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数据架构的简单概括

,程序要比数据小得多,将数据输入给程序是不划算的,那么就反其道行之,将程序发到数据所在的地方进行计算,也就是所谓的移动计算比移动数据更划算 三、大数据应用 相应技术 数据分析、数据挖掘、机器学习 应用领域...医疗、教育、社交媒体、金融、新零售、交通 四、大数据平台集成 1.自建大数据平台 数据采集 将应用程序产生的数据和日志等同步到大数据系统中,由于数据源不同,这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合...数据库同步通常用Sqoop,日志同步可以选择Flume,打点采集的数据经过格式化转换后通过kafka等消息队列进行传递 不同的数据源产生的数据质量可能差别很大,数据库中的数据也许可以直接导入大数据系统就可以使用了...,称为大数据流式计算,通过用Storm、Spark Streaming等流式大数据引擎来完成 数据输出与展示 大数据产生的数据还是写入到HDFS中,但应用程序不可能到HDFS中读取数据,所以必需要将HDFS...的数据导出到数据库中。

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几张Python学习思维导概括Python所有基础知识!

1、按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导:基础知识,数据类型(数字,字符串,列表,元组,字典,集合),条件&循环,文件对象,错误&异常,函数,模块,面向对象编程; 2、结合这些思维导主要参考的资料...第2张 基础知识图二包含了模块结构、布局、IO编程流程、标识符、Python对象、内存管理、动态类型六模块,两张基础知识导可以帮助你区域化了解Python的组成部分及基本操作。 ?...第3张 学习Python少不了对数据的了解,这张整理了数据类型的分类、作用、空值、标准数据、if语句等等模块。 ?...第7张 这张主要整理了字典|集合中set、dict的功能、分类、BIF、操作问题。 ?...第13张 这张的重点是模块的标准区域、名称空间以及模块的作用域(三种变量的运用)。 ?

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统计学如何用少量数据概括数据(相关概念)

用少量数据概括大量数字是日常生活中常见的。那么可以用少量所谓汇总统计量或概括统计量(summary statistic)来描述定量变量的数据。...数据的"尺度" 是否"均"是由尺度统计量(scale statistic)来描述的。尺度统计量是描述数据散布,即描述集中于分散程度或变化的度量。一般来说,数据越分散,尺度统计量的值越大。...显然如果标准差越大,数据中的观测值就越分散,小的标准值就意味着数据很集中。...部分数据的变动对中位数没有影响,当一组数据中的个别数据变动较大时,常用它来描述这组数据的集中趋势。...平均数:(1)需要全组所有数据来计算;             (2)易受数据中极端数值的影响.

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关于数仓建设及数据治理的超全概括

数仓建模方法 数据仓库的建模方法有很多种,每一种建模方法代表了哲学上的一个观点,代表了一种归纳、概括世界的一种方法。...维度建模法 维度模型是数据仓库领域另一位师Ralph Kimall所倡导,他的《数据仓库工具箱》是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。...一张总结下数据仓库的构建整体流程: ?...在DAMA 数据管理知识体系指南中,数据治理位于数据管理“车轮”的正中央,是数据架构、数据建模、数据存储、数据安全、数据质量、元数据管理、主数据管理等10数据管理领域的总纲,为各项数据管理活动提供总体指导策略...数据生命周期一般包含在线阶段、归档阶段(有时还会进一步划分为在线归档阶段和离线归档阶段)、销毁阶段三阶段,管理内容包括建立合理的数据类别,针对不同类别的数据制定各个阶段的保留时间、存储介质、清理规则和方式

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python 数据分析基础 day14-matplotlib模块概括条形直方图折线图散点图箱线图

今天是读《pyhton数据分析基础》的第14天,今天读书笔记的内容为使用matplotlib模块绘制常用的统计。...模块概括 matplotlib 是最基础的绘图模块,pandas和seaborn的绘图功能的使用依赖于matplotlib。...条形 #绘制柱形 from matplotlib import pyplot as plt #绘图数据 x=["a","c","d","e","b"] y=[11.5,18.6,17.5,14.3,10.8...] #创建基础 fig=plt.figure() #在基础图上仅绘制一个,括号中的三个参数代表基础图中的统计布局,参数一次代表:的行数量、的列数量、第几个。...柱形.png 直方图 #绘制直方图 from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np #设置数据:两组正态分布的数据 mu1, mu2

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atlas拆分

『 前提 』 在学习游戏开发构成中,有时候需要找到一些漂亮的,作为演示效果,一般都会网上搜集一些,现成的游戏,基本上都会合成大发布,图片多起来,一张张裁剪,工作量繁重,如果能有信息的文本文件和原文件...,可以考虑通过以下脚本实现的拆分,不同格式的文件,都可以根据这个原理进行,修改对应的读取格式代码,和保存图片代码即可。...『 原理 』 读取文本文件,获取小的信息,根据信息,保存对应位置的即可,需要使用到 PIL中的 Image。...『 使用说明 』 *.atlas和*.png文件,放置在脚本根目录下,执行splitAtlas.py,根据提示,输入需要拆分的图文件名,执行完成以后,就会新创建一个和图文件名相同的文件夹,小都在目录下面...『 获取代码 』 关注微信公众号,发送“拆”获取源码。

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一张概括淘宝直播背后的前端技术 | 赠送多媒体前端手册

比特率 指每秒传送的比特(bit)数,又称数据信号速率。单位为比特/秒、千比特/秒或兆比特/秒。比特率越高,表示单位时间传送的数据就越多。...压缩率 原始音频数据与通过PCM等压缩编码技术压缩后的数据大小的比率 1.2.2 音频容器格式 音频格式也比较常见:WAV、AIFF、AMR、MP3、Ogg... 1.2.3 音频编码格式 PCM 脉冲编码调制...举个例子,flv格式的视频流数据,我们可以通过浏览器提供的:Fetch API、Stream API 进行拉流。 3.2 解封装 拿到流数据之后,紧接着需要执行解封装操作。...不仅要取得之前的缓存画面,还要解码之后的画面,通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面。...3.5 渲染 渲染,指的是将解码后的数据,在 pc 硬件上(显示器、扬声器)进行播放。

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Python统计学一数据概括性度量详解

一、数据概括性度量 1、统计学概括: 统计学是应用数学的一个分支,主要通过利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。...给定一组数据,统计学可以摘要并且描述这份数据,这个用法称作为描述统计学。...2、数据概括性度量: 1)集中趋势的度量: 众数:众数(Mode),是一组数据中出现次数最多的数值,叫众数,有时众数在一组数中有好几个。用M表示。...中位数:中位数(Median)是指将数据按大小顺序排列起来,形成一个数列,居于数列中间位置的那个数据。中位数用Me表示。计算公式: ?...#偏度与峰度的度量 print('偏度:',sts.skewness(scores)) print('峰度:',sts.kurtosis(scores))</span 以上这篇Python统计学一数据概括性度量详解就是小编分享给大家的全部内容了

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数据生态圈常用组件(二):概括介绍、功能特性、适用场景

数据存储分析 HDFS有完善的生态,可快速的导入数据到HDFS存储起来,在HDFS的基础上进行分析处理。 历史数据备份 HDFS可轻松扩展到PB、EB级别的容量,高吞吐量,容错性保证数据安全。...海量数据持久化 HBase 是分布式数据库, 可以真正存储海量的数据, 真正解决传统关系型数据库的痛点。...吞吐量 Kafka 支持以增加 partition 个数的方式,来增加整个 topic 的吞吐量。 消息队列 通过 Kafka 作为消息队列,解耦了收消息和发消息的服务,收发过程在毫秒级完成。...Spark可以用于批处理、交互式查询(通用Spark SQL)、实时流处理(通过Spark Streaming)、机器学习(通过Spark MLlib)和计算(通过Spark GraphX)。...数据监控与分析 用户可消费Maxwell发送到kafka的数据,监控相应数据库的每一条数据变化,用于业务数据异常监控、业务数据分析等场景。

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