好消息！好消息！手把手教你用python玩大数据小旭学长的python大数据教程完结撒花，共26P录制完毕，总时长4小时。每10分钟的视频的录制加剪辑时间加起来都要两小时以上，讲得很细但是节奏也很快，信息量超大！感谢各位观众老爷们的支持和一键三连，下次一定！教程链接教程说明大数据时代到来，随着数据的逐步开放，数据工作者们或多或少都要接触到时空数据。小旭学长曾经说：The data is data
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2023-07-21 13:45:55
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大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spar
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2023-08-11 19:57:45
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前段时间给大家分享了：超赞！20个炫酷的数据可视化大屏(含源码)，很多小伙伴都非常喜爱。如果你感兴趣，点击上方获取即可。于是我产生了用 Python 的另外一种方式来实现数据可视化大屏的想法。 参考上面这个模板，我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据可视化大屏。今天先绘制中间的数据地图，为了方便演示，我们采用一个超市数据集，数据来源于 Tableau 官方示例。如果你还没有安
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2024-02-28 22:18:20
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Java通过JDBC 进行MySQL数据库操作 一：前言在测试工作中难免会和数据库打交道，可能大家对数据库语句都比较熟，比如常见的增删改查等，但是当我们在做自动化测试时，比如接口测试，大部分请求参数，可能都是从数据库中取值，并且接口返回值最后都会记录在数据库中，这样前提就需要和数据库建立连接，才能进行读写操作。二：JDBC是什么java提供了一个API也就是JDBC（Java Data Ba
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2023-09-07 19:10:38
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Go lang无疑是目前的当红炸子鸡，极大地提高了后端编程的效率，同时有着极高的性能。借助Go语言我们 可以用同步的方式写出高并发的服务端软件，同时，Go语言也是云原生第一语言，Docker，Kubernetes等等著名的项目都是使用Go语言实现的。Hugo 是基于 Go 语言的静态网站生成器。什么是静态网站生成器？顾名思义，就是以最快的速度生成一个高可用的web页面，我们知道Django作为一款
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2023-11-17 17:10:05
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python在数据科学中非常流行，有大量可供开发人员使用的库和框架，这些库对数据分析和机器学习都特别有用，为处理大数据提供了无数的支持，使python成为大数据最受欢迎的语言。一、Python 环境搭建1.1 安装 Python安装Python最简单的方法是访问 Python 官方网站并下载相应的版本。Python 的官方网站（http://www.python.org/）提供了 Python 的
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2023-07-27 13:42:04
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4. Python大数据编程入门4.1 Python操作MySQL4.2 Spark与PySpark4.2.1 PySpark基础4.2.2 数据输入4.2.2.1 Python数据容器转换为RDD对象4.2.2.2 读取文本文件得到RDD对象4.2.3 数据计算4.2.3.1 map算子4.2.3.2 flatMap算子4.2.3.3 reduceByKey算子4.2.3.4 案例：单词计数4
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2023-09-18 16:20:31
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JAVA大数据量导出问题1问题背景最近公司在做一个导出的功能，是这样子的，公司内部有很多套系统，现在需要开发了一个门户系统，希望能连接各个系统，在门户系统上希望可以给其他子系统增加一个导出功能，支持对其他各个系统的数据导出。由此带来几个问题:因为是生产系统，所以只能对需要使用该功能的系统 将其数据源配置在jboss 上(因种种安全上的考量，JDBC的直连方式不被允许)只能对其他生产系统进行查操作,
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2023-12-27 11:02:34
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今天给大家分享一个制作数据大屏的工具，非常的好用，100行左右的Python代码就可以制作出来一个完整的数据大屏，并且代码的逻辑非常容易理解。PywebIO介绍Python当中的PywebIO模块可以帮助开发者在不具备HTML和JavaScript的情况下也能够迅速构建Web应用或者是基于浏览器的GUI应用，PywebIO还可以和一些常用的可视化模块联用，制作成一个可视化大屏，我们先来安装好需要用
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2023-08-21 11:06:23
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python在大数据处理中是个万能的胶水，在很多地方用起来很舒适。在处理大数据时，需要使用一些技术和工具来确保Python代码的高效性和可扩展性。一些有用的技术和工具如下：使用numpy而不是纯Python列表。 numpy是一个Python库，提供了一些高效的数据结构，如n维数组，可以处理大量的数据。对于大型数据集，numpy能够更快地对数据进行处理和计算。使用pandas进行数据处理
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2023-07-27 21:32:34
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如果你有个5、6 G 大小的文件，想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去，你会使用什么进行处理呢？不用在线等，给几个错误示范：有人用multiprocessing 处理，但是效率非常低。于是，有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关，不会报错，报错代表程序本身出现问题了~所以，为什么用python处理大文件总有效率问题？如果工作需要，立刻处理一个大
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2023-09-07 09:08:14
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搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。01 布隆过滤器 （Bloom Filter）第一步我们先要实现一个布隆过滤器。布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在于我的数据中，那么它可
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2023-11-21 23:16:29
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如果你有个5、6 G 大小的文件，想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去，你会使用什么进行处理呢？不用在线等，给几个错误示范：有人用multiprocessing 处理，但是效率非常低。于是，有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关，不会报错，报错代表程序本身出现问题了~Python处理大数据的劣势：1、python线程有gil，通俗说就是多线程的
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2023-06-20 15:27:26
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今天我们在进行一个Python数据可视化的实战练习，用到的模块叫做Panel，我们通过调用此模块来绘制动态可交互的图表以及数据大屏的制作。而本地需要用到的数据集，可在kaggle上面获取 https://www.kaggle.com/datasets/rtatman/188-million-us-wildfires，如果无法访问kaggle,可以找我获取数据集。导入模块和读取数据那么首先我们先导入
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2023-07-29 15:39:48
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面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-06-28 15:30:50
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# 使用Hadoop进行大数据采集
大数据是现代技术变革的重要组成部分，Hadoop作为大数据处理框架之一，因其强大的数据存储和处理能力，广泛应用于大数据采集。在本篇文章中，我们将探讨Hadoop在大数据采集中的应用，并为小白介绍实现流程和相关代码。
## 整个数据采集流程
通过下表，我们可以清晰地了解使用Hadoop进行大数据采集的整个流程：
| 步骤 | 说明
Microsoft最近的动作和言论表明该公司的关注点已经重新回到了通过内部技术的开源和对已有标准的支持向更广泛的开发社区做贡献。Microsoft在过去一段时间内一直在致力于Python Tools for Visual Studio（PTVS）的研发，同时还发布了支持Node.js的Visual Studio工具（NTVS）。\ InfoQ最近有机会与Microsoft的合作伙伴项目经理Sha
1 SQL娴熟，这体现在ETL的hive阶段，自定义函数，分析函数，SQL各种关联写 (类dba倾向) 2 hive SQL优化要
原创
2023-04-21 00:37:37
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如何用Python进行数据分析？如何用Python进行大数据分析？第一步：数据获取第二步：数据整理第三步：建模分析第四步：数据可视化总结： 大数据，广义的定义是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。 从狭义的技术角度说，大数据是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。一个人从单一的数据获取的洞见穷其有限，但是结合复杂数学
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2023-05-31 22:57:21
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第一章 绪论1.开发环境 windows-x64位，pycharm，python3.82.基本功能介绍 本次可视化页面的制作主要有三步，web服务器页面的制作，爬取页面的国家和GDP数据和将数据进行可视化页面，web服务器页面的制作主要是FastAPI框架，爬取页面上的数据主要采用requests模块和re模块，而数据可视化主要是用pyecharts模块进行导入相应形状的表格。本次实训利用四天时间
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2023-08-09 16:52:15
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