一、大数定律统计规律性多次抛掷硬币，正面向上出现的频率接近1/2人口男女比例接近1:1在随机事件的大量重复出现，往往呈现几乎必然的规律，这类规律就是大数定律1.1 切比雪夫不等式1.2弱大数定律弱大数定律的意义：1.2伯努利大数定律伯努利大数定律的意义：伯努利大数定律的结论虽然简单,但其意义却是相当深刻的.它告诉我们当试验次数趋于无穷时,事件A发生的频率依概率收敛于A发生的概率,这样,频率接近于概
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2024-01-01 21:10:21
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# 大数据HBase客户端使用简介
HBase是一个开源的分布式数据库，设计用于处理大规模数据集。它是构建在Hadoop之上的，使得数据存储可以横向扩展。HBase的特点使其适合于处理海量实时数据，特别是在需要快速读写的场景中。为了与HBase进行交互，开发者通常使用HBase客户端。本文将介绍HBase的基本使用并提供示例代码。
## HBase的基本概念
在HBase中，数据以表的形式存
原创
2024-09-10 05:48:32
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# 移动端大数据分析的概述与实践
在当今的互联网时代，移动端设备的使用日益普及，各种应用程序的用户行为数据也随之产生。这些数据反映了用户的偏好、行为习惯和市场趋势，因此，对移动端大数据的分析成为了提升用户体验和产品策略的重要途径。
## 什么是移动端大数据？
**移动端大数据**是指在移动互联网环境下，通过移动终端（如智能手机、平板电脑等）生成、存储和处理的海量数据。这些数据来源于应用程序的
Hive简介定义Facebook为了解决海量日志数据的分析而开发了hive，后来开源给了Apache基金会组织。 hive是一种用SQL语句来协助读写、管理存储在HDFS上的大数据集的数据仓库软件。hive特点▪ hive 最大的特点是通过类 SQL 来分析大数据，而避免了写 mapreduce Java 程序来分析数据，这样使得分析数据更容易。 ▪数据是存储在HDFS上的，hive本身并不提供数
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2023-10-04 09:18:40
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7. [案例] Reduce 端实现 JOIN7.1. 需求假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程 序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a left join t_product b on a.pid = b.id订单...
原创
2022-03-04 16:41:26
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7. [案例] Reduce 端实现 JOIN7.1. 需求假如数据量巨大，两表的数据是以文件的形式存储在 HDFS 中, 需要用 MapReduce 程 序来实现以下 SQL 查询运算select a.id,a.date,b.name,b.category_id,b.price from t_order a left join t_product b on a.pid = b.id订单...
原创
2021-08-18 10:40:35
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# 实现大数据 Hive SQL 客户端的入门指南
在大数据生态系统中，Hive 是处理海量数据的重要工具。对于刚入行的小白来说，建立一个 Hive SQL 客户端，能够帮助你轻松地与 Hive 数据库进行交互。本文将带你一步一步实现一个 Hive SQL 客户端，我们将以流程图和代码示例为基础，逐步深入。
## 整体流程
首先，我们将整个实施过程分为以下五个步骤。以下是各步骤的总结表格。
原创
2024-10-27 04:39:39
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Spark大数据开发技术简介轻量级的内存集群计算平台 文章目录Spark大数据开发技术简介历史沿革Spark的优点对比Apache Spark堆栈中的不同组件基本原理架构组成部署和体系结构Spark运行模式页面 历史沿革Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与
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2023-10-24 06:44:26
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1. 应用方向 移动数据类应用，我们大多接入的很多APp都是用 Android系统或者iOS系统实现的，平时使用的手机不是 Android系统的手机就是苹果手机。如果打算做得轻量级，自己内部使用可以常使搭建小程序，而且在微信的生态内使用用户也觉得习惯和方便。但是，App开发还是有自身优势的，微信小程序暂时还有一些深度功能是不和APP比较的。而且重要的是很多大公司都不
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2023-09-13 17:16:16
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Trustdata定位做一家移动应用数据提供商。从百度的搜索结果来看，Trustdata被外界认为是跟TalkingData在做类似的事情，但Trustdata创始人贾斌强调大不相同，除了数据统计，Trustdata还有自有的广告平台，并且更多是服务大客户，例如12306、核电、电力、农业部、司法部等。在数据统计方面，从Trustdata的官网上，我们可以看到这样的标示——“覆盖超过6万应用，
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2024-01-07 20:58:52
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# 大数据处理框架 Apache Spark 的设计与实现
在数字时代，数据的产生以惊人的速度增长，如何高效处理和分析这些数据成为了一个重要的课题。Apache Spark 作为一种高级的数据处理框架，以其快速、灵活和易用的特点，成为了大数据处理领域的宠儿。本文将探讨 Apache Spark 的设计与实现，辅之以代码示例，帮助读者更好地理解这一框架的魅力。
## Apache Spark 的
作者：ruochenMindSpore端边云统一格式 —— MindIRMindSpore端云协同的全场景AI架构MindExpress：ME前端，对接用户的Python代码模块MindSpore Lite：端侧，可以用在手机端（也就是可以在手机以及IOT设备上部署MindSpore模型训练的AI框架）ModelZoo：：网络定义，训练脚本MindArmour：可攻防框架（隐私保护，对抗训练）M
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2023-11-23 18:57:42
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1减少RPC调用的方法 1.1.问题提出HBase中rowkey是索引，任何对全表的扫描或是统计都需要用到s
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2021-07-23 15:27:56
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package cn.itcast.hdfs;
import org.apache.commons.io.IOUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.*;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import jav
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2019-01-03 20:31:00
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1减少RPC调用的方法 1.1.问题提出HBase中rowkey是索引，任何对全表的扫描或是统计都需要用到s
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2021-07-25 10:35:09
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一、HDFSHadoop中的分布式文件系统，高容错（数据库blcok备份），可扩展，适合存储大文件，不适合存储小文件，不适合处理低延时的数据（HBase更好），一次写入、多次读写，不支持多用户写入及任意修改文件。1、原理架构1）NameNode：主节点，负责管理文件系统的命名空间，将HDFS的元数据存储在NameNode节点的内存中；负责响应客户端对文件的读写请求。2）DataNode：数据节点，
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2023-09-03 21:10:00
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# Java Socket 服务端大数据接收实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现 Java Socket 服务端大数据接收。以下是整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 创建服务器端的 Socket 对象，并绑定指定的端口号 |
| 步骤二 | 监听客户端的连接请求，并接受连接 |
| 步骤三 | 获取输入流，用于接收客户端发
原创
2023-07-22 10:40:32
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大数据平台开发亮点 前期在操作过程中还是有很多坎坷和插曲，印象最为深刻的就是我那台笔记本进入bios不是重启狂按f10进入的，在我各种琢磨不透的时候，在百度查询各种资料以后最后发现，原来我这台电脑左侧有个小孔得用针插入开启电脑才能进入bios调整设置，我跟发现新大陆似的，就心想哦原来还有这种开机方式的，然后再调整设置之后虚拟机就可以正常的操作和运行了。然后还遇到过下载的文件就两个程序之间不兼容，这
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2024-06-24 15:38:22
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1. 常见分布 这里讨论几个常见的概率分布，而它们之间存在着紧密的关联。很多复杂的概率模型其实有着更简单的底层原理，这种联系再次验证了随机现象的确定性方面。看似复杂随机现象其实就是由许多“原子事件”组合而成，数学的规律仍然起着支配作用。1.1 伯努利试验 最简单且有意义的事件域是\(\mathscr{F}=\{\varnothing,A,\bar{A},\Omega\}\)，我们关心的只有事件
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2024-01-14 10:49:51
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大数据挖掘是个什么鬼？先搞定以下五大关系 数据科学家”作为一个新兴的名词，他们主要是采用科学方法、运用数据挖掘工具来做大数据洞察的工程师。一个优秀的数据科学家需要具备诸如数据采集、模型算法、数学软件、分析预测、市场应用等多方面的素质。如果你也想成为一名数据科学家，那么可以先从本文介绍的数据挖掘过程中的五个关系开始，一点点探索整个数据挖掘的蓝图。 1.样本与总量 相信大家读书的时候，数学老师曾经扔
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2024-09-23 09:05:08
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