大数据技术与原理--分布式数据库Hbase一：Hbase简介BigTable起初是为了解决google的大规模网页搜索的问题，现在BigTable已经用于google公司的搜索，地图，财经，打印。Hbase
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2023-08-18 21:41:29
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第3章 客户端API：基础知识 所有修改都保证了行级别的原子性： 要么读到最新的修改，要么等待系统允许写入改行修改用户要尽量使用批处理(batch)更新来减少单独操作同一行数据的次数写操作中设计的列的数目并不会影响该行数据的原子性，行原子性会同时保护到所有列创建HTable实例（指的是在java中新建该类），每个实例都要扫描.META. 表，以检查该表是否存在，推荐用户只创建一次HTable实例，
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2023-12-31 15:20:21
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要: 本文介绍了如何使用开源软件迅速的搭建一个数据分析平台，包含数据导入，变形，分析，预测，可视化。
最近，国内涌现出了不少数据分析平台产品，例如魔镜和数据观。这些产品的目标应该都是self service的BI，利用可视化提供数据探索的功能，并且加入机器学习和预测的功能。它们对标的产品应该是Tableau或者SAP Lumira。因为笔者曾经为Lumira开发数据可视化的功能，对这一块
对于零售业企业来说，大数据应用技术的使用在这个领域是优先的，例如沃尔玛等零售业巨头对于客户关系的管理，不断是在实体的企业还是在网络商业上，都相关的数据分析技术和工具的应用，也是其他零售业业企业无法比拟的，使用数据分析技术，收集客户信息，通过数据分析来了解客户的行为和消费习惯，从而进行营销管理，数据分析技术的使用将大大提高团队协作的能力和员工销售能力。下面我们就来说说优秀的零售业企业是如何将数据分
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2023-10-23 22:01:36
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最近几年大数据经常和云计算，物联网一同被IT行业追捧，这几个科技词汇经常在各个科技网站中占据头条不下，现在又多了个人工智能。通常所指的大数据分析技术是指利用多是Java技术体系的MapReduce，Spark，Hadoop，Hive，Hbase，Pig，YARN，Flume，Kafka，Zookeeper等大数据分析各个过程中发挥强大功能的项目或工具来实现对数
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2024-01-13 19:53:54
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什么是支持向量机（SVM）？ 支持向量机 (SVM) 是一种相对简单的监督机器学习算法，用于解决分类或回归问题。它更适合分类，但有时对回归也非常有用。SVM算法的本质是在不同的数据类型之间找到一个超平面来创建边界。在二维空间中，这个超平面是一条直线。 在 SVM算法中，我们在 N 维空间中绘制数据集中的每个数据项，其中 N 是数据中特征/属性的数量。接下来，我们找到最佳的超平面
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2023-12-19 15:22:16
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# HBase数据分析实现流程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建HBase表) --> B(导入数据到HBase)
B --> C(执行HBase查询)
C --> D(分析数据)
D --> E(生成报告)
```
## 1. 创建HBase表
首先，我们需要在HBase中创建一个表来存储我们要分析的数据。以下是创建表
原创
2023-08-27 10:34:42
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额外的MapReduce功能 图4.6 插入了Combiner的MapReduce数据流 Combiner：前面展示的流水线忽略了一个可以优化MapReduce作业所使用带宽的步骤，这个过程叫Combiner，它在Mapper之后Reducer之前运行。Combiner是可选的，如果这个过程适合于你的作业，Combiner实例会在每一个运行map任务的节点上运行。Combiner会接收
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2024-05-18 02:40:29
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(一) hbase 基础 1. 什么是 hbase一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 fay chang 所写的 google 论文”Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”HBase 在 Hadoop 之上提供了类似于 Bigtable 的能力，HBase 是 Apache的 Hadoop 项目的子项目HBase 不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数存
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2023-07-06 17:11:27
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HBase组件在物理上，HBase是由三种类型的servers组成的主从型架构。Region servers服务于数据的读取和写入。客户端在访问数据时，直接与HBase Region servers 进行通信。区域分配、DDL（创建、删除表）操作由HBase主进程处理。Zookeeper是HDFS的一部分，它维护着一个活的集群状态。Hadoop DataNode存储的是 Region server
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2023-08-18 22:09:24
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众所周知，Google开创了MapReduce，MapReduce是处理存储在存储区的非结构化数据的先驱。虽然Google不允许MapReduce被外部使用，但由于Google曾拿出MapReduce一部分相关信息与Nutch分享，以开发开源版本的Hadoop。结果Nutch被Yahoo收购，所以Yahoo也推出了Apache Hadoop项目。MapReduce的工作原理是将非结构化数据打碎并分
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2023-09-11 21:52:21
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HDFSHDFS局限性块目录节点数据节点HDFS 命名空间HDFS 存储策略副本数据数据存取策略数据存放数据读取数据复制HDFS通讯协议HDFS可靠性设计分布式文件系统的设计需求HDFS基本特征 HDFS局限性不适合低延迟数据的访问无法高校存储大量的小文件不支持多用户写入以及任意修改文件块HDFS分布式文件系统中的文件被分成快进行存储，“块”是文件处理的逻辑单元默认块是64MB，比文件系统的快大
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2024-01-01 12:30:44
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数据清洗时数据科学项目的第一步，往往也是最重要的一步。 本章主要做数据统计（总数、最大值、最小值、平均值、标准偏差）和判断记录匹配程度。Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤： 1. 在输入数据集上定义一组转换。 2. 调用action，用以将转换后的数据集保存到持久存储上，或者把结果返回到驱动程序的本地内存。 3. 运行本地计算，本地计算处理
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2023-06-28 19:33:14
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非关系型数据库知识面扩展
• Cassandra hbase mongodb
• Couchdb，文件存储数据库
• Neo4j非关系型图数据库
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2023-07-12 07:40:34
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# 基于 PyQt 的数据分析开发指南
在数据分析的过程中，用户界面往往是连接用户与数据的重要桥梁。PyQt 是一个非常流行的 Python GUI 编程框架，可以帮助我们快速构建出功能丰富的应用程序。下面，我们将通过一系列步骤来实现一个基于 PyQt 的数据分析工具。
## 1. 开发流程
以下是构建这个应用程序的基本流程，使用表格来展示每一个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----
原创
2024-08-17 04:39:42
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第1章 Hive基本概念1.1 什么是HiveHive：由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。本质是：将HQL转化成MapReduce程序1）Hive处理的数据存储在HDFS2）Hive分析数据底层的实现是MapReduce3）执行程序运行在Yarn上1.2 Hive的优缺点
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2023-10-30 18:48:59
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目录概述安装MYSQL安装Hive 元数据配置到 MySQL使用 JDBC 方式访问 HiveHive 其他命令操作常见配置数据类型类型转化DDL 数据定义管理表（内部表）外部表管理表与外部表的互相转换修改表DML数据导出查询笛卡尔积排序分区 Distribute By分区表二级分区动态分区调整分桶抽样查询函数行转列列转行窗口函数（开窗函数）自定义函数自定义UDTF函数压缩和存储压缩参数配置开启
选题的背景、意义及研究现状：研究背景及意义：随着我国的教育产业的快速发展，各个学校的学生数量越来越多，在这种情况下的图书馆书籍管理和查询，以及读者的管理变得非常困难，使用计算机软件的图书管理系统来协助管理是一个很好的方法。图书馆管理系统的开发和应用，可以提高管理水平和效率，为学校图书馆提供了一个很好的管理工具，简化繁琐的工作模式，使学校图书馆管理更加规范化，科学化。图书馆管理系统主要应用于学校中小
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2023-11-28 14:58:43
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python pandas 豆瓣电影 top250 数据分析
豆瓣电影top250数据分析数据来源（豆瓣电影top250）爬虫代码比较简单数据较为真实，可以进行初步的数据分析可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示数据仍需深挖，有待加强#首先按照惯例
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2023-05-30 12:22:46
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# HBase实时数据分析教程
作为一名经验丰富的开发者，我会教会你如何实现“HBase实时数据分析”。以下是整个过程的流程图和步骤：
## 流程图
```mermaid
graph LR
A(开始) --> B(安装HBase)
B --> C(创建HBase表)
C --> D(写入实时数据)
D --> E(使用MapReduce处理数据)
E --> F(可视化分析结果)
F -->
原创
2023-08-24 04:20:16
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