大数据的由来：2010年前后第三次信息化浪潮，提出了物联网、云计算和大数据概念。 大数据时代的计数支撑：存储设备容量不断增加、CPU处理能力大幅提升、网络带宽不断增加。【存储、计算、网络】 数据产生方式的变革促成大数据时代的到来：运营式系统阶段——用户原创内容阶段——感知式系统阶段 【运营活动产生的数据存储到数据库（数据是被动产生的）——web2.0时代用户原创内容（移动设备加速内容
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2024-10-20 17:33:55
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# Python 大数据demo实现流程
## 1. 确定需求和目标
在开始实现 Python 大数据demo之前，首先需要明确需求和目标。这里假设我们的目标是通过 Python 处理大数据，并展示相关分析结果。
## 2. 数据准备
在进行数据分析之前，需要先准备好相关的数据。数据可以是来自文件、数据库、API等。这里我们以文件为例，假设我们有一个名为data.csv的数据文件。
## 3
原创
2023-07-22 12:58:43
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文章目录一、介绍二、推荐的组件1.边框2.装饰3.数字翻牌器4.轮播滚动5.Charts封装总结 一、介绍官方文档GitHub源码库支持Vue+React二、推荐的组件1.边框代码如下（示例）：<dv-border-box-1 :color="['red', 'green']" backgroundColor="blue" >dv-border-box-1</dv-border
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2024-05-06 22:41:11
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很多企业都已经看到了大数据的前景，都想做大数据，但是想要做一个成功的大数据项目并不简单，下面科多大数据和大家一起了解下成功的方法。 1 失败大数据案例的特征 根据在美国做了15年的大数据项目、产品研发和管理，以及其它一些相关的数据分析的工作经验，了解到的其它的做的比较成功的和失败的项目，跟大家做一个经验分享。基本上大数据项目失败的特征
# 大数据分析 Demo：从入门到上手的指南
随着数据时代的到来，大数据分析成为了一项重要的技能。本文将引导你通过一个简单的步骤，创建一个大数据分析的 Demo。我们的目标是使用 Python 和一些流行的数据分析库（如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib）来进行数据处理和可视化。
## 一、整体流程
下面是实现大数据分析的基本步骤：
| 步骤 | 目标 | 工具/技术 |
Hue Web应用的架构Hue 是一个Web应用，用来简化用户和Hadoop集群的交互。Hue技术架构，如下图所示，从总体上来讲，Hue应用采用的是B/S架构，该web应用的后台采用python编程语言别写的。大体上可以分为三层，分别是前端view层、Web服务层和Backend服务层。Web服务层和Backend服务层之间使用RPC的方式调用。Hue整合大数据技术栈架构由于大数据框架
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2024-04-18 22:19:53
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数据在各种屏幕上的显示，根据岗位的不同，用途也是不一样的，现在比较流行的是大、中、小屏联动的数字化作战体系建设，大屏用于管理决策，中屏用于生产调度，小屏用于作业执行。小屏一般是手机或平板，中屏一般是电脑，大屏有电视、有LED等。今天演示一个大屏的布局和配色方案，分两种类型，第一种是弹性宽高像素，第二种是固定宽高像素。第一种：弹性宽高像素。用display:flex;方式布局，宽高尺寸采用rem方式
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2024-05-27 22:46:48
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VUE 动态构建混合数据TREESELECT选择树，同时解决巨树问题
标签： vue java javascript vue.js
今天在项目中需要通过行政区域选择，然后选择该行政区域下面的景区，也就是要构建行政区划、景区两表数据表的树。全国的行政区域到县已经3500多了，再加上景区会有几万个点，这棵选择树不论是在后台还是在前台构建都比较大，会影响系统性能，需要前后端结合，动态构建，使用时
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2023-11-04 21:19:41
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最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢？一般来说就是
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2023-07-25 22:12:25
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# 大数据分析平台 demo
## 引言
随着互联网的飞速发展，我们生活中产生的数据越来越多，这些数据蕴含着宝贵的信息。然而，如何从这些海量的数据中提取有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。大数据分析平台应运而生，它能够帮助我们处理大规模的数据，并从中挖掘出有价值的信息。本文将介绍一个简单的大数据分析平台 demo，并提供代码示例来帮助读者更好地理解。
## 大数据分析平台 demo
##
原创
2023-07-23 21:15:57
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如何实现大数据可视化demo
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会你如何实现大数据可视化demo。在开始之前，我们先来了解整个实现流程，并根据流程逐步解释每一步需要做什么以及需要使用的代码。
**实现流程**
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备数据 |
| 步骤2 | 选择合适的可视化工具 |
| 步骤3 | 数据处理和转换 |
| 步骤4 | 绘
原创
2024-01-07 11:27:48
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目录一、数据采集/消费(存储)二、数据采集三、数据消费四、编写代码 在project-ct.pom在ct.consume下在ct.consumer.bean在ct.consumer.dao 在ct-consumer的resources 在ct-common.pom在ct.common.api在ct.common.bean在ct.common.constant在ct-c
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2024-07-31 20:08:13
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1.前言任务调度系统在大数据平台架构中扮演着比较重要的角色 其中的Azkaban就是其任务调度组件。概括来说，任务调度在大数据平台中所扮演的角色主要有：1任务编排：对任务流按照一定的逻辑串起来。这在大数据开发中，显得比较重要，对于一个工作任务，可能有不同的子任务串起来的，并且有些子任务是并行执行的。举个例子，在做一个机器学习的模型时，可能第一步就是数据清洗，然后是提取特征，接着才是模型
随着大数据技术的不断发展，Python作为一种强大的数据分析工具，逐渐成为数据科学家和分析师的重要选择。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python进行大数据分析的Demo，全面阐述其技术背景、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和生态扩展等方面的内容。
在数据分析的场景中，往往需要处理大量的结构化和非结构化数据，利用模型对数据进行分析并得出决策支持。以下的公式表达了这种关系：
$$
D
社会科技水平的不快速发展，计算机信息技术已经广泛应用到各个领域之中，互联网大数据、云消费时代悄然到来，计算机信息技术逐渐融入到人们的日常生产和生活之中，同时，技术在商业之中的应用和成熟，更加凸显出了这些技术的优越性。云消费时代之下，大数据的使用不仅使得企业产品、服务更加容易满足消费者的需求，也使得消费者向着更高的层次追求，企业要想在激烈的市场竞争之中脱颖而出，就需要使用大数据技术，运用各种信息模块
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2024-07-03 02:41:00
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# Vue大数据分析Demo：构建一款可视化分析工具
随着数据时代的到来，数据分析已经成为各个行业决策的重要依据。为此，前端开发者可以利用Vue.js框架构建高效、交互性强的数据分析工具。本文将为你展示如何使用Vue进行大数据分析的基本方法，并使用一些图表展示数据，分析数据流，帮助我们更好地理解数据。
## 什么是Vue.js？
Vue.js是一个渐进式JavaScript框架，用于构建用户
用百度地图API解决实际如下问题
1. 如何用百度地图API查询一个地点的经纬度？
2. 如何用百度地图通过一个经纬度查询商圈和？
3.点击百度地图时， 获得点击位置的经纬度？
4. 如果按照时间轴动态显示热力图的变化？
百度地图API， 文档不全，例子不细致。 在网上还没有太多有用的例子。比如说下面几个需求的解决方案就找不到：1. 如何用百度地图A
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2024-03-10 10:47:39
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大数据分析是什么？大数据分析软件有哪些？这是现在这个信息时代每一个企业管理者、经营参与者都需要了解的。今天，小编就来针对性地总结一下，什么是大数据分析，以及2019年主流的商业大数据分析软件。一、大数据分析是什么大数据分析的特点有以下几点：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程
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2023-09-18 16:10:59
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思路分析样式效果：分析：①实现这个效果，我们一般需要2个页面，一个html页面，用来浏览器显示；一个PHP页面，用来接收数据库数据，并且把接受来的数据返回到前端。②这时，我们一般需要三个步骤：第一，使用ajax发送请求；第二，在PHP页面获取数据库数据，将数据库的数据返回给前端；第三，前端接收后端返回的数据，使用模板引擎，将数据按照表格的样式显示出来。代码实现1、先新建demo.html文件，并且
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2024-05-30 09:33:53
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随着企业信息化建设程度不断加强，随之而来的企业经营数据呈爆发式增长，传统粗放 式的管理手段难以支撑现代化企业发展需要，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，希 望通过大数据分析来驱动来实现企业智慧化运营，提升企业业务增长。 然而各行各业的企业在实践数据化运营的道路上面临着巨大的挑战，通过与大量企业进 行沟通，交流我们将企业面临的问题归纳整理为如下几点信息：(1)缺乏数据价
