ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
对上述原始数据，按照DEPARTMENT_ID(员工id)分组统计SALARY(薪水)的平均值。
👨🎓作者：Java学术趴 🏦仓库：Github、Gitee ✏️博客：CSDN、掘金、InfoQ、云+社区 💌公众号：Java学术趴 🚫特别声明：原创不易，未经授权不得转载或抄袭，如需转载可联系小编授权。 🙏版权声明：文章里的部分文字或者图片来自于互联网以及百度百科，如有侵权请尽快联系小编。 ☠️每日毒鸡汤：一件事你犹豫去不去做，那就是该立即动身做的。 1. 索引优化分析 1.1 手写SQL和机读SQL 机器读的SQL和我们写的SQL是不一样的。 📷 几种表关联方式 📷 1.2 索引 1
在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。
在数据处理和分析过程中，可能会涉及到数据的聚合操作（可理解为统计汇总），如计算门店每天的营业总额、计算各地区的二手房的平均价格、统计每个消费者在近半年内最后一笔交易时间等。如果基于数据库SQL的语法来解决这些问题，将会显得非常简便，如果没有数据库环境该如何实现类似聚合问题的解决呢？
现在，社交媒体、电商网站以及短视频应用源源不断地产生大量多模态数据。这些数据包含了自然语言、视觉信号、声音信号等多种类型。由于单一模式的数据分析已经不能满足日益复杂的查询需求，如何高效利用这些多模态数据变得至关重要。
设备的集合，通常指一组具有相同功能的设备。物联网平台为每个产品颁发全局唯一的ProductKey。
在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。
自发运动是自我意识的一个基本要素。准备电位（readiness potential--RP，自发动作前的一种缓慢神经活动）反映准备自发运动的神经过程；但至今对RP的解释仍有争议。先前研究表明内部身体信号影响感觉加工和持续神经活动，瑞士联邦理工学院认知神经科学实验室Hyeong-Dong Park和Olaf Blanke等人在Nature Communications杂志发表文章，研究内感受器身体信号在自发运动和RP中的潜在作用。实验要求被试执行两个经典的自发运动任务（Kornhuber任务和Libet任务）以及一个外部触发动作任务，同时记录被试的EEG和ECG信号以及呼吸数据。研究集中分析自发运动与心跳相位（心缩相位vs.心舒相位）、呼吸相位（吸气相位vs.呼气相位）的耦合。结果发现：
数说君的文前话 本文开始正式进入python的金融数据学习，为更好的学习，数说君为大家准备了一些基础知识。 → 如果对python完全不了解，点击这里： 统计师的Python日记【第1天：谁来给我讲讲Python？】 统计师的Python日记【第2天：再接着介绍一下Python呗】 → 本集涉及到的一些知识（您可以先看看，也可以看完原文再回过来按需索取）： 1）遍历一个文件夹里的数据文件（如很多csv文件），用 os.walk import os for root, dirs, files in os
我们知道，虽然mysql innodb有自己的log，mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式：Row 模式，Statement 模式，Mixed模式。因为statement模式有各种限制，通常生产环境都使用row模式进行复制，使得读取全量日志成为可能。
上一篇已经介绍了hadoop集群在centos和windows环境的搭建。这篇简单介绍在hadoop环境中简单计算示例。
Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。
大数据文摘作品，转载需授权 编译： 郭姝妤 姚佳灵 校对：吴怡雯 你已经花了无数时间来创建和进行一系列的活动，现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告，对整个工作感觉好极了，除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。 就算数据的其余部分很吸引人，你知道老板总是会不自觉地把注意力集中到那张表述不太清楚的幻灯片上。虽然你可能不喜欢那样，但是我们认为任何活动最重要的部分是在所有工作都做完了才到来的。换句话说，那张图是十分重要的。 当然，做一张简单的图表很容易，但是要让你的下次
在知名在线资源存储网站Box上，我们看到云服务已经经历了从一小撮应用服务器和数据库到高规格、高性能协作平台的转变。像大多数大型网络公司一样，Box也依赖于使用分布式缓存层来缓存经常访问的数据。
MySQL中你可以使用SELECT...INTO OUTFILE语句来简单的导出数据到文本文件上。
排序是计算机内经常进行的一种操作，其目的是将一组“无序”的记录序列调整为“有序”的记录序列。分内部排序和外部排序，若整个排序过程不需要访问外存便能完成，则称此类排序问题为内部排序。反之，若参加排序的记录数量很大，整个序列的排序过程不可能在内存中完成，则称此类排序问题为外部排序。内部排序的过程是一个逐步扩大记录的有序序列长度的过程。
近年来，大数据概念被炒的非常热，大数据公司也在快速的崛起，而人才的需求也越来越多。对于正在找大数据相关工作的同学们来说，面试时遇到什么问题才是他们最关心的。在下文中，本文专门搜集了86道hadoop面试时出现过的题目，希望助同学们面试一臂之力。
在PHP中，resource是一种特殊的数据类型，用于表示对外部资源的引用。外部资源可以是文件、数据库连接、网络套接字、图像资源等等。resource变量是一种标量类型，但它并不像字符串或数字那样存储原始数据，而是存储对资源的引用。因此，resource变量实际上是指向内存中资源的指针。
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行编程模型。由于其高效性和可扩展性，MapReduce已成为许多大型互联网公司处理大数据的首选方案。在本文中，我们将深入了解MapReduce，并使用Java编写一个简单的MapReduce程序。
递归和动态规划是算法界的两个扛把子，想进入算法之门，则必须理解、掌握这两种算法的本质。一旦参悟透这2种算法的精髓，再加上对树、图等复杂数据结构的深入理解，可以解决大部分的算法问题。
where & group by & having & order by & limit ⼀起协作
会员价值度用来评估用户的价值情况，是区分会员价值的重要模型和参考依据，也是衡量不同营销效果的关键指标。
上面还有一个缺陷，没有给出显著性检验，默认的cor.test只能对两个变量进行显著性检验，比如：
你已经花了无数时间来创建和进行一系列的活动，现在你终于准备好了要把结果展示给老板看。你已经精心排练了你的演示报告，对整个工作感觉好极了，除了那张展现结果表述得不是很清楚的幻灯片。
一、概述 Apache Flink是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。 同样地，ClickHouse是OLAP在线分析领域的一颗冉冉新星，它拥有极其出众的查询性能，以及丰富的分析函数，可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。 然而金无足赤，人无完人，每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标，接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来，取长补短，最终实现“效率翻倍，快乐加倍”的梦想。 二
其实计数排序是桶排序的一种特殊情况。 桶排序的核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出，组成的序列就是有序的了。
作者：董伟柯——腾讯云大数据产品中心高级工程师 概述 Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。 同样地，ClickHouse 是 OLAP 在线分析领域的一颗冉冉新星，它拥有极其出众的查询性能，以及丰富的分析函数，可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。 然而金无足赤，人无完人，每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标，接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来，取长补
连续特征离散化可以使模型更加稳健，比如当我们预测用户是否点击某个商品时，一个点击该商品所属类别下次数为100次和一个点击次数为105次的用户可能具有相似的点击行为，有时候特征精度过高也可能是噪声，这也是为什么在LightGBM中，模型采用直方图算法来防止过拟合。
Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：复制、堆叠、合并数据，用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 前面我们介绍过导入数据、ODS的使用、产生一个描述性结果的报告。到这一节，终于开始玩数据了。本节就开始复制和合并数据。 本节目录： 1. 使用SET语句复制数据集 2. 使用SET语句堆叠数据 3. 使用SET语句插入数据集 4. 一对一匹配合并数据 5. 一对多匹配合并数据 6. 合并统计量与原始数据 7. 合并total和原始数据 ---
在本文中展示了在现实假设下，确实可以直接从 JavaScript 绕过 TRR，从而允许攻击者利用浏览器中重新出现的 Rowhammer 漏洞。此外，分析揭示了实际规避 TRR 的新要求。例如，TRRespass所示快速连续激活多行可能并不总是足以产生位翻转。 DRAM 访问的调度也起着重要作用。
Innodb引擎的表用count(*),count(1)直接读行数，复杂度是O(n)，因为innodb真的要去数一遍。但好于具体的count(列名)。
1、将项目软件工具包导入 2、项目思路： 2.1、读取 HDFS 数据进行 ETL 清洗操作，并将最终结果写入到 HBase 中。 2.2、从 HBase 中读取数据，进行新增用户统计分析操作，并将结果写入到 Mysql。 3、细节实现 数据清洗： 3.1、LoggerUtil.java 3.1.1、主要作用：将字符串数据解析成 HashMap 键值对集合。 3.1.2、重要细节： 字符串的截取 不合法数据的过滤 字符串的解码（就是将%相关的字符串编码转换成可读类型的数据） 错误数据的 Logger
认识基本的数据类型有助于后期在数据预处理过程中如merge、append、duplicates drop等命令的正常运行
本文根据360算法专家史东杰在2019年软件绿色联盟开发者大会发表《AI算法在移动端安全实践和优化》主题演讲整理而成，从移动端的使用场景和建模优化两个维度介绍AI算法在360移动端的实践。
Hadoop离线数据分析平台实战——370外链信息分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 外链信息分析规则 和地域信息分析一样，在外链分析系统中， 我们也只是统计活跃用户、总会话以及跳出会话这三个指标的数据。 其中活跃用户和总会话个数和地域分析一样
我们现在从讨论编程模型和 API 转向实现它们的系统。模型和 API 允许用户描述他们想要计算的内容。在规模上准确地运行计算需要一个系统——通常是一个分布式系统。
导读：数据总线DBus的总体架构中主要包括六大模块，分别是：日志抓取模块、增量转换模块、全量抽取程序、日志算子处理模块、心跳监控模块、Web管理模块。六大模块各自的功能相互连接，构成DBus的工作原理：通过读取RDBMS增量日志的方式来实时获取增量数据日志（支持全量拉取）；基于Logstash，flume，filebeat等抓取工具来实时获得数据，以可视化的方式对数据进行结构化输出。本文主要介绍的是DBus中基于可视化配置的日志结构化转换实现的部分。
采集是整个视频推流过程中的第一个环节，它从系统的采集设备中获取原始视频数据，将其输出到下一个环节。直播系统开发中视频的采集涉及两方面数据的采集：音频采集和图像采集，它们分别对应两种完全不同的输入源和数据格式。
下图1所示是一个常见的需求，在多个列中放置着每个月份的数据，需要将月份移到单个列中，同时保留报表中的所有描述性信息。
Apache Druid是一款优秀的OLAP引擎，众所周知数据存储格式对一款存储系统来说是最核心的组件，Druid的数据格式是自定义的，以此保证了在海量数据下的亚秒级查询。本文深入分析Druid V1版本数据存储格式，包括索引结构和数据在磁盘中的存储方式。在阅读本文之前希望您对Druid和数据存储有简单了解。
使用频率最高的SQL语句应该就是select语句了，它的用途就是从一个或多个表中检索信息，使用select检索表数据必须给出至少两条信息：想选择什么，以及从什么地方选择
特别说明：本节【SAS Says】基础篇：读取数据（上），用的是数说君学习《The little SAS book》时的中文笔记，我们认为这是打基础的最好选择。 上两节 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（上） 【SAS Says】基础篇：SAS软件入门（下） 本节目录：（老手建议复习一下） 读取数据（上） 2.1 将你的数据放入SAS 2.2 用Viewtable窗口输入数据 2.3 用导入向导（Import Wizard）读取文件 2.4 告诉SAS你的原始数据在哪 2.5 List input
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
