该任务最可能的错误原因是: com.alibaba.datax.common.exception.DataXException: Code:[Framework-14], Description:[DataX传输脏数据超过用户预期...，该错误通常是由于源端数据存在较多业务脏数据导致，请仔细检查DataX汇报的脏数据日志信息, 或者您可以适当调大脏数据阈值 .]. - 脏数据条数检查不通过，限制是[0]条，但实际上捕获了[42]条....该任务最可能的错误原因是: com.alibaba.datax.common.exception.DataXException: Code:[Framework-14], Description:[DataX传输脏数据超过用户预期...，该错误通常是由于源端数据存在较多业务脏数据导致，请仔细检查DataX汇报的脏数据日志信息, 或者您可以适当调大脏数据阈值 .]. - 脏数据条数检查不通过，限制是[0]条，但实际上捕获了[20]条....数据库被撑爆了
今天说一说oraclesql面试题sql笔试题_oracle高级面试题,希望能够帮助大家进步!!!...where t.name = e.name), t.phone = ( select e.phone from e,t where t.name = e.name); 3选择一段范围内的数据
上节讲了如何利用Python连接Oracle数据库并执行语句及发送邮件 其中讲到了利用查看表空间的使用率，这时我们就可以利用Python监控这个数值，等超过阈值后发送邮件通知我们 这节就讲述如何利用Python.../usr/bin/python #coding=utf8 import cx_Oracle from sendmail_phone import * def oraclesql(cursor):...tnsname='dctest' #这里我们利用Python的异常处理来捕获异常，具体用法请参考文章开始提到的教程 try: #这里我们使用sysdba权限连接oracle数据库...reason is '+ str(e)).strip() print (content) else: cursor = db.cursor() data=oraclesql...源码位置 代码放在我的github主页，欢迎大家查看 https://github.com/bsbforever/wechat_oms 至此自动化监控Oracle表空间已经讲完，下期编写批量检查多个数据库脚本
OracleClobToGreenplum 项目介绍 此Java项目主要介绍把Oracle数据库中的clob字段同步到Greenplum中,作者测试的效率大概为:5000条/13s,详细的过程请查看下文分析...OracleClobToGreenplum lib 主要存放以下依赖的jar,包含oracle与postgres的jdbc驱动 src connectionUtils.properties : 配置文件信息,其中oraclesql...在导出可运行JAR包是选择此类 com.chinadaas.connection : 主要有链接Oracle与Greenplum的JDBC信息 com.chinadaas.loaddata : 主要处理数据批量加载到...Greenplum的逻辑 com.chinadaas.utils : 此类下一个是读取配置文件的信息,一个主要是处理Oracle字段中的ascii值以及'的符号，'符号会影响SQL的拼接，导致插入数据错误...同步的效率统计 查看Oracle中的数据量以clob字段的最大长度: select count(*) from xiaoxu_test; -- 524,0487 select max(length
greenplum--summarize/tree/master/201908/OracleClobToGreenplum OracleClobToGreenplum 项目介绍 此Java项目主要介绍把Oracle数据库中的...OracleClobToGreenplum lib 主要存放以下依赖的jar,包含oracle与postgres的jdbc驱动 src connectionUtils.properties : 配置文件信息,其中oraclesql...Greenplum的逻辑 com.chinadaas.utils : 此类下一个是读取配置文件的信息,一个主要是处理Oracle字段中的ascii值以及'的符号，'符号会影响SQL的拼接，导致插入数据错误...同步的效率统计 查看Oracle中的数据量以clob字段的最大长度: select count(*) from xiaoxu_test; -- 524,0487 select max(length...27479s insert count:5240000耗时 27504s insert count:5240489已全部入库完毕,耗时:27544s 在以上可以看出同步了5240489行数据大概用时
用ANTLR实现数据加载器、语言解释器、语言翻译器。基于自动生成的语法分析树解析文件。...一、使用场景1.1、场景公司企业用途备注Twitter语法分析Hadoop生态Hive、Pig、数据仓库、分析系统Lex Machina分析法律文本OracleSQL开发者IDE和迁移工具NetBeans...解析C++Hibernate对象-关系映射框架（ORM）处理HQL语言其他文件读取器、遗留代码转换器、维基文本渲染器、JSON解析器、DNA模式匹配、数据读取、语言解释、翻译器1.2、简单描述生成语法分析器自动建立语法分析树自动生成树遍历左递归
对旗下大数据基础平台、大数据开发与治理、数据智能分析与洞察三大模块的全线产品进行全新升级，并重点发布了企业级数据计算与存储平台——自研大数据引擎 EasyMR。...EasyLake 则主要提供面向数据湖的统一元数据管理，及数据服务和分析。大数据基础平台旨在为各行业的数字化转型提供随时可用的强劲动力和坚实基础。...Hive Metastore 本身的元数据信息在开源方案中存储在 MySQL 和 OracleSQL 中，现在也可以通过适配国产数据库，如 TDSQL、OceanBase，对开源数据库进行替代。...第二步，进行数据迁移。包括历史数据和元数据的迁移，在迁移过程中，EasyMR 支持数据检验，保证在数据迁移过程中的数据一致。第三步，执行任务迁移。包括采集任务、数据加工任务、任务依赖关系以及分析引擎。...分行数据协同共享”的数据应用云平台。
大数据分析，数据敏捷分析，数据spss, 大数据应用，智能数据AI，围绕这些词汇的产品也不少，HADOOP, SPARK, HIVE, Teradata,greenlum 等产品。...问题1 ： 业务部门数据由于历史原因，使用的RDS 类型多种多样，有ORALCE ，有SQL SERVER ，有MYSQL ，甚至有MONGODB ，现在大数据分析，要整合部分这些数据库的数据，到一个大数据平台进行数据分析...问题2： 业务部门数据表设计之初，没有考虑ETL数据抽取的问题，换言之没有时间字段，你如何在上百G的数据中，抽取增量数据？...而每次数据不能及时供应的背锅侠，运维，还是站在背锅侠的最前端，多个数据源数据获取不及时造成数据获取延迟，数据获取不准确，数据提供的格式不对，数据提取时，对业务系统的负担，造成业务投诉。...2 一个能支持各种数据库，及大数据软件的数据交换中心的支持者 3 一个能在数据交换的过程中，还能做点数据的小变动，将不必要的数据，截止在数据的源端的工具。
数据集 | 聚数力平台 | 大数据应用要素托管与交易平台 1.GOT-10K中科院发布了目标追踪数据集，1万多条视频，150万个边界框【新闻稿】【下载链接】 2.谷歌再度开放Youtube视频数据集—...【下载链接】 3．DukeMTMC-reID，DukeMTMC 数据集是一个大规模标记的多目标多摄像机行人跟踪数据集。...【新闻稿】【下载链接】 自动驾驶 1.伯克利发布的BDD100K（目前规模最大的开放驾驶数据集）这篇文章里面有介绍，还有和其他的几个数据集的比较，感觉很优秀，这个数据集很新哦【下载链接】 2.这个链接里有好多...航拍数据 1.VEDAI：VEDAI是航空图像中的车辆检测数据集，是在无约束环境下对自动目标识别算法进行基准测试的工具。...COCO数据集：COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测，分割和字幕数据集。
PPT内容有很多经典可借鉴的数据架构与数据模型设计方法，细嚼慢咽：
数据合并2.1轴向堆叠数据2.1.1 concat()函数 2.2 主键合并数据2.2.1 merge()函数2.2.1.1 how参数可以取下列值 2.3 根据行索引合并数据2.3.1 join...数据清洗 1.1 空值和缺失值的处理 空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。 ...例如，通过爬虫采集到的数据都是整型的数据，在使用数据时希望保留两位小数点，这时就需要将数据的类型转换成浮点型。 ...数据合并 2.1轴向堆叠数据 2.1.1 concat()函数 concat()函数可以沿着一条轴将多个对象进行堆叠，其使用方式类似数据库中的数据表合并。 ...sort：根据连接键对合并的数据进行排序，默认为 False. 2.4 合并重叠数据 当DataFrame对象中出现了缺失数据，而我们希望使用其他 DataFrame对象中的数据填充缺失数据，则可以通过
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 本文对GIS行业相关的综合数据获取网站加以整理，包括但不限于遥感数据、气候数据、土地数据、土壤数据、农业数据、行政区数据、社会数据、经济数据等。...地铁数据7.3.1 SODA8 GDP、经济与社会数据8.1 GDP数据8.1.1 G-Econ8.1.2 中国公里网格GDP分布数据集8.1.3 中国公里格网GDP数据8.2 综合经济与社会数据8.2.1...其网站“Free Spatial Data”部分具有全球大量GIS数据，包括行政区边界数据、高程数据、人口数据、路网数据等。...其包含全球行政区数据与路网数据、土地覆盖数据等GIS数据。需要下载时，点击左上角“Export”按钮即可。同样的，在这一网站获取国外数据比较靠谱，国内数据一定需要注意领土问题。...其网站“Free Spatial Data”部分具有全球大量GIS数据，包括行政区边界数据、高程数据、人口数据、路网数据等。
title: "宽数据变长数据"output: html_documentdate: "2024-04-14"R Markdownhead(iris)## Sepal.Length Sepal.Width...the conflicted package () to force all conflicts to become errors```r#长数据变宽数据
大家好，我是独孤风，大数据流动的作者。 最近几个概念频繁出现在大家的视野内。 什么是数据管理，数据治理，数据中心，数据中台，数据湖？ 他们之间又有怎么样的区别和联系呢？...良好的数据管理需要进行全面的战略规划,包括确定组织的数据需求、数据架构的设计、明确数据收集方式、建立数据安全与监控措施等。...二、数据治理 数据治理是组织进行数据管理的重要组成部分,它提供了数据管理所需的决策、监督与控制能力。数据治理的目标是制定数据使用规范,优化数据系统,确保数据的可用性、一致性、质量和安全性。...数据治理的主要工作包括制定数据治理策略和框架,进行数据资产登记,建立数据目录、数据地图,以全面了解企业数据资产。还需要持续对数据进行监控与考核,衡量数据质量,并进行风险评估与处理。...使不同系统的数据能够互联互通。 在数据治理方面,数据中台将不同系统的数据集成入统一的平台,建立数据标准、数据评估体系、数据安全体系,对内部数据进行集中治理。确保数据质量可控、数据应用可信。
银行业大数据 银行业日常产生大量数据。 为了区别于竞争对手，银行正在采用大数据分析作为其核心战略的一部分。 分析将成为银行关键的游戏变革者。 在这张信息图中，我们探讨了银行在业务中采用分析的方面。...总结 银行业所面临的主要挑战：大数据，数据治理，客户管理和分析，欺诈识别 银行业分析的关键领域：风险分析，客户管理，操作优化 原文链接： https://blog.aureusanalytics.com
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...，它小得多，但可以得到相同或相近的结果 5）数据离散化 数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要 三....数据清洗 现实数据并不总是完整的，往往由于设备异常，与原有数据不一致而被删除，因误解而没有录入的数据，对数据的改变没有进行日志记载等原因，导致数据存在空缺值。...数据归约和离散化 数据仓库中往往存有海量数据，在其上进行复杂的数据分析与挖掘需要很长的时间。数据归约可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但可以产生相同的（或几乎相同的）分析结果。...并且在数据立方体中存在着不同级别的汇总，每个较高层次的抽象将进一步减少结果数据。数据立方体提供了对预计算的汇总数据的快速访问，在可能的情况下，对于汇总数据的查询应当使用数据立方体。
我在阿里就经历了从“数据产品”到“数据作为产品”的阶段，后者其实才是大数据的真正产物，也是人工智能的源泉。...我在阿里就经历了4 个不同阶段：数据驱动决策、数据驱动流程、数据驱动产品、数据驱动业务。在此过程中，你会发现，数据驱动的目标越模糊、数据越零散、人的互动环节越多，智能项目开展起来就越吃力。...三 从数据战略到数据治理，别让数据成为累赘 如前所述，数据资源的积累是发展数字经济的前提。企业在向往智能时代所带来的机遇的同时，更要为企业的未来目标制定数据战略。...选择公共数据也有一定的技巧，简单归类就是：各部门已经在高频率但低效率的单线流通的数据，被野蛮重复复制到各部门的相同数据，大家都有意愿首先标准化的数据。...大数据背后的逻辑是数据积累越多越好，在过去两三年，很多企业都相信有了大量数据资源后，就能对企业的业务产生更大价值。
今天给大家分享一下 数据开发工作中数据建模的步骤， 第一步：选择模型或者自定义模型 这第一步需要我们基于业务问题...这一步，就需要将可用的模型开发出来，并部署在数据分析系统中，然后可以形成数据分析的模板和可视化的分析结果，以便实现自动化的数据分析报告。 应用模型，就是将模型应用于真实的业务场景。...比如回归模型的优化，你可能要考虑异常数据对模型的影响，也要进行非线性和共线性的检验；再比如说分类模型的优化，主要是一些阈值的调整，以实现精准性与通用性的均衡。...实际上，模型优化不仅仅包含了对模型本身的优化，还包含了对原始数据的处理优化，如果数据能够得到有效的预处理，可以在某种程度上降低对模型的要求。...所以，当你发现你尝试的所有模型效果都不太好的时候，别忘记了，这有可能是你的数据集没有得到有效的预处理，没有找到合适的关键因素（自变量）。
从市场需求及应用的角度来看，通过对大数据的存储、挖掘和分析，大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为，促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。...还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。...它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN … 6可视化技术 可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。...实施步骤 1理解业务 从政府/企业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。 2理解数据 收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。...包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。 3准备数据 将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
