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数据处理必备的十工具

数据处理必备的十工具 1. Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Pentaho Business Analytics 从某种意义上说, Pentaho 与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎,但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理 Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。 它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。

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数据处理分析的六工具

用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点: 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。 高扩展性。 Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。 功能和特点: 免费提供数据挖掘技术和库 100%用Java代码(可运行在操作系统) 数据挖掘过程简单,强大和直观 内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程 可以用简单脚本语言自动进行大规模进程 多层次的数据视图,确保有效和透明的数据 图形用户界面的互动原型 命令行(批处理模式)自动大规模应用 Java API(应用编程接口) 简单的插件和推广机制 强大的可视化引擎,许多尖端的高维数据的可视化建模

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    勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

    数据意味着数据体积已经超越单服务器处理的上限,但也无需使用数千台节点组成的集群——通常是TB级,而不是PB级的。这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。 通过使用开源平台,我们认真思索来自多个提供商的意见,在中型数据处理上,我们可以看到很大的发展空间。 更重要的是,我们的收获不只是性能一个特性,我们更可以通过开源技术连接到一个更广泛的发展空间。 使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。 这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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    数据处理必备的十工具!

    数据的日益增长,给企业管理大量的数据带来了挑战的同时也带来了一些机遇。 .PentahoBusinessAnalytics 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始于报告生成引擎,但它目前通过简化新来源中获取信息的过程来支持大数据处理 7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。 Hadoop可以作为目标数据仓库,高效的数据平台,或现有数据仓库的ETL来源。企业规模可以用作集成Hadoop与传统数据仓库的基础。Cloudera致力于成为数据管理的“重心”。 它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源:TechTarget

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    2021年数据Spark(二十六):SparkSQL数据处理分析

    ---- ​​​​​​​SparkSQL数据处理分析      在SparkSQL模块中,将结构化数据封装到DataFrame或Dataset集合中后,提供两种方式分析处理数据,正如前面案例【词频统计 比如机器学习相关特征数据处理,习惯使用DSL编程;比如数据仓库中数据ETL和报表分析,习惯使用SQL编程。无论哪种方式,都是相通的,必须灵活使用掌握。 基于DSL分析 调用DataFrame/Dataset中API(函数)分析数据,其中函数包含RDD中转换函数和类似SQL语句函数,部分截图如下: 类似SQL语法函数:调用Dataset中API进行数据分析 通常与分组函数连用,使用一些count、max、sum等聚合函数操作  5、排序函数sort/orderBy:按照某写列的值进行排序(升序ASC或者降序DESC)  6、限制函数limit:获取前几条数据 withColumnRenamed:将某列的名称重新命名  8、删除函数drop:删除某些列  9、增加列函数withColumn:当某列存在时替换值,不存在时添加此列 上述函数在实际项目中经常使用,尤其数据分析处理的时候

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    jdbc基础 (三) 文本、二进制数据处理

    LOB (Large Objects)   分为:CLOB和BLOB,即文本和大二进制数据 CLOB:用于存储文本 BLOB:用于存储二进制数据,例如图像、声音、二进制文件 在mysql中,只有BLOB ,没有CLOB,mysql存储文本用TEXT TEXT  分为:TINYTEXT、TEXT、MEDIUMTEXT和LONGTEXT BLOB 分为:TINYBLOB、BLOB、MEDIUMBLOB和 java.sql.ResultSet; 12 import java.sql.SQLException; 13 14 import org.junit.Test; 15 16 /** 17 * 文本数据操作 ; 39 statement.setInt(1, 1); 40 41 //文本要使用流的形式。 ); 43 Reader reader = new FileReader(file); 44 //不能使用long的参数,因为mysql根本支持不到那么数据

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    面试系列:十个海量数据处理方法总结

    根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32概是40亿*8概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。 四、堆 适用范围:海量数据前n,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n。 适用范围:第k,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。 六、数据库索引 适用范围:大数据量的增删改查 基本原理及要点:利用数据的设计实现方法,对海量数据的增删改查进行处理。 当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N效率高。 如果数据无法放入内存。

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    海量数据处理

    针对海量数据的处理,可以使用的方法非常多,常见的方法有hash法、Bit-map法、Bloom filter法、数据库优化法、倒排索引法、外排序法、Trie树、堆、双层桶法以及MapReduce法 hash数据结构中的数据对外是杂乱无章的,因此其具体的存储位置以及各个存储元素位置之间的相互关系是无法得知的,但是却可以在常数时间里判断元素位置及存在与否。 上面的数据排序后的结果为1101001011。    位图法排序的时间复杂度是O(n),比一般的排序快,但它是以时间换空间(需要一个N位的串)的,而且有一些限制,即数据状态不是很多,例如排序前集合大小最好已知,而且集合中元素的最大重复次数必须已知,最好数据比较集中 4.数据库优化法 这种方法不细致说,因为不是直接的算法,而是通过优化数据库(优化数据库其实也是用的算法)的方式。

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    思影数据处理业务四:EEGERP数据处理

    EEG/ERP数据处理业务 数据预处理:导入数据、定位电极、剔除无用电极、重参考、滤波、分段(EEG不做分段)、插值坏导和剔除坏段、通过ICA去除伪迹 ERP数据后处理:对ERP数据进行叠加平均、绘制波形图并提取感兴趣成分进行进一步统计分析 微状态分析:通过K-means等方法对每个时刻点的地形图进行聚类分析,将EEG/ERP数据划分为不同的微状态类别并进行统计比较。 ? ? ? 7. 同时承接EEG/ERP硬件代理商客户售后科研服务,如数据分析,作图。统计等。

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    思影数据处理业务三:ASL数据处理

    ASL数据处理业务: 1.数据预处理: 具体包括:数据转换、图像复位、头动校正、配准、平滑、去除颅外体素、计算CBF等。 ? ? 提取特定脑区信号与行为(临床)数据进行进一步统计分析(如相关)。 ? ? 3. ASL脑网络分析 1) 对多时间点的ASL数据,计算脑血流值,并依据模板计算脑区间的相关,构建脑网络。 2) 可根据客户需求,个性化定制数据处理过程。

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    R 数据处理

    数据采样: setwd("E:\\Rwork") set.seed(1234) index <- sample(1:nrow(iris),10, replace = T) index sample_set include.lowest = TRUE) newiris <- data.frame(contseplen = iris$Sepal.Length , discseplen = cutseplen) newiris 数据合并 最常用merge()函数,但是这个函数使用时候这两种情况需要注意: 1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据; 2 、merge函数是匹配到a,b数据集的并,都有的才匹配出来,如果a、b数据集ID不同,要用all=T(下面有all用法的代码)。

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    python数据处理

    很久没有更新文章了, 在这里分享一下关于数据处理的 步骤,方法供大家参考。 数据处理的基本内容主要包括数据清洗,数据抽取,数据交换,和数据计算等。 一、数据清洗 在数据分析的时候,原始数据或多或少都会存在大量的不完整、不一致,等异常的数据,会严重影响到数据分析的工作。经常遇到的数据清洗大都是处理缺失数据,清除无意义的信息。 比如说删除原始数据集中的无关数据、重复数据,平滑噪声数据,筛选出与分析内容无关的数据,处理缺失值,异常值等。 2)缺失值处理 在做数据统计时,缺失的数据可能会产生有偏估计,使得样本数据不能很好的将总体数据表达出来,并且现实中的数据很多都是包含缺失值。 如果有一列中的数据为空,想要删除这一列数据,可以传入axis=1,既df.dropna(how='all', axis=1), 现实处理数据的时候删除空数据多会影响分析结果,一般不会作出删除操作,我们可以对数据进行填补

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    海量数据处理

    海量数据,不能一次加载到内存中 海量数据topK(最大和最小k个数),第k,第k小的数 海量数据判断一个整数是否存在其中 海量数据找出不重复的数字 找出A,B两个海量url文件中共同的url 10亿搜索关键词中热度最高的 k个 海量数据topK 最大K使用最小堆,最小K使用最大堆,这里以最大K为例 海量数据hash分块 维护最小堆的K个数据数据容器 堆中数据是topK数据,堆顶的数据是第K大数据 先将海量数据hash * K个数据,然后对这些数据再进行排序,或者再次通过维护最小堆 变形 第K大不只是topK,此时堆顶数据即是 只求最大或最小 海量数据不仅仅是整数,也可以是字符串 海量数据按照出现的次数或者频率排序, K个数据数据容器 遍历每个小文件中剩余的数据,与堆顶的数据进行比较,更新最小堆中的数据 生成m * K个数据,然后对这些数据再进行排序,或者再次通过维护最小堆 找出A,B两个海量url文件中共同的url 10海量数据处理方案 https://blog.csdn.net/luyafei_89430/article/details/13016093

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    海量数据处理

    面对海量数据,我们想到的最简单方法即是分治法,即分开处理,而化小,小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。 主要特性:   ● 分布式   ● 基于column的结构化   ● 高伸展性 2 海量数据处理 海量数据处理就是如何快速地从这些海量数据中抽取出关键的信息,然后提供给用户 并行计算解决方案: 解决大规模数据处理的方法之一就是并行计算。将大量数据分散到多个节点上,将计算并行化,利用多机的计算资源,从而加快数据处理的速度。 目前,这种并行计算的模型主要分为三类: 一类是广泛应用于高性能计算的 MPI技术, 一类是以谷歌/雅虎为代表的互联网 互联网海量数据存储和处理技术综述 企业兴起的 Map/Reduce计算, 详细文档: 谷歌三核心技术(二)Google MapReduce中文版 3)Dryad Dryad 是微软在 2007 年提出的数据并行计算模型。

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    Python 数据处理

    Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。 zeors(shape, dtype=float):创建全为0的数据 ones(shape, dtype=None):创建全为1的数据 empty(shape, dtype=float):创建没有初始化的数据 ,不会对原始数据进行修改,返回一组新数据 resize(a, new_shape):改变数据形状,会对原始数据进行修改,不返回数据 ravel(a):将成一维返回 vstack(tup):上下合并 hstack index:索引 columns:列索引 values:值 head(n=5):返回前n项数据 tail(n=5):返回后n项数据 describe():打印出数据的数量、平均值等各项数据 sort_index 删除丢失数据的行:df.dropna(how=’any’) 填充丢失数据:df.fillna(value=5) 数据值是否为NaN:pd.isna(df1) Pandas合并数据 pd.concat(

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    Grib格式数据处理

    上次我们说到了如何使用Python处理NetCDF格式文件,这次我们说一下如何使用python处理grib格式数据。 Grib格式是一种应用于气象领域的简明数据格式,由世界气象组织进行标准化。 跨平台工具zyGrib可用于grib数据的可视化。还有NCL,MeteoInfo等等。 此次仅介绍如何使用Python处理grib格式数据,关于其他工具或编程语言的应用以后可能会单独讲解。 配置完成之后可以使用如下命令安装 conda install pygrib 如果未进行第三方源配置,可使用如下方式安装 conda install -c conda-forge pygrib 安装完成之后即可进行grib数据处理 ## 表示文件中总共有多少条数据 打印文件中所有记录信息 for d in data: print(d) pygrib所提供的处理方式类似二进制数据处理,其提供了一些处理二进制数据的方法 数据处理及可视化下期:HDF格式数据处理及可视化 ---- 链接: https://pan.baidu.com/s/12hIIO_2UJzBhSKAhEhrIrw 提取码: yudh ----

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    数据处理之PCA

    获取数据 我们用的数据是150个鸢尾花,然后通过4个维度刻画 %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina' import True) # drops the empty line at file-end df.head() X = df.ix[:,0:4].values y = df.ix[:,4].values 现在上面数据处理后 Paste_Image.png 规范化 我们将数据转化为 mean=0 and variance=1 的数据 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler.transform(X) # np.mean(x_scale,axis=0) # 均值为0 特征分解 下一步我们就做PCA的核心:计算特征值和特征向量 列举下目前我们的状态 我们有150个4维的数据 [-0.37231836 -0.92555649 -0.02109478 -0.06541577]] 映射到新的2维空间 Y = matrix_w.dot(X_std.T).T # Y 每一行代表一个数据

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    纳米孔数据处理

    一、原始测序数据 FAST5 文件 HDF(Hierarchical Data Format)是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式,是一种分级的数据文件,可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式 通常是测序数据的 10-20 倍。 主要用于将 nanopore 各测序平台原始数据转换为碱基。 guppy 主要包括三功能: 1、碱基识别 Guppy 使用神经网络算法(RNN)将电信号数据解读为 DNA 或 RNA 的五个标准碱基,即腺嘌呤,鸟嘌呤,胞嘧啶,胸腺嘧啶和尿嘧啶。 与二代测序不同,nanopre 测序为单端测序,每条数据长度不同,并且不包含通用 adapter接头,因此,数据过滤方式与 illumina 等二代测序完全不同,过滤数据主要是过滤掉一些长度过短的片段与整条测序质量比较低的片段

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    PySpark做数据处理

    这是我的第82篇原创文章,关于PySpark和数据处理。 阅读完本文,你可以知道: 1 PySpark是什么 2 PySpark工作环境搭建 3 PySpark做数据处理工作 “我们要学习工具,也要使用工具。” Python语言是一种开源编程语言,可以用来做很多事情,我主要关注和使用Python语言做与数据相关的工作,比方说,数据读取,数据处理数据分析,数据建模和数据可视化等。 import findspark findspark.init() 3 PySpark数据处理 PySpark数据处理包括数据读取,探索性数据分析,数据选择,增加变量,分组处理,自定义函数等操作。 remaining_yrs, IntegerType()) df.withColumn("yrs_left", length_udf(df['age'])).show(10,False) 关于PySpark做数据处理

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