文章转自：真灼社 大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。...数据预处理就是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等。这个处理过程可以帮助我们将那些杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。...因此要对数据过滤、去噪，从而提取出有效的数据。 数据清理主要包含遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。...一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。...二）我国大数据的存储及处理能力挑战 当前，我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。
如何分析数据库的大日志文件？...在做数据库维护的时候，经常需要使用数据库日志来排查问题，有时候会遇到日志文件比较大，例如一个历史MySQL的slowlog上TB了，或者MongoDB的log上大几百G，通常这种情况下，我们有下面几个方法来处理日志...01 大日志处理方法 当我们遇到日志文件很大的时候，使用vim打开不可取，打开的时间很慢，而且还有可能打爆服务器内存。...一般是通过下面几种方法来处理： 1、head 或者 tail 命令查看日志首尾信息。...02 总结 文中我们一共分享了3种处理大的日志文件的做法： 1、tail 或者 head 命令 这种方式的使用场景有限制，只能查看日志首尾的内容。
数据不平衡是机器学习中一个常见的挑战，其中一个类的数量明显超过其他类，这可能导致有偏见的模型和较差的泛化。有各种Python库来帮助有效地处理不平衡数据。...在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。...1、imbalanced-learn imbalanced-learn是scikit-learn的扩展，提供了各种重新平衡数据集的技术。它提供过采样、欠采样和组合方法。...imblearn.ensemble import RUSBoostClassifier rusboost = RUSBoostClassifier() rusboost.fit(X, y) 总结 处理不平衡数据对于建立准确的机器学习模型至关重要...根据你的数据集和问题，可以选择最合适的方法来有效地平衡数据。
中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。...通常情况下，数据会被拆分成两个部分：当天数据和历史数据——处理当天数据的系统通常会捕获一天中的所有行为，而处理历史数据的系统需要负责前一段时间所积累的数据。...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。...使用HBase，用户可以在大的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大的问题。
下面是用于信息化管理的大数据工具列表： 1.ApacheHive 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。....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。...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
如果我们处理以年，月为单位的级别的数据处理，进行统计分析，个性化推荐，那么数据的的最新日期离当前有几个甚至上月都没有问题。...但是如果我们处理的是以天为级别，或者一小时甚至更小粒度的数据处理，那么就要求数据的时效性更高了。...Analytics 流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，如使用流式分析引擎如 Storm，Flink 实时处理分析数据，应用较多的场景如实时大屏、实时报表。 ...因此，用户可以复用同一个作业，来处理实时数据和历史数据。.../流处理，也支持有界数据处理/批处理！
如今，使用大GB的数据集并不罕见，特别是从头开始预训练像BERT或GPT-2这样的Tranformer模型。在这样的情况下，甚至连加载数据都可能是一个挑战。...在底层，这些功能都是由 Apache Arrow 内存格式和 pyarrow 库实现的，这使得数据加载和处理速度快如闪电。...为了处理这些情况，Hugging Face Datasets 提供了流式传输功能，允许我们动态下载和访问元素，而无需下载整个数据集。...可以使用IterableDataset.map()即时处理流数据集中的元素，如果你需要对输入进行标记，这在训练期间非常有用。...总结 总结来看，主要是通过内存映射与流处理来实现的大数据集加载，这也是业界比较常用的方案。
下面请看详细介绍： Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。...Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。...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，在一个非常大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。
大数据处理必备的十大工具 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。
---- 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
欢迎您关注《大数据成神之路》 本文将简单总结下一些处理海量数据问题的常见方法。当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。...四、堆 适用范围：海量数据前n大，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大。...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。...十、分布式处理 mapreduce 适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存 基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。...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大效率高。 如果数据无法放入内存。
LOB (Large Objects) 分为：CLOB和BLOB，即大文本和大二进制数据 CLOB：用于存储大文本 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存储大文本用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 * 大文本数据操作...; 39 statement.setInt(1, 1); 40 41 //大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根本支持不到那么大的数据
处理 Excel 比上章讲的处理 CSV、JSON、XML 文件要难多了，下面以 UNICEF(联合国儿童基金会) 2014 年的报告为例，来讲解如何处理 Excel 数据。...相关文章： 十分钟快速入门 Python Python数据处理(一)：处理 JSON、XML、CSV 三种格式数据 一、安装 Python 包 要解析 Excel 文件，需要用第三方的包 xlrd。...所以在解析之前先看看能不能找到其他格式的数据，比如 CSV、JSON、XML等，如果真找不到再考虑 Excel 解析。 处理 Excel 文件主要有三个库。...四、总结 处理 Excel 的三个库：xlrd，xlwt，xlutils。根据需要决定用哪些库。...下节会讲处理PDF文件，以及用Python解决问题。
不同变量之间取值差异大: 例如有些变量取值在 0~1 但有些取值为 10000-50000 以 KDD99 网络入侵数据集为例： KDD Cup 1999 Data（http://t.cn/RlSWpLF...这个问题是典型的特征工程（Feature Engineering）的范畴，这个领域的奇淫巧技实在太多，只能粗略的说一下对这种数据类型的基本处理流程。...首先我们假设，做数据处理的前提是我们不知道什么分类模型效果最好，且大部分分类器无法直接处理 “描述变量”(categorical variable)。...当然，我们知道以决策树为原型的模型可以处理不同的数据类型，且对于变量取值范围比较不敏感，还自带特征选择 (如计算节点分裂的基尼指数)。...移除不必要的变量，降低数据维度 在进行各种维度变换和复杂的处理前，一般我们希望去掉无用和低贡献度的变量，这会大大降低后续的处理难度。 1.1.
小编邀请您，先思考： 1 数据预处理包括哪些内容？ 2 如何有效完成数据预处理？ 数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。...因此，我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。...数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术，一般会用到多种预处理技术，而且对每种处理之后的效果做些分析对比，这里面经验的成分比较大...数据预处理的主要任务 1）数据清理 填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性 2）数据集成 集成多个数据库、数据立方体或文件 3）数据变换 规范化和聚集 4）数据归约 得到数据集的压缩表示...小结 本文我们简单介绍了数据挖掘中数据预处理的相关内容，只能说是浅尝辄止吧，期待更深入的研究。
text="xxxxxxxxxxxxxxxx" 一、 基于TF-IDF算法进行关键词抽取 from jieba import analyse # 引入TF-ID...
python中处理时间的模块有三个，datetime, time,calendar，融汇贯通三个模块，才能随心所欲地用python处理时间。...calendar.timegm和time. mktime string f和string p 格式化时间靠哥俩 你要还是嫌费事 asctime ,ctime来助力 专门帮你转字符串 前者接收struct_time 后者专门处理秒数...4、以上三个对象的操作和timedelta类 在实际使用中，我们有一大块需求就是对日期进行比较和加减运算。...无总结，不进步 本文的目的不在于详细说明python处理时间日期的api如何使用，而是想通过一个概览的形式，让大家抓住time和datetime模块的设计结构，从而能够清楚这些模块提供了哪些能力，在需要的时候能够想起来去用
date: 2018-07-16 09:39:40 tags: [图像处理] 图像分割-大津法 算法介绍 最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应阈值确定的方法，又叫大津法，简称OTSU...获取灰度图像img IplImage* dst = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1); int threshold = Otsu(img); //调用大津法求出最佳阈值...c = img.cols; //图像列数 int r = img.rows; //图像行数 int T = 0; //阈值 uchar* data = img.data; //数据指针
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