定位？...问题：一排正整数，每次只能去两头的数，甲乙两个人轮流取，如果甲先取，问最后谁取得数相加和最大，最大和为多少？典型博弈论问题（可以看看海盗分金问题），大致两个动态规划方程。
整个工程实现方案中离线计算主要涉及Spark、Hive等框架 ，实时计算采用的是Flink、Kafka等框架，数据存储主要涉及Hive、Redis、MongoDB。...离线数据处理的主要借助 Spark SQL 和 Spark UDF 完成数据清洗转换，在线数据处理主要借助 Flink 计算框架完成。...最后清洗转换后的数据库流入到特征库，作为后续标签建模的特征使用。...再如风控场景下计算窗口周期内用户出差城市的离散度，商务出行场景下，高频出发地和目的地一般稳定在一个空间范围内，如果离散度高则有一定的非商务出行风险。...批处理层我们主要选择了 Spark、Hive 进行离线数据处理，得到批数据视图，流处理层我们选用了 Flink 进行实时计算，得到实时数据视图，分别存储在 MongoDB 和 Redis 数据库中。
（5）统计截止5.19日，美国确诊人数最多的十个州。 对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按确诊人数降序排列，并取前10个州。 （6）统计截止5.19日，美国死亡人数最多的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按死亡人数降序排列，并取前10个州。 （7）统计截止5.19日，美国确诊人数最少的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按确诊人数升序排列，并取前10个州。 （8）统计截止5.19日，美国死亡人数最少的十个州。...对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按死亡人数升序排列，并取前10个州。 （9）统计截止5.19日，全美和各州的病死率。...病死率 = 死亡数/确诊数，对3)的结果DataFrame注册临时表，然后按公式计算。 我们下面基于Spark DataFrame和Spark sql进行统计分析。
在个性化推荐系统中，协同过滤算法是目前应用最成功也是最普遍的算法，主要包括两大类，基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。...此外，在实际的推荐系统中，往往会针对不同的场景使用不同的策略以及多策略组合，从而达到最好的推荐效果。...最大—最小标准化是对原始数据进行线性变换，设MIN(A)和MAX(A)分别是属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过最大—最小标准化映射到区间[0, 1]的值x’，那么公式如下：x’ = (x -...余弦距离更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感，更多的用于使用用户对内容评分来区分兴趣的相似度和差异，同时修正了用户间可能存在的度量标准不统一的问题（因为余弦距离对绝对数值不敏感）。...值域范围[-1,1] 2.3 数据准备和处理 同“基于Spark KMeans对院校进行聚类”中的数据准备 对于相似度算法实现，参考文章《Spark实现推荐系统中的相似度算法》 2.4 具体实现逻辑
MongoDB是一种NoSQL数据库，具有灵活的数据模型。在MongoDB中，文档是最基本的数据单元，它可以包含任意数量的字段和嵌套文档。...基本数据类型MongoDB支持以下基本数据类型：字符串：用于存储文本数据。数值：包括整数和浮点数。布尔值：表示真或假。日期：表示日期和时间。null：表示空值。正则表达式：用于模式匹配。...二进制数据：用于存储二进制数据，如图像和视频等。代码：用于存储JavaScript代码。时间戳：表示从1970年1月1日以来的秒数。...嵌入式文档可以包含任意数量的字段和嵌套文档。...，表示John所在的城市、州和邮政编码。
1、MongoDB——最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，使用C++语言编写。旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。...应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。...MongoDB的核心优势就是灵活的文档模型、高可用复制集、可扩展分片集群。你可以试着从几大方面了解MongoDB，如实时监控MongoDB工具、内存使用量和页面错误、连接数、数据库操作、复制集等。...Hazelcast的应用便捷性深受开发者喜欢，但如果要投入使用，还需要慎重考虑。 6、Ehcache——广泛使用的开源Java分布式缓存。 主要面向通用缓存、Java EE和轻量级容器。...Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。
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