容易来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。 数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Tale
转载
2023-07-07 15:56:46
84阅读
一、人工智能、云计算、大数据1、大数据： 数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等功能；2、云计算： 例如百度云盘提供的云计算服务；3、人工智能：帮助我们完成相关人物； 一般的开发框架：客户端（人工智能）->服务端（云计算）->数据端（客户端）。二、人工智能、机器学习、Python语言1、机器学习：是一种多领域交叉学科，是人工智能的解决方法；2、Python语
转载
2023-08-21 06:17:25
151阅读
大数据是目前互联网流行的技术语言，处理大数据的编程语言比较有优势的也很多，比如java、python、go、R语言、Hadoop等等，按道理来说每种编程语言都可以处理大数据，只是处理的规模不一样而且，但是现在比较受欢迎的数据处理编程语言是java与python。java大数据与python大数据说到java编程，java工程师一直都是同行的高薪岗位，而python是从最初的2016人工智能开始爆发
转载
2023-07-11 22:51:06
94阅读
在这个处处充斥着大数据影响的时代之下，不懂Python，不懂大数据，你就可能轻易地错过身边的黄金。我们生活在数据密布的环境中，就像《帝国》中尼奥身处虚拟代码世界一样，真实世界一样是由一串串不断变化的数字矩阵组成，其中充满了本应显而易见，却不为人重视的价值。虽然我们离开了数据，也不至于寸步难行，但你看到那些运用数据666的人，已经起飞了
转载
2023-09-27 07:11:42
31阅读
一、数据库的认识数据库顾名思义，是存放数据的库房。二、数据库的分类（了解）可以分为两大类：关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库：关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，一条记录内的数据彼此之间存在关系。 在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数
转载
2023-11-10 20:14:17
75阅读
前几篇文章都是根据自己所见所知，在前人的基础上加以整合，对大数据概念有了初步的了解。接下来的四篇文章，抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。
核心技术
架构挑战：1、对现有数据库管理技术的挑战。2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结
转载
2023-09-07 23:55:52
173阅读
说起Python大家可能不太熟悉，对于此行业外的人们来说，可能只知道他是个英语单词译为“蟒蛇”。如果换个说法，大家是否知道“大数据”？相信很多人都多多少少听说过，毕竟我们生活在互联网的大环境下，大数据即是互联网下的产物。在大数据中Python是一种语言，它定义是：Python是一种解释型、面向对象的语言。由吉多范罗苏姆( Guido van Rossum )于1989年发明, 1991年正式公布。
转载
2023-08-21 08:28:26
95阅读
一、storm简介
---------------------------------------------------------
1.开源，分布式，实时计算
2.实时可靠的处理无限数据流，可以使用任何语言开发
3.适用于实时分析，在线机器学习，分布式PRC，ETL
4.每秒可以处理上百万条记录（元组）
5.可拓展，容错，并可保证数据至少处理一次
大数据篇：Zookeeper1 Zookeeper概念Zookeeper是什么是一个基于观察者设计模式的分布式服务管理框架，它负责和管理需要关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。Zookeeper特点哪些系统用到了ZookeeperHDFSYARNStormHBaseFlumeDubbo
转载
2024-01-02 21:40:53
21阅读
作者：CDA数据分析师大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词，很多人都开始纷纷转行到这个领域，也有不少人开始跃跃欲试，想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆，要说时机，可谓处处都是时机，关键要明了的一点是，大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里，只有真正了解了，才会知晓更加适合自己的领域是大数据分析师还是数据分析师。毕竟职场如战场，时间就是生活，
转载
2023-12-11 09:58:49
80阅读
第一步:可以通过网上招聘网站了解大数据在不同行业内的职业需求，岗位种类方便自己分析选择。大数据从大方向来讲:分技术型和业务型。 技术型着重在大数据开发，需要从底层架构到应用层面，计算机底层语言是C语言。java和python都是C的后代，都是基于C进行升级创造的。要说Java与Python的区别，java是"纯手工”的创造，而Python是利用现有工具的创造，所以python在现实应用层面被广泛推
转载
2023-09-01 07:06:21
38阅读
数据分析01什么是数据分析数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析, 提取有用的信息形成结论,并对数据加以详细研究和概括总结的过程.使用pyhon做数据分析的常用库numpy 处理基础数值算法scipy 处理科学计算matplotlib 实现数据可视化pandas 提供了序列高级函数Numpy概述Numerical Python(数值的python),补充了python语言欠缺的
转载
2024-09-04 17:00:07
38阅读
java与大数据的关系你应该明确一下。学习大数据一般要先学java，但并不代表要将java的所有内容都学习，只要学习与大数据相关的知识点就可以。下面是关于学习大数据的一些知识点，你可以大致了解一下，希望对你有所帮助。学习大数据的两大基础就是JAVA和Linux，学习顺序不分前后。需要同时掌握，才可以继续大数据课程的学习。Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，
转载
2023-09-01 14:05:43
51阅读
导读在大数据中，我们需要处理的数据来自不同的渠道，其中有一个很重要的渠道就是关系型数据库中存储的数据。在企业中，会把业务数据存储在关系型数据库中，一般以 MySQL 居多。另外，我们在后续的学习中需要学习 Hive、SparkSQL、Flink SQL 等内容，而这些内容共同的基础就是 SQL 语法。所以，我们需要借助 MySQL 学习 SQL 语法的使用，熟练的掌握基础的增删改查的操作与多表的查
转载
2024-08-27 11:09:39
63阅读
Oracle数据库与MySQL数据库的区别是本文我们主要介绍的内容，希望能够对您有所帮助。1.组函数用法规则mysql中组函数在select语句中可以随意使用，但在oracle中如果查询语句中有组函数，那其他列名必须是组函数处理过的，或者是group by子句中的列否则报错eg：select name,count(money) from user；这个放在mysql中没有问题在oracle中就有问
转载
2024-06-06 19:29:28
25阅读
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等什么是IPython？IPython是一个python的交互式的shell (它默认的python shell要好用的多、强大的多)1、支持代码的自
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。首先大数据是一个很大的概念，现在很多领域都用到了大数据，比如：互联网、广告、金融、能源、交通等。而Python是一门编程语言，可以用Python处理和分析各个领域产生的数据。很多初学者经常比
转载
2023-06-27 18:31:35
72阅读
l prestoPresto是Facebook开发的分布式大数据SQL查询引擎，专门进行快速数据分析。特点：可以将多个数据源的数据进行合并，可以跨越整个组织进行分析。直接从HDFS读取数据，在使用前不需要大量的ETL操作。查询原理：完全基于内存的并行计算流水线本地化计算动态编译执行计划小心使用内存和数据结构类BlinkDB的近似查询GC控制架构图： Presto实
大数据yarn 和 node yarn 的区别主要体现在它们的应用场景、架构设计以及使用目标。大数据领域中的 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 是一种资源管理器，而 Node.js 中的 Yarn 则是一个包管理工具。接下来，本文将深入探讨它们的区别并提供对这两者的配置和优化方法。
## 环境准备
### 软硬件要求
在开始之前，我们需要确保我们的
在大数据计算领域，EMR（Elastic MapReduce）和Spark是两种广泛使用的技术。EMR是亚马逊提供的托管云服务，用于运行大数据工作负载，而Spark是一个开源的大数据处理引擎，支持快速和通用的数据处理。理解这两者之间的差异，对于选择合适的技术解决方案至关重要。以下是关于EMR和Spark之间区别的详细分析以及应用指南。
### 环境准备
在使用EMR和Spark之前，首先需要设
