数据之中蕴藏关系，数据量足够大，这种关系越逼近真实世界客观规律。网页之间链接关系蕴藏着网页重要性排序关系，购物车商品清单蕴藏着商品关联关系，通过对这些关系的挖掘，可帮助我们更清晰世界规律，并利用规律提高生产效率，改造世界。挖掘数据的典型应用场景有搜索排序、关联分析以及聚类。搜索排序Hadoop最早源于Goo
原创
2022-05-04 19:54:39
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1.1 数据集本案例中的数据来自于爱彼迎（Airbnb）网站2018-2019年度的多伦多市的真实数据。数据集中包含listings数据集，约有2万条数据，记录着所有的房屋信息，包括价格在内的几十项信息字段。数据集中的另一个数据集是calendar，包含约650万条的租房交易数据，拥有每一天每一所住房的入驻信息。1.2 数据分析思路梳理常规数据分析，数据字段载入和常见数据ETL四板斧的清洗处理方法
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2023-08-07 21:46:07
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# 大数据Python ETL 案例教程
## 1. 整体流程
流程概述如下表格所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------|
| 1 | 从数据源获取数据 |
| 2 | 数据清洗和转换 |
| 3 | 数据加载到目标数据库|
```mermaid
journey
title
我们希望大家有机会可以多去硅谷看一看，但是如果不能身临其境到硅谷，这里就是你最省时、最省力地获取硅谷最新科技动态的不二选择，3篇短小精悍的文章，助你快速把握技术风向标，了解行业应用与实践...
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2022-01-05 10:28:33
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大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面几个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。金融大数据 理财利器:大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富
大家应该都用Python进行过数据分析吧，Pandas简直就是数据处理的第一利器。但是不知道大家有没有试过百万级以上的数据，这时候再用Pandas处理就是相当的慢了。那么对于大数据来说，应该用什么处理呢？在公司的日常工作中，其实会使用Spark来进行大数据分析偏多。企业数据的分析始于读取、过滤和合并来自多个数据源的文件和数据流[1]。Spark数据处理引擎是这方面的佼佼者，可处理各种量级的数据，其
一、 将数据库atguiguDB打包到/data/backup/db中，将实现这一过程的代码写入/usr/sbin下的mysql_db_backuo.sh中，然后将这一脚本设置到croud下执行。 最后一行的意思就是对数据库进行备份，然后将备份完成的压缩在那个目录下。 可以看到db下已经有压缩的压缩 ...
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2021-10-12 11:36:00
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网络数据价值巨大，但数据采集与数据分析是专业性很强的事情。由于专业性不够最后会导致采集的数据和分析的结果不能指引公司做出正确的商业判断。如果不是规模特别大的企业，投入过多的财力与时间去打造属于自己的数据采集与分析系统的可行性也不大。因此，很多企业选择借助易海聚这样的网络数据采集平台去满足企业发展的数据需求。
对于各行各业来说，利用网络大数据提升业务能力是
大数据的四个成功案例 来源：IT经理网 作者：王萌 大数据是当今IT业最火爆的词汇，管理学界和财经媒体也对其推崇备至，认为大数据是信息技术改变商业世界的杀手应用，但是关于大数据成功案例的报道却出奇地少，以下小编为大家遴选四个成功挖掘大数据商业价值，提升生产力，获得高ROI回报的企业案例： TXUEnergy——智能电表 有了智能电表，供电公司能每隔15分钟就读一次用电
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2023-07-21 15:01:07
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从十七世纪初第一只股票在欧洲诞生以来，证券及其交易就在资本市场上扮演着重要角色，在信息革命的时代，证券行业也行走在数字化转型的前列。今天，各种证券业务信息系统已经积累了越来越多的业务数据，其具有体量大、类型多、变化快、价值高等方面的特点，并且这些数据的价值发现已成为证券业务创新、产品优化、决策支持以及风险管理的重要手段，在不远的将来，价值数据将成为整个金融行业的核心资产。事实上，利用数据分析技术来
随着物联网、云计算、移动互联网等技术的突破，更多的数据得到收集，数据流动性得到了很大程度的释放，数据分析和服务能力得到显著增强，大数据逐渐成为了各个行业的定位仪、导航灯和管理的指挥棒。如何让这些大型数据集变得亲切和易于理解，可视化无疑是最有效的途径。对大数据背景下的数据可视化应用，将有助于行业的发展和创新数据可视化技术。大数据可视化定义可视化技术是利用计算机图形学及图像处理技术，将数据转换为图形或
一、关联mysql查询维度数据地理位置信息：使用httpClient查询高德地图DimDemopackage cn._51doit.flink.day05;import cn._51doit.flink.day05.func.GeoRichMapFunction;import com.alibaba.fastjson
原创
2022-02-25 17:40:40
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5. Flume 案例一1. 案例场景A、B两台日志服务机器实时生产日志主要类型为access.log、nginx.log、web.log 现在要求：把A、B 机器中的access.log、nginx.log、web.log 采集汇总到C机器上然后统一收集到hdfs中。 但是在hdfs中要求的目录为：/source/logs/access/20180101/** /source/logs...
原创
2022-03-04 16:32:50
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一、关联mysql查询维度数据地理位置信息：使用httpClient查询高德地图DimDemopackage cn._51doit.flink.day05;import cn._51doit.flink.day05.func.GeoRichMapFunction;import com.alibaba.fastjson.JSON;imp
原创
2022-04-22 09:45:44
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flume : 监听端口，实现数据收集 监听文件，实现数据收集 监听文件，转向其他机aming ： word-count案例实现...
原创
2022-07-08 20:01:45
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给一个超过100G大小的log file,log中存着IP地址 ，设计算法找到出现次数最多的IP地址？答：首先看到100G的日志文件，我们的第一反应肯定是太大了，根本加载不到内存，更别说设计算法了，那么怎么办呢？既然装不下，我们是不是可以将其切分开来，一小部分一小部分轮流进入内存呢，答案当然是肯定的。在这里要记住一点：但凡是大数据的问题，都可通过切分来解决它。粗略算一下：如果我们将其分成1000个
从 MapReduce 的命名可以看出，MapReduce 主要由两个阶段组成：Map 与 R
原创
2022-12-28 11:35:50
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