本学习笔记为阿里云天池龙珠计划Docker训练营的学习内容一、学习知识点概要列表1、列表的定义2、列表的创建3、向列表中添加元素4、删除列表中的元素5、获取列表中的元素6、列表的常用操作符元组创建和访问一个元组更新和删除一个元组元组相关的操作符内置方法字符串字符串的定义字符串的切片与拼接字符串的常用内置方法字符串格式化二、学习内容列表的定义列表是有序集合,没有固定大小,能够保存任意数量任意类型的
转载
2023-10-13 12:43:05
53阅读
## 大数据Java基础面试题实现流程
在帮助小白实现大数据Java基础面试题之前,我们首先需要了解整个实现流程。下面是一个简单的实现流程表格:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 读取数据源 |
| 步骤二 | 对数据进行处理 |
| 步骤三 | 分析处理后的数据 |
| 步骤四 | 输出分析结果 |
接下来,我会逐步告诉你每一步需要做什么,并提供相应的代码
原创
2023-07-22 15:04:50
55阅读
启动hadoop系统,使用sbin/strat-all.sh命令时,请给出启动顺序namenode --> datanode --> secondarynamenode --> resourcemanager -->nodeamnager大数据的四特性 4v1.数据量大
2.数据类型多
3.商业价值高
4.处理速度快hadoop是什么,作用是什么,适用于什么场景--
转载
2024-01-12 09:05:58
79阅读
默认查询的输出形式是()。 A.数据表 B.图形 C.报表 D.浏览(09山东文7) 定义在R上的函数满足= ,则的值为 ;数据处理的最小单位是()。 A.数据 B.数据元素 C.数据项 D.数据结构(12分)(2010·徐州模拟)已知f(x)=x2-2x+1,g(x)是一次函数,且f[g(x)]=4x2,求g(x)的解析式.在用二分法求方程x3-2x-1=0的一个近似解时,现在已经将一根锁定在区
转载
2024-01-16 04:56:25
45阅读
这年头,不扯点大数据、云计算都不好意思。以下内容部分抄袭
原创
2022-08-15 14:40:34
133阅读
什么是大数据,大数据有哪些特点?大数据是指数据规模大,尤其是指由于数据形式多样性,非结构化特征明显,导致数据存储,处理和挖掘异常困难的那类数据集;特点:Volume(数据容量大,PB级以上的数据)Variety(数据类型繁多)Viscosity(价值密度低)Velocity(速度,大数据产生的速度快)Veracity(数据真实性差,大数据分析需要真实性数据)2.大数据技术概述大数据技术是指从数据采
转载
2023-08-14 13:12:22
81阅读
这年头,不扯点大数据、云计算都不好意思。以下内容部分抄袭,部分为个人理解。一、啥是大数据 大数据(Big Data)大数据,官方定义是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集,这种数据集无法用传统的数据库进行存储,管理和处理。大数据的特点是4V: 数据量大(Volume) ...
转载
2016-04-22 20:19:00
85阅读
点赞
2评论
简介:本文是对大数据领域的基础论文的阅读总结,相关论文包括GFS,MapReduce、BigTable、Chubby、SMAQ。
大数据出现的原因:
大多数的技术突破来源于实际的产品需要,大数据最初诞生于谷歌的搜索引擎中。随着web2.0时代的发展,互联网上数据量呈献爆炸式的增长,为了满足信息搜索的需要,对
转载
2023-08-30 13:54:30
80阅读
hadoop:一个分布式系统基础架构,是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System(HDFS),它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS(对于本文)的上一层是MapReduce 引擎,该引擎由 JobTrackers 和
转载
2023-07-24 13:28:51
125阅读
python大数据numpy期末复习目录python大数据numpy期末复习一、需要安装使用的包二、numpy初使用 1.数组的创建:np.array() 2. 数组元素获取:1.数组名[行数-1,列数-1]2.提取数组元素3.数组信息提取4.多数组操作5.常用数学和统计函数常用数学函数:常用统计函数:6.排序输出7.排序输出  
转载
2023-09-15 22:12:44
94阅读
194.说一下 jvm 的主要组成部分?及其作用?类加载器(ClassLoader)运行时数据区(Runtime Data Area)执行引擎(Execution Engine)本地库接口(Native Interface)组件的作用:首先通过类加载器(ClassLoader)会把Java代码转换成字节码,运行时数据区(RuntimeDataArea)再把字节码加载到内存中,而字节码文件只是JVM的一套指令集规范,并不能直接交个底层操作系统去执行,因此需要特定的命令解析器执...
转载
2021-10-28 10:48:21
124阅读
文章目录前言一、考察SQL能力*初级*1. 表A只有一个字段ID,值为[1,2,2,3,3,3]。现要求查询出重复的id2.表A又两个字段ID和Create_Time,计算今天新增的ID表[不包含昨天的那一部分];3. 表A和表B都只有一个字段Account,如果account来自A则输出red,来自B则输出blue;4. 计算字符串'ABCABC' 中字符A的个数*高级*5. 表A有两个字段I
转载
2024-04-07 15:39:09
71阅读
大数据SQL面试题本套SQL题的答案是由许多小伙伴共同贡献的,1+1的力量是远远大于2的,有不少题目都采用了非常巧妙的解法,也有不少题目有多种解法。本套大数据SQL题不仅题目丰富多样,答案更是精彩绝伦!注:以下参考答案都经过简单数据场景进行测试通过,但并未测试其他复杂情况。本文档的SQL主要使用Hive SQL。#一、行列转换描述:表中记录了各年份各部门的平均绩效考核成绩。 表名:t1 表结构:a
转载
2023-08-11 21:46:21
141阅读
大数据基础学习大数据基础入门为什么要学习大数据1、目的:要份很好工作(钱)2、对比:Java开发和大数据开发什么是大数据?举例:1、商品推荐:问题:(1)大量的订单如何存储?(2)大量的订单如何计算?2、天气预报:问题:(1)大量的天气数据如何存储?(2)大量的天气数据如何计算?如果你想要学好大数据最好加入一个好的学习环境,可以来这个Q2643397583这样大家学习的话就比较方便,还能够共同交流
原创
2019-07-15 15:25:15
435阅读
什么是大数据?用于①数据的存储:分布式文件系统(分布式存储)②数据的计算:分布式计算。简单一点就是存储和计算的问题,解决日常海量数据的分析。学习大数据需要什么基础呢?Java基础(Javase):类、类、继承、I/O、反射、泛型等;Linux基础(Linux的操作):创建文件、目录、vi编辑器的使用;Java和大数据都有哪些关系呢?基于Java语言开发→→→Hadoop体系结构、原理、编程第一阶段
原创
2018-09-01 16:42:58
453阅读
点赞
# 大数据Java基础学习指南
## 1. 整体流程
为了帮助你理解大数据Java基础的学习过程,我将整个流程总结如下表格所示:
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 学习Java语言基础 |
| 2 | 理解大数据概念和技术栈 |
| 3 | 掌握常用大数据框架 |
| 4 | 实践大数据项目 |
| 5 | 持续学习和提升 |
原创
2023-08-18 15:07:59
24阅读
数据湖的基本架构数据湖可以认为是新一代的大数据基础设施。为了更好的理解数据湖的基本架构,我们先来看看大数据基础设施架构的演进过程。1) 第一阶段:以Hadoop为代表的离线数据处理基础设施。如下图所示,Hadoop是以HDFS为核心存储,以MapReduce(简称MR)为基本计算模型的批量数据处理基础设施。围绕HDFS和MR,产生了一系列的组件,不断完善整个大数据平台的数据处理能力,例如面向在线K
转载
2023-08-10 00:00:31
69阅读
# 大数据基础中的Python应用
随着大数据时代的到来,数据的处理和分析变得越来越重要。Python,作为一种强大的编程语言,因其简单易学和丰富的库而在数据科学领域备受青睐。本篇文章将介绍如何基于Python进行大数据分析的基础知识,并通过代码示例进行展示。
## 数据获取
在大数据分析中,首先需要获取数据。Python有多种库可以帮助完成这一任务,如`requests`、`pandas`
Python数据分析的第一步是了解Python的数据结构及对应的数据常规操作。数据基本结构包括元组(tuple)、列表(list)、字典(dictionary)、集合(set),是构成各类数据的基本要件;存储数据的常见形式包括ndarray、Series、DataFrame,是存储大型数据信息的主要形式,可由元组、列表、字典、集合转换而成;数据常规操作包括数据属性(方法)、数据创建、数据切片(索引
转载
2023-09-28 06:57:37
179阅读
大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。首先给出一个通用化的大数据处理框架,主要分为下面几个方面:数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。一、数据采集与预处理对于各种来源的数据,包括移动互联网数据、社交网络的数据等,这些结构化和非结构化的海量数据是零散
转载
2023-08-10 00:09:02
296阅读