1.描述型分析：发生了什么？ 这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。 例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。 2.诊断型分析：为什么会发生？ 描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据
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2023-11-14 03:01:48
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前提条件：1. 此处假定有一个app叫books，该books的模型定义如下： # -*- coding:utf-8 -*-
from django.db import models
class Publisher(models.Model):
name = models.CharField(max_length=30)
address = models.CharF
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2024-07-31 20:38:19
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大数据算法模型在多个领域具有广泛的应用。根据不同的业务需求，选择合适的算法模型能够帮助企业挖掘数据背后的价值，优化
数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果。 常见的大数据分析方法如下： 1.可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易
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2023-11-10 10:59:52
180阅读
常见端口汇总：Hadoop： 50070：HDFS WEB UI端口 8020 ： 高可用的HDFS RPC端口 9000 ： 非高可用的HDFS RPC端口 8088 ： Yarn 的WEB UI 接口 8485 ： JournalNode 的RPC端口 8019 ： ZKFC端口 19888：jobhistory WEB UI端口Zookeeper: 2181 ： 客户端连接zookeeper的端口 ...
原创
2021-09-05 13:36:47
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常见端口汇总：Hadoop： 50070：HDFS WEB UI端口 8020 ： 高可用的HDFS RPC端口 9000 ： 非高可用的HDFS RPC端口 8088 ： Yarn 的WEB UI 接口 8485 ： JournalNode 的RPC端口 8019 ： ZKFC端口 19888：jobhistory WEB UI端口Zookeeper: 2181 ： 客户端连接zookeeper的端口 ...
原创
2022-01-20 13:50:30
252阅读
1、大数据计算模式：根据大数据的不同特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象或模型，传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更高层次的计算模式。2、数据计算的分类： ①离线批处理：Hadoop平台主要是面向离线批处理应用的，是一
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2023-11-27 00:00:17
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# 大数据常用架构实现流程
## 概述
大数据常用架构是指在处理海量数据时，所采用的一种分布式系统架构。通过将数据分散存储和处理，可以提高数据处理的效率和可扩展性。本文将介绍大数据常用架构的实现流程，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
下面是实现大数据常用架构的基本步骤，可参考该表格进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据采集 | 从各种数据源（如数
原创
2023-07-19 20:24:46
711阅读
原创
2021-07-20 21:19:04
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大数据挖掘模型是数据科学中的重要组成部分，通过处理和分析海量数据，提取潜在的模式和信息。本博文将详细记录解决“大数据挖掘模型”问题的整个过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
为了顺利进行大数据挖掘模型的开发，我们需要设置环境。以下是依赖项的安装指南：
1. **Java Development Kit (JDK)**
- 版本：JDK
第8章 大数据领域建模综述1.为什么需要数据建模为了更好的将数据进行有序、有结构地分类组织和存储。数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据建模的好处：性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的 110 吞吐。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的
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2024-04-19 11:51:34
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产品的基本数据指标新增：日新增、月新增活跃：如日活跃（DAU）、月活跃（MAU）等留存率：用户会在多长时间内使用产品，如：次日留
原创
2017-03-18 15:12:17
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对于的处理任务，通常采用抽样策略。抽样的过程中应当分析抽样的规模，以及如何抽样才能实现类似于原数据的分布。常用的数据处理方法如下： 1)聚类分析：按照数据对象的相似度，把数据对象划分聚集簇，簇内对象尽量相似，簇间对象尽量相异。发现任意形状的簇、处理高维数据、具有处理噪声的能力以及聚类结果可解释、易使用是聚类分析的目标。 2)分类和预测：分类和数值预测是问题预测的两种主要类型。分类是一种有监
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2023-10-26 12:19:33
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MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一（HDFS，MapReduce，YARN和Comment），是一种分布式计算编程模型，用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想，将大文件切割成片，然后由多个map task并行处理，处理完成后交由reduce再做合并，最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC
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2024-01-11 09:10:09
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可视化展示平台采用简单的软件操作界面，内容简洁易懂，无需技术基础，使得小白或者普通人便可以直接使用系统的内置的模板创建自己的可视化数据展示看板。看板后期可以直接在线进行查看或者通过电脑投屏将可看板直接投到电视或者拼接大屏，实现非常炫酷的大数据效果。 可视化展示看板可以应用诸多场景，适用于政企的对外展示宣传、领导调研的宏观展示、业务汇报、指挥研判、数据概览等实际应用场景。 &nb
本文目录Hadoop 原理hdfs读流程hdfs写流程Hive 原理HBase 原理Flume 运行原理kafka 原理MapReduce 原理Spark 原理 Hadoop 原理hdfs读流程HDFS文件读流程：客户端读取数据的过程如下：（1）首先客户端会调用FileSystem. open()方法获取的dfs实例，dfs会向远程的NameNode发送RPC请求。 （2）然后NameNode会
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2023-08-01 14:38:05
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大数据架构 目前围绕Hadoop体系的大数据架构包括：传统大数据架构数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。流式架构在传统大数据架构的基础上，流式架构数据全程以流的
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2023-06-12 21:03:33
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一、什么是大数据四个特性（4个V）数据量大(Volume)大数据摩尔定律：IDC估测数据一直以50%的速度增长，到2020年，全球将拥有35ZB的数据量。（GB>TB>PB>EB>ZB）快速化（Velocity）处理速度快，1秒级决策多样化（Varity） 数据类型繁多，大部分为非结构化数据。（文本，图像，视频等等等等）10%结构化数据，储存在数据库中90%非结构化数据，
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2024-06-12 12:08:11
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1.什么是大数据 ？维基百科对于大数据给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。 从技术特点来看，大数据满足5V模型： 大体量（Volume）、多样性（Variety）、时效性（Velocity）、准确性（Veracity）、大价值（Value）。2.大数据的类型以及计算特征。1.从数据结构特征角度：大数据可分为结构化数据（表格）、
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2023-10-28 13:38:24
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大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜
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精选
2016-02-27 17:38:09
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