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hadoop大数据处理平台案例

选择什么样的大数据处理,不仅仅考虑是简单、易用,更重要的是能够确保数据的安全! 当前国内的hadoop大数据处理平台可以说是比较杂乱的,有国外的、有在国外版本基础上二次开发,却很少有做原生态开发的。 image.png hadoop大数据处理平台案例 大数据可以说是从搜索引擎诞生之处就有了,我们熟悉的搜索引擎,如百度搜索引擎、360搜索引擎等可以说是大数据技处理技术的最早的也是比较基础的一种应用 整个大数据处理技术的核心基础hadoop、mapreduce、nosql系统,而这三个系统是建立在谷歌提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架上,以此来解决海量数据处理的问题。 大快的一体化开发框架由数据源SQL引擎、数据采集(自定义爬虫)模块、数据处理模块、机器学习算法、自然语言处理模块、搜索引擎模块,六部分组成。 关于DKhadoop大数据处理平台的案例,其实感兴趣的可以去大快的网站上查询一下,里面有很多案例分享。个人所知的是DKhadoop的政务大数据处理解决方案非常好!

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Python气象数据处理绘图:泰勒图

1、前言 泰勒图可以全面直观地比较模拟的极端温度观测的极端温度的一致性,它是由模拟场观测场的空间相关系数、相对标准差及其中心化的均方根误差组成的极坐标图,中心化的均方根误差越接近0,空间相关系数和相对标准差越接近 2、数据处理 导入模块 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import rcParams import numpy as np import

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    Stata 数据处理系列:日期时间数据

    日期(Date)时间(Time)(后文统称为“时期数据”)在时间序列面板数据分析中经常出现,在 Stata 中掌握处理这类数据的函数很有必要。1. 时期数据处理概览 Stata 提供了许多用于处理日期和时间数据的函数,这些函数能够帮助我们在字符和数值之间进行转换,以及将不同类型的时期数据进行彼此间的转换。 在 Stata 中对时期数据进行处理的逻辑 Excel 相似,但通常将 Excel 数据导入Stata 后,导入的时期数据类型被识别为字符型(即便在 Excel 中是数值型的),而字符型数据是无法用于数据运算的 使用“mdy()”函数,我们可以获得指定日期1960年1月1日的差距。 ----------------------+ */ dis mdy(2,20,2012) //指定日期对应的 Stata Dates 数值19043 以上内容就是 Stata 处理日期时间数据的基础内容

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    Python信贷数据处理初步分析(ZIP解压)

    /usr/bin/python # coding=utf-8 ''' @author: lenovo @software: 3.6 PyCharm @file: 8W信贷数据处理.py @time : 20170531 @function:Credit data processing and preliminary analysis 信贷数据处理初步分析 @edition :

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    数据处理日常之Spark-StageShuffle

    对于我们组所使用的日志数据处理,主要还是集中在 有向树复杂度的 逻辑拓扑。 PS: 有向树一定是 有向无环图,有向无环图不一定都是有向树。 .reduceByKey(merge_data_func).foreachRDD(store_data_func) 在 store_data_func 中 使用 foreachPartition 进行存储化介质之间的联通 这是 MapReduce 最大的区别之一,因为 MapReduce 没有所谓的 Stage 划分,导致很多人看了网上的老代码,在新入手 Spark 时陷入这个误区。 3.png 图中,1 处的 Task 旧RDD的 Partition 一一对应,在3 阶段做一次合并。 4 阶段的 Task 代表远端 Shuffle Read 的Task,其数量 新RDD 的 Partition 相同且一一对应。

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    数据分析数据挖掘 - 07数据处理

    一 pandas基本数据类型 1 Series类型 Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子 Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理处理的问题。 它不仅仅包含各种数据处理的方法,也包含了从多种数据源中读取数据的方法,比如Excel、CSV等,这些我们后边会讲到,让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 日期格式的数据是我们在进行数据处理的时候经常遇到的一种格式,让我来看一下在Excel中的日期类的数据我们该如何处理? 在企业中进行数据处理时,对于异常的值,一定要和你的业务场景结合起来才有意义,就像上边的出生日期一样,放在现在肯定是异常的值了,但放在百年前,那就是正常的值。

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    Python信贷数据处理初步分析(ZIP解压)

    /usr/bin/python # coding=utf-8 ''' @author: lenovo @software: 3.6 PyCharm @file: 8W信贷数据处理.py @time : 20170531 @function:Credit data processing and preliminary analysis 信贷数据处理初步分析 @edition :

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    BISaaS碰撞,让数据处理更加轻松(下)

    背景 在上篇内容中,我们从SaaS各种功能的角度为大家介绍了在数据处理中SaaS的巨大价值,而本次我们将用实例将为大家展示SaaSBI间的碰撞又会产生怎样的火花。 BISaaS集成示例 通常BI分析工具都提供了对于数据库的丰富接口,用以更加快捷高效地处理数据。 1、创建数据源 对于多租户的场合,通常会基于用户进行分库处理,这种情况可以通过用户上下文信息,创建动态数据源: 1.1 添加扩展参数,增加用户上下文的数据库信息 1.2 创建用户时,绑定上该用户的数据库信息 ,统一管理,以下是关于单点登录的介绍: 9.1整体流程 (图片来源于网络) 9.2 自定义安全提供程序简介 在Wyn提供的自定义安全提供程序接口中,我们需要根据调用时请求的token,完成相应的认证授权逻辑 总结 本文为大家详细介绍了BISaaS的碰撞,大家如果在操作过程中遇到什么问题可以在评论中提出。

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    玩转数据处理120题重制说明下载

    从读取数据到高级操作全部包含,希望可以通过刷题的方式来完整学习pandas中数据处理的各种方法,当然如果你是高手,也欢迎尝试给出答案不同的解法。 @陈熹(R语言数据处理120题):R语言和Pandas都是数据处理的重要工具,而二者的高下争论时有存在,我相信对于数据而言没有绝对的孰优孰劣,需要做的应该是在必要时权衡最合适的办法。 @井钰(Pandas系列B站视频讲解):Pandas是一种实用的数据处理工具,相比较理论,在实践中才能更好的掌握它。 好了,以上就是Pandas进阶修炼120升级为玩转数据处理120题的说明,由于整个系列均由我校对,整理下来共近5万字符,如果在使用过程中发现任何错误可以联系我! 另外NumPyMatplotlib专题正在更新中,欢迎关注转发,谢谢!

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    购物车中变不变的数据处理

    关于商城购物车页面的一些思考,页面如下: image.png 结算的时候,选中状态时本地修改,不会远程同步,一般在第一次获取数据后,处理数据,统一设置为未选中,每次选中或者不选中,直接更改本地数据后调用 先说第一种思路,修改某条商品的数量,发送修改请求,后端处理完成后返回,修改完成,重新请求所有数据,然后重新渲染。 整体的拔高视角思考一下,我们将所有的状态数据首先进行了重组,有的属性可以在本地直接修改,也就说可以直接调用setState进行修改,但是有些状态属性不能这样做,需要前后端同步,这就需要做一下验证,比方说数量的修改,先后端同步

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    《机器学习》课程视频(数据处理、模型构建优化)

    本教程所用算法均需在自行推演的公式基础上使用NumPy等底层库自行实现,避免使用高层API进行数据处理。 ? ? ? ? 内容上绝对有别于市面上那些华而不实的妖艳货,无论是从理论部分,还是案例分析实践项目,都是你从来见过的船新版本。 现将内容罗列于此,可直达文末免费下载。 ? (VS code或PyCharm) 二、NumPy的使用以及机器学习中的数据 机器学习中的数据类型以及NumPy的使用 表格类型数据 图形、波形类型数据 文本类型数据 数据可视化Matplotlib和 三、机器学习中的数据处理 基础数据可视化方法 可视化库的选择 表格数据特征以及可视化 图形数据特征以及处理方法 波形数据特征以及处理方法 实践练习:图像滤波算法实战(浮雕滤波、平均模糊、低通滤波、纵向边缘 四、机器学习模型的构建优化 一个简单的线性回归问题 多维建模以及优化问题 自编算法的难点 实践:获取近期股票数据进行预测 ? 篇幅有限,仅展示部分...

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    pyMongo操作指南:增删改查合并统计数据处理

    1.3 添加管理员账号 1.4 用新创建的 root 账户连接,测试一下 2 可视化界面Robo 3T 3 pymongo增删改查 3.1 数据库连接 3.2 建表collection 3.3 文档插入删除 关于Unicode编码的字符串注意点 3.4 数据更新update 3.5 数据替换replace 3.6 查询 3.6.1 单条多条查询 3.6.2 使用操作符指定条件查询 3.6.3 查询 - 逻辑/非 3.6.4 "$in" - 判断键值是否为null 3.6.5 "$all" - 数组精确匹配 3.6.6 "$in"、"$nin" 3.6.7 "$and" - 选择出满足该数组中所有表达式的文档 - 选择存在该字段的文档 3.6.12 "$regex" - 对字符串的执行正则匹配 3.6.13 计数 聚集记录的总数 3.6.14 查询 - 排序 3.7 加索引 3.8 数据聚合 4 数据库备份恢复 非 # 查询 - 逻辑/非 # 你可以使用逻辑(AND)或者逻辑或(OR)组合多个查询条件。

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    Python数据处理禁忌,我们是如何挖坑踩坑

    前言 初学者常见错误是混淆数据与格式的处理,本文就看看这种数据与格式问题是如何使你成为挖坑踩坑者 ---- 我是这样子害别人加班 数据源是这样子: 需求只是简单求出每个项目每个月的占比: 看过我的 因为右边表格(红色)的范围列是数值,而且数值才能正确使用范围匹配等级 自己挖的坑自己填,我们需要使用 pandas 的格式化功能 ---- pandas 格式化 pandas 本质上只是一个数据处理工具 ,处理过程中我们不应该考虑最终的输出格式。 但处理后总是要输出到某个地方,比如输出到 Excel,甚至输出到界面看看结果。 千万别使用结果做各种日常数据操作 因此,你只能在需要输出数据表之前执行格式化操作 现在打开 Excel: 完美,看到的百分比只是单元格格式 现在同事的处理也轻松: 数字格式化不太常见,更多的是日期格式化

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    【远古生物复活】深度学习生物大数据处理

    深度学习加速生物大数据处理速度 随着生命科学的迅猛发展,生物医学领域的数据量呈指数形式增长,生物医学数据表现为数据量大(Volume)、多样化(Variety)、有价值(Value)、高速(Velocity 深度学习技术的发展,为大数据处理提供了一种全新方法。曙光公司联合中科院计算机所,在生物医学处理方面取得了长足进展,大大加速了生物大数据处理速度。 高通量成像数据分析算法的时间复杂度为O(year),科学家希望通过交互式和高精度的并行计算平台,将时间复杂度降低为O(minutes),为实现这个目标,以“大数据+HPC”为理论基础的曙光XSharp软件成为生命科学大数据处理和分析的利器 XSharp开创生物科学大数据的未来 在生物图像处理中,反卷积扮演着重要的角色,在胰岛发育及功能载体成像研究中,实验过程需要处理2300张、624GB图像数据,借助传统的Fiji反卷积库处理,需要4.7 曙光使用XSharp软件平台,将反卷积过程移植到4颗GPU上并发执行,仅需2天即可完成数据处理,结果令人叹为观止。

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    crane:字典项关联数据处理的新思路

    配置继承继承排除 @Operations 注解允许使用在普通类或者接口类上,并且允许通过实现继承的方式传递配置。 在使用前,我们需要在容器中注册键值对,然后在字段注解上通过 namespace key 进行引用。 键值对一样,使用前我们需要先向容器注册要使用的枚举。 待处理对象内省容器BeanIntrospectContainer的数据源就是待处理对象本身,它用于需要对待处理对象本身进行处理的情况。 ,一维对象数组一维的对象 Collection 集合。

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    sys2017在数据处理同步中的应用

    SELECT SYS(2017) ch1,* FROM 教师 INTO CURSOR tmp1

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    数据处理 | pandas入门专题——离散化one-hot

    那针对这种情况该怎么处理呢? 比较简单也比较常用的一种方法就是将它离散化,将原本连续的值映射成离散的变量。 one-hot one-hot也是机器学习当中非常非常常用的一种数据处理方式,one-hot这个词乍看不是很明白,也有地方翻译成独热码,也很费解。

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    【SAP HANA系列】HANA数据处理的理解分析一

    正文部分 SAP HANA处理大量数据速度快的机制理解 1:HANA使用列存储的数据管理优化数据存取 从列去读取数据库表,其他忽略 2:对于内存和CPU之间的访问速度差异,增加内核,压缩数据 3:使用列存储技术高效利用 大量数据的统计计算和访问只会在需要访问的某几个单列中进行 2:对于需要经常对表结构进行改动的或者扩展的情况 3:对很多行记录和列字段进行频繁操作 4:当最主要的列中有很多重复数据的情况,可以对其进行数据压缩 行存储使用于以下情况: 1:在某个时间点只处理单行的记录

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    我的《海量数据处理大数据技术实战》出版啦!

    于是我便给书籍起了个名字——《海量数据处理大数据技术实战》。于是乎,我们便签订了合同,我也开始写稿了。 ? 本来想的是在2019年11月21号交稿,没想到写作期间根本停不下来。可能别人是没词写。 写完《海量数据处理大数据技术实战》这本书,我们并没有闲着,又签订了《MySQL技术大全:开发优化运维实战》这本书的合同。 ? 关于书籍 尽管《海量数据处理大数据技术实战》这本书很早就写完了,但是今年恰好赶上疫情,出版社不得不延期出版。几经周折,这本书终于在本月正式下印出版了。 回想起写作的过程,自己也是感慨颇多啊。 书中大数据处理实战案例篇章的内容是真正的企业级大数据实战内容,其可稍加修改便可以直接应用于企业大数据的生产环境中。 看到这里,小伙伴们是不是想入手一本了呢? 《海量数据处理大数据技术实战》已经在天猫、京东、当当上架了。小伙伴们可以在天猫、京东和当当上搜索“海量数据处理大数据技术实战”来购买。 天猫搜索效果: ? 京东搜索效果: ? 当当搜索效果: ?

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    Python+Pandas数据处理时的分裂分组聚合操作

    DataFrame对象的explode()方法可以按照指定的列进行纵向展开,一行变多行,如果指定的列中有列表则列表中每个元素展开为一行,其他列的数据进行复制和重...

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