数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
在性能测试中，测试数据一般都是单独存在日志文件中，呈现出来的都是一些冰冷的数据，比如：
上周，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《腾讯打破2016 Sort Benchmark 4项记录，98.8秒完成100TB数据排序》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实
MergeTree是ClickHouse的一个重要存储引擎，其工作原理和基本原则如下：
TopN 的需求场景不管是在离线计算还是实时计算都是比较常见的，例如电商中计算热门销售商品、广告计算中点击数前N的广告、搜索中计算搜索次数前N的搜索词。topN又分为全局topN、分组topN, 比喻说热门销售商品可以直接按照各个商品的销售总额排序，也可以先按照地域分组然后对各个地域下各个商品的销售总额排序。本篇以热门销售商品为例，实时统计每10min内各个地域维度下销售额top10的商品。
我很在意WPF的发展，有人说微软不再维护WPF了，无所谓，随他去。 MSDN上有简体版：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/vstudio/bb613588.aspx，但翻译的有点糟糕 英文原文地址：http://msdn.microsoft.com/library/vstudio/bb613588 下面是我的翻译： Ribbon Control: WPF4.5包含Ribbon control；Ribbon control包含快速访问工具栏，系统菜单栏和标签页。
本月初，腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。（了解详情请点击《全球计算奥运冠军花落腾讯，腾讯云数智打破4项世界纪录》） 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管
导读：腾讯云大数据联合团队以98.8秒的成绩完成100TB数据排序，摘得2016 Sort Benchmark全球排序竞赛冠军。在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台分别夺得Sort Benchmark大赛GraySort和Minutesort的冠军，创造了四项世界纪录。 此次参赛的腾讯云大数据联合团队，是由腾讯云存储产品中心、腾讯数据平台部组成，团队成员在大数据技术和应用管理上都有着非常丰富的实践经验，尤其是腾讯数据平台部一直在管理的腾讯大数据集群，是世界上最大的大数据集群之一。 这样一支颇具实力的团队是
大数据笔面试系列文章分为两种类型：混合型（即一篇文章中会有多个框架的知识点—融会贯通）；专项型（一篇文章针对某个框架进行深入解析—专项演练）。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
1. shuffle过程的数据是如何传输过来的，是按文件来传输，还是只传输该reduce对应在文件中的那部分数据？
在数据排序的算法中，不同数据规模应当使用合适的排序算法才能达到最好的效果，如小规模的数据排序，可以使用冒泡排序、插入排序，选择排序，他们的时间复杂度都为O（n2），大规模的数据排序就可以使用归并排序和快速排序，时间复杂度为O（nlogn）。今天我们就来看一下归并排序和快速排序。
近日，大数据软件公司 Databricks 获得 6000 万美元 C 轮融资，由New Enterprise Associates 领投，Andreessen Horowitz 参投，本次投资有望帮助公司完成在数据的组织、计算和交付方面的一次跨跃。 Databricks 成立于 2013 年，总部设在旧金山，属于 Spark 的商业化公司，由美国伯克利大学 AMP 实验室著名的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数
自从 React 16.8 发布之后，它带来的 React Hooks 在前端圈引起了一场无法逆转的风暴。React Hooks 为函数式组件提供了无限的功能，解决了类组件很多的固有缺陷。这篇教程将带你快速熟悉并掌握最常用的两个 Hook：useState 和 useEffect。在了解如何使用的同时，还能管窥背后的原理，顺便实现一个 COVID-19（新冠肺炎）可视化应用。
在数据处理或者数据分析的场景中，需要对已有的数据进行排序，在Excel中可以通过排序功能进行整理数据。而在Java中，则可以借助Excel表格插件对数据进行批量排序，下面是一些常见的数据排序方法：
1. Hellow hadoop~~! Hadoop（某人儿子的一只虚拟大象的名字）是一个复杂到极致，又简单到极致的东西。 说它复杂，是因为一个hadoop集群往往有几十台甚至成百上千台low cost的计算机组成，你运行的每一个任务都要在这些计算机上做任务的分发，执行中间数据排序以及最后的汇总，期间还包含节点发现，任务的重试，故障节点替换等等等等的维护以及异常情况处理。谁叫hadoop集群往往都是由一些平民计算机组成，没事儿罢个工什么的，实在是再寻常不过的事情。 而说其简单，则是因为，上面说到的那些
ReactJS通常也被称为"React"，是一个刚刚在这场游戏中登场的新手。它由Facebook创建，并在2013年首次发布。Facebook认为React在处理SPA问题上可以成为Angular的替代品，因此如果你认为Angular和React这两种框架是竞争对手，那你的理解就对了。不过，与Angular相比，React最大的不同之处在于，它是一个更高效、具有更高性能、速度更快的类库。下图展示了使用React、Angular、Knockout（另一种类库，在本文中不做讨论），以及纯粹的JavaScript
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
最近在MySQL运行中应用程序报错，/home/mysql/data3009/tmp/#sql_14cdb_24' is full" 。
在Excel里对数据排序是非常简单的一个操作，只需要选中数据，点击菜单-数据-排序，然后选择相应的字段和排序方式即可。
构建既可扩展又引人入胜的现代 Web 应用程序需要使用相关技术。ReactJS和Flask是两个流行的框架，分别用于前端和后端开发。
原文：History of massive-scale sorting experiments at Google 作者：Marian Dvorsky 译者：孙薇 责编：钱曙光，关注架构和算法领域 自从相关工具创建以来，我们一直通过对海量的随机数据执行排序来测试MapReduce。这种方式很受欢迎，因为生成任意数量的数据非常简单，想要验证输出结果是否正确也很简单。 尽管最开始的MapReduce论文报告的是TeraSort的结果。工程师们将定期对1TB或10TB数据执行排序当
背景 11月10日，具有计算奥运会之称的 Sort Benchmark 全球排序竞赛公布了2016年最终成绩，腾讯云大数据联合团队用时不到99秒（98.8秒）就完成 100TB 的数据排序，打破了阿里云去年创造的329秒的记录。在更早前，百度创造的纪录是716秒，Hadoop 的记录是4222秒。 在这次竞赛中，腾讯云数智分布式计算平台，夺得 Sort Benchmark 大赛 GraySort 和 MinuteSort 的冠军，这也体现了腾讯云数智分布式计算平台在数据处理上的优越性能。在竞赛结果公布之后，
实现批处理的技术许许多多，从各种关系型数据库的sql处理，到大数据领域的MapReduce，Hive，Spark等等。这些都是处理有限数据流的经典方式。而Flink专注的是无限流处理，那么他是怎么做到批处理的呢？
通常情况下使用在“计算列”之中，如果度量值中添加了存储的虚拟表，涉及到跳出上下文时，也可以使用这两个函数。
官方一句很简单的话，道出了什么是ReactJS，就是，一个用于构建用户界面的JavaScript框架，是Facebook开发的一款的JS框架。
我们在进行软件项目研发成本估算与测量过程中，功能点计数项分为数据功能（逻辑文件）和交易功能（基本过程）两类。那么，什么是基本过程呢？ 所谓的基本过程就是用户可以明确感知其业务意义的一次操作，比如对业务数据的增、删、改、查，操作后系统进入相对稳定状态。一个基本过程应该是业务上的原子操作，并产生基本的业务价值，基本过程必然穿越系统边界，基本过程应包含从开始到结束所遇到的所有正常和异常情况。 比如用户要查看某个报表，他可能需要：登陆系统进行身份的有效验证、获取信息X、数据排序、获取报表格式信息、生成报表、调取数据显示等操作。无论本次操作成功与否或用户中途去进行其他操作，而这一系列的步骤其实只是一个基本过程。 基本过程分为EI、EO和EQ类。 EI是处理来自系统边界之外的数据或控制信息的基本处理过程。其主要目的是维护一个或多个ILF或者改变系统的行为。对业务对象的增、删、改；输入信号并改变系统行为的启动服务等操作通常都是EI。 EI的基本识别规则如下： a) 是来自系统边界之外的输入数据或控制信息； b) 如果穿过边界的数据不是改变系统行为的控制信息，那么至少应维护一个ILF； c) 确保该EI没有被重复计数，即任何被分别计数的两个EI至少满足三个条件之一（涉及的ILF或EIF不同、涉及的数据元素不同或处理逻辑不同），否则被视为同一EI； EO是向系统边界之外发送数据或控制信息的基本处理过程，其主要目的是向用户呈现经过处理的信息，而不仅仅是在应用中提取数据或控制信息，对已有数据的统计分析、生成报表通常属于EO。 EO的基本识别规则如下： a) 将数据或控制信息发送出系统边界； b) 处理逻辑包含至少一个数学公式或计算过程；或者产生了衍生数据；或者维护了至少一个ILF；或者改变了系统的行为； c) 确保该EO没有被重复计数，即任何被分别计数的两个EO至少满足三个条件之一（涉及的ILF或EIF不同、涉及的数据元素不同或处理逻辑不同），否则被视为同一EO； EQ是向系统边界之外发送数据或控制信息的基本处理过程，其主要目的是向用户呈现未经加工的已有信息。对业务数据的查询、已有信息的显示通常属于EQ。 EQ的基本识别规则如下： a) 将数据或控制信息发送出系统边界； b) 处理逻辑可以包含筛选、分组或排序； c) 处理逻辑不可以包含数学公式或计算过程，不可以产生派生数据，不可以修改逻辑文件；也不可以改变系统行为，但可以对已有数据进行筛选、分组或排序 d) 确保该EQ没有被重复计数，即任何被分别计数的两个EQ至少满足三个条件之一（涉及的ILF或EIF不同、涉及的数据元素不同或处理逻辑不同），否则被视为同一EQ EI/EO/EQ主要目的区别如下表：
本文转载自InfoQ： http://www.infoq.com/cn/articles/more-than-react-part02 本系列的上一篇文章《为什么ReactJS不适合复杂交互的前端项目》中列举了前端开发中的种种痛点。本篇文章将详细探讨其中的“复用性”痛点。 我们将用原生DHTML API、ReactJS和Binding.scala实现同一个需要复用的标签编辑器，然后比较三个标签编辑器哪个实现难度更低，哪个更好用。 标签编辑器的功能需求 在InfoQ的许多文章都有标签。比如本文的标签是“bin
说不会对数据排序的举手，所有的手都放下了。拿到数据，谁还不会排序吗？就连你在打牌时都在排序。 可是这一小小的操作，在数据分析中到底有多重要，有人知道吗？我们先来看一下排序的动态原理图，是不
数据类型是编程中不可或缺的基本概念。在 Python 中，有多种数据类型，每种都有其独特的特点和用途。本文将带你深入了解常见的 Python 数据类型及其实际应用。
当然不止。我觉得刷题是一件有意思的事，就像小猫小狗咬自己尾巴，玩弄的不亦乐乎。比喻可能不太恰当，是有种沉迷小游戏的感觉。可是在艰难打野的过程中，我们不要忘了，最重要的是：了解每种技能包的特点，适合解决的问题和场景。在特定实战场景下能够使用特定的技能包，自创技能包。这才是武功的至高境界。
集中趋势（Central Tendency）是指一组数据项某一中心值靠拢的程度，它反映了一组数据中心点的位置所在。
在 Golang 语言项目开发中，经常会遇到数据排序问题。Golang 语言标准库 sort 包，为我们提供了数据排序的功能，我们可以直接使用 sort.Sort() 函数进行数据排序，sort.Sort() 函数底层实现是以快排为主，并根据目标数据的具体情况选择不同的排序算法。本文我们介绍 sort 包排序数据的使用方法。
说不会对数据排序的举手，所有的手都放下了。拿到数据，谁还不会排序吗？就连你在打牌时都在排序。 可是这一小小的操作，在数据分析中到底有多重要，有人知道吗？我们先来看一下排序的动态原理图，是不是很直观！
饼图的设计应该直观而清晰，理论上，一个饼图不应该分割超过5块。下面就是两种可以让读者的注意力瞬间集中到你要表述的重点的方法。
Title: segRDA: An R package for performing piecewise redundancy analysis
数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。 通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！ 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统,让观众做尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。 当然，并不是所有的设计师是数据可视化专家，这就是为什么大部分的图表看上
无限流处理：输入数据没有尽头；数据处理从当前或者过去的某一个时间 点开始，持续不停地进行
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在ClickHouse的整个体系里面，MergeTree表引擎绝对是一等公民，使用ClickHouse就是在使用MergeTree，这种说法一点也不为过。
Python之排序算法：快速排序与冒泡排序 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/7828610.html 入坑(简称IT)这一行也有些年头了，但自老师讲课提过排序算法后几乎再也没写过排序算法，当然这也没有什么问题，实际的排序大多是将数据从数据库取出来前在数据库中就已经做好排序了，当然这个排序是SQL范畴的，如果真的需要在代码中排序也有对应的工具类来处理，就比如有Java中有Array.sort()来排列Array(数组类型)，功能虽说有限制，但也免去了撸码
之前写过一篇八种排序算法的博客，不过都是基于小数据量进行的排序，没有像这篇这样做大数据排序。文末会放出链接。
小编邀请您，先思考： 1 如何选择正确的图标视觉化数据？有哪些经验教训？ 数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容，增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，甚至完全背道而驰。 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的，不仅仅是选择合适的图表类型，更要以一种容易理解的方式来呈现信息，设计出更直观的导航系统，让观众尽可能减少理解方面的麻烦，做到一目了然。 当然
触发器 触发器是一种特殊类型的存储过程，不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义，以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。触发器可以查询其他的表，而且可以包含复杂的SQL语句他们主要用于强制服从复杂业务的规则或要求。 触发器是与表相关的数据库对象，在满足定义条件时触发，并执行触发器中定义的语句集合。触发器的这种特性可以协助应用在数据库端确保数据库的完整性。 触发器在数据库中定义了一系列的操作，可以在对指定表进行插入，更新或者删除的同时自动执行这些操作。 例如：西安北站所属办公室----->北
综上所述，在ClickHouse的MergeTree中，一级索引主要用于数据的物理排序和数据切分，支持范围查询和按顺序读取数据；二级索引主要用于查询优化，提供额外的查询功能和过滤条件。
通过可视化信息，我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息，或者更糟的是，完全背道而驰！
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