大数据技术和产业的蓬勃发展，使资料成为了重要的生产力，同时也使当今社会的生产关系发生了变革。大数据时代的战略意义不仅在于掌握庞大的资料信息，还在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的关系。很多人其实并不清楚大数据到底是什么？今天，就透过大数据的定义、分析、工具、应用与案例，助你全方位解读「大数据」。一、大数据的定义大数据（Big Data), 又称作巨量资料。认识大数据，首先从大数据的特性和类型入
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2024-01-08 13:08:45
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# 大数据分析与自定义维度分析的开源实现指南
在当今数据驱动的时代，大数据分析已成为企业决策的重要工具。对于刚入行的小白来说，理解大数据分析的基本流程和如何在开源环境中实现自定义维度分析至关重要。本文将带您逐步了解这一过程，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
在开始之前，让我们先看一下实现大数据分析和自定义维度分析的流程。下表概述了主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-15 05:55:18
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文章目录UDFUDAF无泛型约束的UDAFUDFUDF 接受一个参数返回一个结果 spark.udf.register("toUppperCaseUdf",(cloumn:String) => cloumn.toUpperCase) spark.sql("select toUppperCaseUdf(name)
原创
2022-02-15 14:32:17
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文章目录UDFUDAF无泛型约束的UDAFUDFUDF 接受一个参数返回一个结果 spark.udf.register
原创
2021-05-31 17:15:44
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网站数据分析的基本流程 网站数据分析没有规范的分析流程容易使最后的结果逻辑混乱或者偏离原来的主题，所以一套规范的流程能够使网站分析更加清晰和有效。 网站分析其实就是一个发现问题、分析问题的解决问题的过程。问题的发现可以来源于多方面：网站运营中遇到的问题、用户的反馈和抱怨、日常统计数据的表现异常等；分析问题的过程就是根据遇到的问题运用合理的方法对其进行解释，这也是本站重点探讨的方向；而最后的解决
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2024-05-30 07:18:16
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# 数据分析中的自定义指标设计
在当今数据驱动的时代，数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一部分。企业通过数据分析来获取洞察、做出决策、评估绩效以及优化运营。而在数据分析的过程中，设计自定义指标尤为重要。本篇文章将深入探讨什么是自定义指标，如何设计它们，并通过代码示例来帮助读者理解这一过程。
## 什么是自定义指标？
自定义指标是根据特定业务需求所创建的度量标准。这些指标可以帮助企业跟踪关键
在当今数据驱动的时代，自定义数据分析成为了许多企业不可或缺的部分。通过开源项目，团队能够灵活地定制分析解决方案，从而满足具体的业务需求。在这篇文章中，我将详细记录我在开发一个自定义数据分析的开源项目中的历程，涵盖从背景定位到扩展应用的每一个环节。
### 背景定位
在我们的案例中，企业正面临日益增长的数据分析需求。我们需要一个能够灵活适应不同数据源和分析需求的解决方案。这是整个项目的起点所在。
自定义数据类型自定义数据类型有：结构体、共用体(联合体)、枚举结构体类型定义： 不是基本类型也不是指针，它是若干相同或不同类型数据的集合。结构体用于将不同类型的数据组合到一起，以便引用。**定义方法1：**我们在使用结构体之前必须先有类型，然后用类型定义数据结构，这个类型相当于一个模具。①声明结构体类型：struct 结构体类型名
{
成员列表
};②定义结构体变量struct 结构体类型名 结
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2024-04-10 16:58:23
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简介：序列化：顾名思义就是将你所需要操作的实体及属性按照指定的顺序进行操作执行反序列化：将序列化操作的字段或实体属性进行还原操作注意：使用的是哪个的就必须一直使用那个，不然会导致不必要的引用问题测试用例模拟：测试实体属性@Data
@AllArgsConstructor
public class JsonBean {
@JsonProperty(value = "faster
原创
2024-05-11 11:49:02
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背景 Superset 是 Airbnb 开源的数据分析与可视化平台，同时也是由 Python 语言构建的轻量级 BI 系统。Superset 可实现对 TB量级数据进行处理，兼容常见的数十种关系或非关系型数据库，并在内部实现 SQL 编辑查询等操作。除此之外，基于 Web 服务的 Superset可实现多用户协使用，并可针对不同角色进行权限管理。Superset 如今已归属于 Apache 孵化
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2023-11-08 22:42:31
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如何针对不同的看数对象，让其快速了解现状？如何通过演讲汇报，让讲解更加简洁生动？如何通过数据分析，作出更好的业绩？如何通过数据分析，为领导们排忧解难？这些是每个数据分析师在职场上遇到的常见问题，以及期望自我提升的地方。Smartbi提供了多种图形组件可用于数据分析，而数据分析的各类可视化图表正是数据分析师们需要具备的基本知识，掌握每个图表适用的场景，可使数据分析工作事半功倍。今天小编为大家总结了1
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2024-01-31 17:32:56
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对于 Pandas 运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及 Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas 和 Numpy 大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合 RAM&n
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2024-02-29 19:25:38
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摘要：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。大数据分析的定义：大数据分析，即对规模巨大的数据进行分析，能够高效存储和处理海量数据、并有效达成多种分析目标的工具及技术的集合。Gartner将大数据分析定义为追求显露模式检测和发散模式检测，以及强化对过去未连接资产的使用的实践和方法，意即一套针对大数据进行知识发现的方法。通俗地讲，
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2024-01-14 13:11:21
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1.常用ListViewAdapter的几种适配器比较 1、ArrayAdapter<T>。这是一个支持绑定任意对象数组到列表的数据适配器。这个适配器默认的View绑定是一个TextView。当这个TextView被使用的时候， 它将调用这个数组中每一个对象的toString()方法。如果需要选择性地显示数组中
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2024-05-16 14:26:57
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SonarQube 7.8自定义规则插件教程网上教程参差不齐，到处copy，各种坑。另外SonarQube源码里面的demo都是最新版本的，不适用旧版的开发教程，当前7.8的版本已经用了好久，换新版本也不值当。所有只能自己捣鼓。在自己折腾一天后，结合网上教程和SonarQube的源码，决定把完整的过程写下来，以免后人捉急写自定义规则插件当前的要求是，不允许开发随便修改对外公共接口的任何属性，包括参
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2024-01-25 21:20:41
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1.八种基本类型的包装类都用final修饰，最终类，不可被继承。 2.引入在解决实际问题中，由于基本数据类型不是对象，所以处理起来比较困难，所以将其包装起来，包装成对象，先创建一个基本类型的类。 其实在java.lang 包（不需要导入）中存在八中数据类型的包装类。3.封箱与拆箱封箱：将一个基本数据类型的值 转换为对应的包装类的对象方法一：Integer num1=new In
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2023-10-10 14:35:40
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引言对于一个成熟的产品来说，隐藏在产品背后的数据分析是非常重要的，也是必不可少的。特别是在重视用户体验的今天，需要我们及时了解产品的使用情况，分析数据中隐藏的信息，为产品的提升和改进提供数据支撑。随着 web 技术的蓬勃发展，前端的展示、交互越来越复杂，在用户的访问、操作过程中产生了大量的数据。由此，前端的数据分析也变得尤为重要。当然，对于站长来说，你可以使用百度统计等各种已有的服务平台，但是，如
Sonar并不是简单地把不同的代码检查工具结果（例如 FindBugs，PMD 等）直接显示在 Web 页面上，而是通过不同的插件对这些结果进行再加工处理，通过量化的方式度量代码质量的变化，从而可以方便地对不同规模和种类的工程进行代码质量管理。sonarqubue默认的对java的检测规则不一定适合我们，可以自己去自定义rules。禁用rulesRules-Quality Profile- Son
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2018-09-19 15:29:00
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关于ribbon的知识：。 在微服务架构中，业务都会被拆分成一个独立的服务，服务与服务的通讯是基于http restful的。Spring cloud有两种服务调用方式，一种是ribbon+restTemplate，另一种是feign ribbon作为客户端的负载均衡： 1、通过configurat
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2018-02-28 15:40:00
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在Ceph集群中，自定义规则是一项非常重要的功能，它可以帮助用户根据自身需求来设置存储策略，以便更好地管理数据和提高性能。通过自定义规则，用户可以根据具体的业务场景和需求来设置不同的数据分布、副本数、故障域等参数，从而实现灵活而高效的数据存储管理。
首先，对于数据分布方面，用户可以根据数据访问的特点来设置数据在集群中的分布方式。例如，对于频繁访问的热点数据，可以将其分片存储在性能较高的存储介质上
原创
2024-03-19 10:40:45
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