工作这么多年，浪尖一直从事大数据相关的架构设计，计算框架的二次开发，尤其是实时计算框架，最近两年在搞实时数仓和数据分析，浪尖算是跟着大数据生态成长起来的老人了。...目前，大数据能做的或者还在折腾的方向基本就是： 1.数仓建设，大都是是 lamda 架构，也即是离线+实时数仓。这也是 lamda 架构演进的第二阶段。 2.通过湖仓一体，来实现离线和实时统一。...典型的组合是 flink+hudi，感觉还是 flink 发展带动的，目前问题比较多，比如血缘追踪，数据修正等。需配合一些 olap 框架，如 presto 和 ck。...5.数据开发，主要是 etl，特征抽取，sql 取数 boy 啥的，这类工作可替代性太强薪水上不去的，3-5 年以内的可以搞搞；5 年以上 希望大家远离吧，尽早提升。
导读：大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。
大数据技术在企业项目开发中主要涉及数据采集、数据存储和数据计算三个方面：数据采集是利用采集技术将各种数据源、不同格式的数据快速采集到大数据平台。...数据存储是将采集过来的数据，按照不同应用场景，使用不同技术进行存储，为数据计算做准备。数据计算可以根据数据的时效性，对存储的数据进行离线计算和实时计算，最终的计算结果可以为企业决策提供数据支撑。...数据采集、数据存储和数据计算这三个方面是大数据工程师的必备技能。 大数据不是一项专门的技术，而是很多技术的综合应用。可以通过一系列大数据技术对海量数据进行分析，挖掘出数据背后的价值。...数据从总体上可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。...数据获取 数据总体可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据的字段类型和长度限制，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
大数据Hadoop生态圈-组件介绍 Hadoop是目前应用最为广泛的分布式大数据处理框架，其具备可靠、高效、可伸缩等特点。 Hadoop的核心组件是HDFS、MapReduce。...随着处理任务不同，各种组件相继出现，丰富Hadoop生态圈，目前生态圈结构大致如图所示： 根据服务对象和层次分为：数据来源层、数据传输层、数据存储层、资源管理层、数据计算层、任务调度层、业务模型层...接下来对Hadoop生态圈中出现的相关组件做一个简要介绍。 1、HDFS（分布式文件系统） HDFS是整个hadoop体系的基础，负责数据的存储与管理。...数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。 Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。...它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
第二章，数据类型。这一章在我面对的面试中，是高频考点。看完这一章，你需要知道，有哪几种数据类型，有哪些二值逻辑，哪些又是四值逻辑，要能脱口而出头的那种，比如logic是几值，bit类型是几值。...除了数据类型，这一章的重点 还有数组，数组类型有哪些，又分别有什么特点，相互又有什么区别，各自的应用场景，每次都问，真的每次都问，这真的是高频考点！！ 第三章，过程语句和子程序。
文章目录 一、环境需求 R 及 Rstudio 的安装配置 RCircos安装 二、绘制圈图 0.载入包 1.绘制人染色体圈图 2.绘制基因 5.绘制折线图 6.绘制网络图 7.添加和弦图...install.packages("BiocManager") library(BiocManager) # 方法一 BiocManager::install("RCircos",ask = F,update = F) 二、绘制圈图...0.载入包 rm(list=ls()) # 载入包 library(RCircos) 1.绘制人染色体圈图 # 绘制人染色体圈图 ----------------------------------...-------------------- # 导入内建人类染色体数据 data(UCSC.HG19.Human.CytoBandIdeogram) # 设置染色体数据 cyto.info <- UCSC.HG19...会在根目录发现导出的圈图 ?
想关注你的爱豆最近在娱乐圈发展的怎么样吗？本文和你一起爬取娱乐圈的排行榜数据，来看看你的爱豆现在排名变化情况，有几次登顶，几次进了前十名呀。...如果我们想一个一个复制这些数据，再进行分析，估计要花一天的时间，才可以把明星的各期排行数据处理好。估计会处理到崩溃，还有可能会因为人为原因出错。 而用爬虫，半个小时不到就可以处理好这些数据。...接下来看看怎么把这些数据用Python爬下来吧。 二、先来看下爬取后数据的部分截图 1 男明星人气榜数据 ? 2 女明星人气榜数据 ?...注2：如果对Requests库不了解，可以参见本公众号中文章【Python】【爬虫】Requests库详解 2 把爬取到的数据整合到一个数据框中 #把爬取的数据整合到数据框中 import re...本段代码是反复调用爬虫函数获取页面数据，并用append整合到一个数据框中。
都说朋友圈卖面膜的占了80%，成本几元的面膜可以卖到几十甚至上百，真的是如此吗？ 为了探明真相，我们耗时一个月，对朋友圈的卖货行为进行调查和统计，数据仅供参考，请勿对号入座。...附上最新版的社会化营销核心平台大全，推广的渠道可谓是多种多样，放过朋友圈吧，那只是个晒太阳的地方。 来源：中国统计网
1、HBase 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化数据集群。像Facebook，都拿它做大型实时应用。...2、Hive Facebook领导的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...3、Pig Yahoo开发的，并行地执行数据流处理的引擎，它包含了一种脚本语言，称为Pig Latin，用来描述这些数据流。...Pig Latin本身提供了许多传统的数据操作，同时允许用户自己开发一些自定义函数用来读取、处理和写数据。在LinkedIn也是大量使用。...4、ascading/Scalding Cascading是Twitter收购的一个公司技术，主要是提供数据管道的一些抽象接口，然后又推出了基于Cascading的Scala版本就叫Scalding
今天我们就来讲讲Spark生态圈入门。...Spark生态圈核心组件 围绕Spark，技术生态圈也不断完善，生态圈的各个组件，在Spark Core的支持下，能够满足更多实际业务场景下的数据处理需求。...生态圈其他组件 前面所讲的是Spark当中需要掌握的重点组件，而除此之外，还有Tachyon、BlinkDB、Mesos等组件，也提供相应的支持。...关于大数据Spark框架，Spark生态圈入门，以上就为大家做了一个简单的介绍了。...Spark在大数据领域当中，占据着明显的市场规模，而学习大数据，Spark及其生态圈，是需要掌握的重点内容，需加以重视。
他先后拜访国内多位保险公司高管，寻找双方基于互联网与大数据分析模型开展保险创新业务的可行性。 “互联网正在悄悄改变保险业的整个生态圈，从产品设计、营销服务、流程再造、投资风险承受能力等等各个环节。”...模拟“投资情景” 《21世纪》：保险产品本身已有大数据分析的基因，那么，基于互联网的大数据分析模型，还会给保险产品创新带来多大推动力？...Peter：的确，多数保险产品是由精算师借助各类数据设计的，但这些数据以往主要用于完善保险产品理赔责任与化解运营风险。...在基于互联网大数据的分析下，保险公司可以加入个性化的投资风险承受程度，进而设计更多创新产品。...业务流程改造 《21世纪》：互联网要改变保险业生态圈，最大的难点是改造保险公司的业务流程，这种改造如何进行？
Wolfram|AlphaFacebook用户数据分析：分析朋友圈数据的最后机会！...前些年，在获得广大的数据提供者提供的大量数据后，我们利用Wolfram语言中的社交网络分析、机器学习和数据可视化这些强大的工具来分析并获得Facebook用户的人口统计资料以及他们的兴趣爱好等数据。...因此，在大多数情况中，我们将不能获得充足的Facebook朋友圈数据，无法得到他们的活动行为数据图，因此也就无法通过数据计算来获得他们的地理位置、年龄、婚姻状况以及其他个人性格特征等信息。...这样一来，搜集数据就没那么容易了，许多人能够获得的数据量将大大减少，尽管如此，我们还是对Facebook提高用户数据的缺省安全表示完全支持。...Facebook活动行为数据分析报告。
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所需要的各种工具：锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。...大数据，首先你要能存储大量数据。 传统的文件系统是单机的，不能横跨不同的机器。...比如，要想获取/hdfs/tmp/file1的数据，你引用的是一个文件路径，但是实际的数据存放在很多不同的机器上。...HDFS为你管理这些数据。 数据存储完毕，就需要考虑怎么处理数据。 虽然HDFS可以从整体上管理不同机器上的数据，但是这些数据太大了。...你可以认为，大数据生态圈就是一个厨房工具生态圈。为了做不同的菜，中国菜，日本菜，法国菜，你需要各种不同的工具。
都说朋友圈卖面膜的占了80%，成本几元的面膜可以卖到几十甚至上百，真的是如此吗？ 为了探明真相，我们耗时一个月，对朋友圈的卖货行为进行调查和统计，数据仅供参考，请勿对号入座。...附上最新版的社会化营销核心平台大全，推广的渠道可谓是多种多样，放过朋友圈吧，那只是个晒太阳的地方。 亲爱的坛友们，当你们的好友中出现刷屏发广告的个人微商时，你会怎么处理？...A 善意提醒 B 设置不看其朋友圈 C 删友、拉黑 偷偷的告诉你，楼主果断的选择B~~~
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12、找点POI数据，很准确 13、https://zhuanlan.zhihu.com/p/69478862 14、 15、下一步，跑大量POI数据。
原文作者：smallnest Go生态圈有好几个K/V数据库，我们经常用它来做我们的存储引擎，但是这些数据库引擎的性能如何呢？...本文试图用性能而不是功能的数据考察这些数据库，我测试了几种场景： 并发写、并发读、单一写并发读、并发删除，得出了一些有趣的数据。...－buntdb: 一个基于内存的K/V数据库，也可以落盘。 －cznic/kv： 基本上不维护了。 －pebble: 一个性能优异的K/V数据库。...－map (in-memory) with AOF persistence: 基于map数据结构的数据库。...－btree (in-memory) with AOF persistence: 基于btree数据结构的数据库。
文章目录 Hadoop生态圈总览图 1.HDFS（分布式文件系统）——核心 2.MapReduce（分布式计算框架）——核心 3.Yarn（分布式资源管理器）——核心 4.Spark（分布式计算框架...Zookeeper（分布式协作服务） 15.HCatalog（数据表和存储管理服务） 16.Impala（SQL查询引擎） 17.Presto（分布式大数据SQL查询引擎） Hadoop生态圈总览图...Reduce task：从Map 它深刻地执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据分组传递给用户编写的Reduce()函数执行。...数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。 Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。...它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
DT君年轻的时候，曾以为高大上的数据玩家每天都在用数据改变世界。 直到目睹了DT数据社群（后台回复“数据社群”可获取入群密匙）里大家聊起行业焦虑时，滔滔不绝的吐槽。...相信有很多人，在掉进数据行业之前，并不知道后面有这么多“坑”在等着自己。入门后，才发现过去的自己每天都在过愚人节。 在今天，这个充满谎言的日子里，DT君偏想和大家唠唠数据圈的扎心真相。...▍“我们这里没有数据分析师，只有表哥表姐” “用数据驱动企业发展”，这句话透露出了数据分析师的职业使命感。 但现实是——“理想高远，工作琐碎”。...他们只是苦逼的数据民工 DT数据社群里，有人从数据分析师转行做了算法工程师，旁人看来是一跃爬到了数据鄙视链的顶端，她却说自己“从一个坑爬出来，跳到了另一个更大的坑”。...▍真话时刻 数据圈每个岗位都有专属自己的苦逼，篇幅有限，DT君只能有限举例。 ?
用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。 事实上，Altair能做的还有很多，大家可以去官网example gallery观赏 ?...但是如果需要实例数据集，还要安装vega_datasets： pip install vega_datasets 然后打开anaconda安装目录，打开Navigation ?...： quantitative：缩写Q 连续型数据 ordinal：缩写O 离散型 nominal：缩写N 离散无序 temporal：缩写T 时间序列 分类与聚合：最大值、最小值、均值、求和等等 ?...交互 除了绘制基本图像，Altair强大之处在于用户可以与图像进行交互，包括平移、缩放、选中某一块数据等操作。在绘制图片的代码后面，调用interactive()模块，就能实现平移、缩放。 ?...Altair还为创建交互式图像提供了一个selection的API，在选择功能上，我们能做出一些更酷炫的高级功能，例如本文开头处展示的GIF，对选中的数据点进行统计，生成实时的直方图。
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