目录1 Flink VS Spark运行角色2 生态3 运行模型4 编程模型对比5 任务调度原理6 时间机制对比7 kafka 动态分区检测8 容错机制及处理语义9 Back pressure背压/反压 1 Flink VS Spark运行角色⚫ Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有
原创
2021-09-13 23:11:59
156阅读
Storm总结 一、本质Storm 是一个开源分布式实时计算系统，它可以实时可靠地处理流数据。二、Storm解决了什么问题1.实时数据分析需求– 实时报表动态展现– 数据流量波动状态– 反馈系统2.时效性– 秒级处理完成数据3.增量式处理– 数据来一条，处理一条三、Hadoop vs Storm1.Storm任务没有结束，Had
转载
2023-08-09 13:19:13
154阅读
大数据有两个方向，一个是偏计算机的，另一个是偏经济的。你学过Java，所以你可以偏将计算机基础1. 读书《Introduction to Data Mining》，这本书很浅显易懂，没有复杂高深的公式，很合适入门的人。另外可以用这本书做参考《Data Mining : Concepts and Techniques》。第二本比较厚，也多了一些数据仓库方面的知识。如果对算法比较喜欢，可以再阅读《I
转载
2016-06-07 22:48:00
126阅读
2评论
NO.1猥琐发育，别浪VS大数据基础近年来整体数字营销行业的发展呈现出三大趋势：第一个趋势：广告主越来越重视数据资产，他们将自己的大数据沉淀下来，然后建立大数据系统。其实在两年前，很多广告主就想做大数据资产沉淀，但直到现在才有可能真正落实，开始基于数据资产，优化数字营销能力第二个趋势：很多企业开始发展自己的大数据技术，结合原有的数据沉淀，自己建设数字营销DSP平台投放广告。第三个趋势：广告主在打通
原创
2018-04-24 20:18:59
99阅读
点赞
1评论
# postgresql vs mysql大数据性能对比
## 引言
在选择数据库管理系统时，我们需要考虑其在处理大数据量时的性能表现。本文将介绍如何比较 PostgreSQL 和 MySQL 在处理大数据时的性能差异，帮助开发者选择合适的数据库管理系统。
## 流程概述
下面是比较 PostgreSQL 和 MySQL 大数据性能的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2023-10-30 07:01:27
110阅读
Java、Python和大数据，哪个发展前景最好？Java和Python是编程语言，而大数据则是一系列技术的整合，所以应该分开来看，三者并不能直接进行对比。三者实际的关系是目标和实现的包含关系。所以这个问题应该分别为 Java和Python哪个发展前景好？大数据的发展前景如何？关于大数据的发展前景大数据并不是一种概念，而是一种方法论，一句话概括，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。关于大
转载
2023-07-18 17:48:14
108阅读
原标题：大数据入门选择Python还是Java？java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、
转载
2023-10-07 15:54:09
95阅读
使用Python读取大容量的数据并存入数据库中一、读数据二、连接数据库1.在数据库中建立一个新的表2.将数据写入到数据库中3.检查数据是否正确 一、读数据我使用的是第三方包openpyxl进行数据的读取，读取的文件是xlsx格式的，如下：from openpyxl import workbook
main_book = openpyxl.load_workbook(r'D:\final.xlsx
转载
2023-07-18 12:48:37
58阅读
目前，企业的数据分析及可视化平台，要求可以每天处理大量数据，另外可视化效果要准确、美观，甚至震撼。数据可视化作为一种有效传递信息的手段，被越来越广泛地应用到很多领域。如果想要让数据发挥更大的价值，那么合理地运用数据可视化的方法和工具就显得特别重要。下面给大家推荐6款数据分析及可视化应用软件。1、Smartbi（1）是企业级数据分析及可视化的工具，优点是一旦准备好数据即可进行自助随机分析，数据量大处
转载
2023-08-31 21:03:55
89阅读
好学不好学真的是小马过河的问题，会者不难，难者不会。但是不可否认的是，在初学一门语言的时候，都是会有一些难度的，就看你有没有找对学习路线和适合自己的学习方法~最简单的方法就是自己先学习一下，看看自己的理解能力和掌握情况怎么样就能判断到底是不是难学了学习大数据需要掌握什么语言基础？1、Java基础 大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及
转载
2023-08-07 22:58:16
77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
数据库更新时间：2018-10-09 09:58:44本文比较了Azure和阿里
转载
2022-10-19 14:52:49
90阅读
prefacePython在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的
转载
2023-08-22 15:40:28
138阅读
选择AWS、Azure还是GCP进行大数据处理，需结合技术生态、成本结构、企业现有架构等综合评估。以下是三大云厂商在大数据领域的深度对比：1. 核心服务对比AWS存储层：S3（对象存储，支持99.999999999%耐久性） + EBS（高性能块存储）优势：与Glue（ETL）、Athena（无服务器查询）无缝集成，适合构建数据湖。计算层：EMR（托管Hadoop/Spark集群，支持自定义节点配
首先大数据这个趋势已经很明了，但是进入这个领域有门槛，而且不小，要有心理准备，自学要因人而异，没有基础的前提下，有难度，后面我会给你一些学习的建议。其次是大数据目前的工作方向主要是三个：大数据应用，数据分析，大数据研究，当然还有一些像机器学生有关的数据挖掘什么的，也在这个类别，我暂时归到研究方向，因为要应用的话，还得结合一些行业和业务进行，所以你要从事大数据，可能要先定一下方向哈，就难易度来选，我
转载
2023-08-21 08:28:29
51阅读
最近在整理整理java大数据处理这一系列的文章,在网上发现一个java写excel文件的方式,非常的有技巧，并且性能非常高,我在自己机器上简单的操作了一下，感觉非常的棒 这里就把这个方法和大家分享一下，一起讨论一下这种方式的成熟度. 简单说明 1、核心原理-查看excel的"源代码" 找到数据存
转载
2023-06-13 22:45:31
164阅读
文章目录一、Pandas 概述二、Series 对象三、DataFrame 对象四、导入外部数据1. 导入 .xls 或 .xlsx 文件2. 导入 .csv 文件3. 导入 .txt 文本文件4. 导入 HTML 网页五、数据抽取六、数据的增加、修改和删除1. 增加数据2. 修改数据3. 删除数据七、数据清洗1. 查看与处理缺失值2. 重复值处理3. 异常值的检测与处理八、索引值的设置1. 索
转载
2023-09-24 09:24:04
85阅读
数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是最重要的语言。 那么，今天我们就来分析一下，Python之于大数据的意义和作用。什么是大数据？大数据(big data)，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
转载
2023-09-20 22:51:16
93阅读
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及Dask，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask？Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目(如Numpy，Pandas和Scik
转载
2024-01-16 11:07:12
30阅读
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
转载
2023-07-27 13:42:04
111阅读
