除了获取Generative AI和JavaScript的支持外,甲骨文的MySQL HeatWave“另一个数据库”还获取了数据湖仓库、机器学习、AutoPilot、分析、OLTP和多云等一系列强大的新功能。
GoAccess 是一个开源的实时Web日志分析器和交互式查看器,可在*nix系统上的终端或通过浏览器运行。它为系统管理员提供了实时而有价值的HTTP统计信息。
《Pandas 教程》 修订中,可作为 Pandas 入门进阶课程、Pandas 中文手册、用法大全,配有案例讲解和速查手册。提供建议、纠错、催更等加作者微信: sinbam 和关注公众号「盖若」ID: gairuo。查看更新日志。
作者 | Simon Willison 译者 | 王强 策划 | 万佳 我上周在 Twitter 上发起了一个关于 API 端点的讨论。相比一次返回 100 个结果,并要求客户端对所有页面进行分页以检索所有数据的 API,这些流式传输大量数据的端点可以作为替代方案: 假设这种流式传输端点有了高效的实现,那么提供流式 HTTP API 端点(例如一次性提供 100,000 个 JSON 对象,而不是要求用户在超过 1000 个请求中每次分页 100 个对象)有任何意想不到的缺陷吗?——Simon Willi
在亚马逊的每一份年报中,Jeff Bezos 都会附上一份 1997 年致股东信的原件副本。在信中,Bezos 概述了亚马逊是否成功的基本衡量标准:坚持不懈地关注客户、创造长期价值而不是关注企业短期利润,以及持续进行大胆的创新。Bezos 写道,“如果我们执行得很好,那么每天都是‘第一天(Day one)’。”
(声明:本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权,包括不限于在 亚马逊云科技开发者社区、知乎、自媒体平台、第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道)
参考资料:https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
作者 | Renato Losio 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 最近,亚马逊前副总裁 Adrian Cockcroft 在推文中特别指出了从 gzip 切换到 Zstandard 压缩所带来的好处,这在社区中引发了关于压缩算法的讨论。其他大公司,包括 Twitter 和 Honeycomb,也分享了使用 zstd 获得的收益。 最近,Dan Luu 分析了推特存储节省的情况,并在推特上发起了一场对话: 我想知道 Yann Collect 创建 zstd 到底消除了多少浪费。我估算了下 Twi
Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件(例如CSV或TSV文件)相比,Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。
AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品,有着相当高的用户口碑。它们都属于无服务器交互式查询类型的服务,能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询,免去了数据搬运的麻烦。对于在公有云的原生存储上保存有大量数据的许多客户而言,此类服务无疑非常适合进行灵活的查询分析,帮助业务进行数据洞察。
在 Linux 操作系统下,分析日志文件是一件非常头疼的事情,它记录了很多日志,对于大多数的新手及系统管理员不知该如何下手进行分析,除非你在分析日志方面有足够的经验积累,那就是 Linux 系统高手了。
原文地址:https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
2015年12月,也就是在一年前,开发了半年的云存储服务上线。这对于付出了半年努力的我们来说,是一件鼓舞人心的事件。因为这个服务在我们手上经历了从0到1的过程。这是我们自己的一小步,却是整个云存储服务的一大步。 我们开发的是一款视频监控类的软件,分为视频采集端跟观看端。采集端可以是专业摄像头,手机,无人机等各类智能设备,观看端一般是手机或者电脑。最基础的功能,就是视频观看,采集端实时采集图像,编码,传输,观看端进行点播服务。同时采集端可以监测视频画面的运动幅度,然后触发报警,并且会录制报警视频。我们的云存储
作为程序员,我们写的大多数商业项目,往往都需要用到大量的数据。计算机的内存,可以实现数据的快速存储和访问。
pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
2017 年,Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点,PyTorch 广受欢迎,且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来,随着数据集和模型规模的日益庞大,出于效率考虑,开发者通常采用分布式训练的方式,提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
开始之前,通知下我的读者,随着订阅读者越来越多,为了对读者们负责,有以下几件事情需要告知下:
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型; 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下: 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推
在构建数据湖时,可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
本挖掘典型地运用了机器学习技术,例如聚类,分类,关联规则,和预测建模。这些技术揭示潜在内容中的意义和关系。文本发掘应用于诸如竞争情报,生命科学,客户呼声,媒体和出版,法律和税收,法律实施,情感分析和趋势识别。 在本篇博客帖中,你将会学习到如何将机器学习技术应用到文本挖掘中。我将会向你展示如何使用RapidMiner(一款流行的预测分析开源工具)和亚马逊S3业务来创建一个文件挖掘应用。亚马逊S3业务是一项易用的存储服务,可使组织在网页上的任何地方存储和检索任意数量的数据。 掘模型产生的结果可以得到持续的推导并
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作,基本的API都在上述网址,接下来本文核心带你理解部分常用的命令
早在2006年,事务处理的开山鼻祖,数据库领域图领奖得主Jim Gray与Werner Vogels 进行了“第一次”对话。对话的主题是“向亚马逊技术平台学习”,而吊诡之处在于,Jim Gray所开创的事务处理是亚马逊电子商务的技术基础。
是不是感觉莫名其妙,新定义的str2好像和str1没有半毛钱的关系,怎么会影响到有关str1的输出结果呢?其实这都是intern()方法搞的鬼!看完这篇文章,你就会明白。o(∩_∩)o
选自GitHub 机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪、蒋思源 Parris 是一个自动化训练机器学习算法的工具。如果各位读者经常需要构建并训练机器学习模型,且花费很多时间来设置运行服务器,使用远程登录服务以监控进程等。那么这个工具将对大家十分有帮助,甚至我们都不需要使用 SSH 访问服务器以完成训练。机器之心简要介绍了该工具,更详细的内容请查看该 GitHub 项目。 项目地址:https://github.com/jgreenemi/Parris 安装 我们需要一个 AWS 账户,并将 AWS 证书加载到工
原文地址:https://dzone.com/articles/getting-started-with-batch-processing-using-apache
Parquet 是一种开源文件格式,用于处理扁平列式存储数据格式,可供 Hadoop 生态系统中的任何项目使用。 Parquet 可以很好地处理大量复杂数据。它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件(如 CSV 或 TSV 文件)相比,Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。
对于数据分析而言,数据大部分来源于外部数据,如常用的CSV文件、Excel文件和数据库文件等。Pandas库将外部数据转换为DataFrame数据格式,处理完成后再存储到相应的外部文件中。 Pandas 常用的导入格式:import pandas as pd
本文用到的数据来源于网易财经,具体下载方式可以参考上一篇文章:Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍。
近年来,Google Drive、Dropbox、微软 OneDrive、苹果 iCloud 等云存储服务变得非常流行。在这一章中,你被要求设计 Google Drive。
Pandas 库基于 NumPy 构建,为 Python 编程语言提供易于使用的数据结构和数据分析工具。
数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库,其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储,包括源系统数据的原始副本,以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库(行和列)的结构化数据,半结构化数据(CSV,日志,XML,JSON),非结构化数据(电子邮件,文档,PDF)和二进制数据(图像,音频,视频)。
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
S3cret Scanner是一款针对S3 Bucket的安全扫描工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松扫描上传到公共S3 Bucket中的敏感信息。
在CDH中,Sentry服务是一个基于角色授权的管理组件,通常我们将Sentry用来管理Hive、Impala等组件,但是同样的,Sentry也可以为Solr提供基于角色的细粒度授权,在启用Sentry后,可以对各种操作进行权限上的限制,无论对数据的访问是来自命令行、浏览器还是Hue,都会基于授予的角色拥有的权限来进行管理和限制。要注意的是,启用Sentry对Solr进行权限控制前需要先启用Kerberos,本文档将介绍如何使用Sentry对Solr进行赋权。
📷 新智元报道 编辑:桃子 好困 【新智元导读】Llama 2正式官宣免费用,赶快上手微调一个自己的羊驼吧。 今天,Llama 2宣布正式开源,免费用于研究和商用。 📷 下载地址:https
一个股票的数据集,其实就是常见的表格数据。有股票代码,价格,日期,时间,价格变动和成交量。这个数据集其实就是一个表格数据,有自己的头部和身体。
编译 | 明知山、Tina Ruby on Rails 之父:“即使是亚马逊也无法理解无服务器或微服务。” 来自亚马逊 Prime Video 团队的一个案例研究在开发者社区中掀起了轩然大波。 在该案例中,Prime Video 团队将一个监控系统从微服务架构迁移到单体架构,并避免使用昂贵的服务(如 AWS Step Functions 和 Lambda 无服务器函数),并对此举所带来的降本效果进行了评估。 他们的需求是使用一个监控工具来识别“用户查看的视频流”的质量问题,因为有“成千上万个并发流”,
pandas.read_csv参数详解 pandas.read_csv参数整理 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer : str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (
传言要换“掌门人”的确实是亚马逊,但是此“掌门”并非 “掌”的是亚马逊的门,而是其门下最主要的分部之一——AWS。
pandas.read_csv参数整理 读取CSV(逗号分割)文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数: filepath_or_buffer : str,pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handl
随着系统变得越来越复杂,我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据,以便对其进行监控和查询,而又不会干扰运营数据库。在Yotpo,我们有许多微服务和数据库,因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构(仅需配置),以节省工程师的时间。
更多帮助参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html
开源数据峰会上最有趣的会议之一是三级数据工程师 Ankur Ranjan 和高级数据工程师 Ayush Bijawat 的演讲,介绍他们在领先零售商沃尔玛中使用 Apache Hudi。
我一生中大约73%的时间都在思考网络性能:如何在慢速手机上能播放60FPS的画面,用完美的顺序加载资源,通过离线缓存能做的一切。等等等等。
生成式人工智能(GenAI)和大语言模型(LLMs)将重塑我们的生活、工作和业务方式。随着人工智能实现更自然的人机交互,利用这些技术的公司必须优先考虑有效的数据管理,以真正获得竞争优势。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史,培养了一波又一波优秀的生信人才。前面提到R语言授课时的超纲练习题,已经分享过两位优秀学员的答案。
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