Python和Java，是大数据行业最常见的两种编程语言，对于想转行大数据的人人来说，学习哪个语言是比较好的选择呢？PythonPython和大数据：Python本身的特点是高效率的开发和简单的维护，大数据运维领域也在普遍采用Python语言来编写管理脚本；Python语言目前在大数据和人工智能领域有广泛的应用，在数据科学领域，尤其是在深度学习领域，Python是常见的选择。如果要往大数据分析和大
转载
2023-08-09 15:15:32
130阅读
前段时间给大家分享了：超赞！20个炫酷的数据可视化大屏(含源码)，很多小伙伴都非常喜爱。如果你感兴趣，点击上方获取即可。于是我产生了用 Python 的另外一种方式来实现数据可视化大屏的想法。 参考上面这个模板，我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据可视化大屏。今天先绘制中间的数据地图，为了方便演示，我们采用一个超市数据集，数据来源于 Tableau 官方示例。如果你还没有安
转载
2024-02-28 22:18:20
6阅读
Python是适合做大数据分析的计算机语言吗?如今是一个大数据时代，通过数据分析，我们可以得到任何我们想知道的事情，充分挖掘数据的价值。之前有人说过JAVA语言是最适合做数据分析的计算机编程语言之一，在这里，我想说其实Python大数据也是大数据分析最受欢迎的编程语言。Python是一个强大的，灵活的，开放的，易于学习的源语言，使用方便，并具有强大的数据操作和分析库。其简单的语法使编程
转载
2023-09-14 16:24:48
46阅读
好消息！好消息！手把手教你用python玩大数据小旭学长的python大数据教程完结撒花，共26P录制完毕，总时长4小时。每10分钟的视频的录制加剪辑时间加起来都要两小时以上，讲得很细但是节奏也很快，信息量超大！感谢各位观众老爷们的支持和一键三连，下次一定！教程链接教程说明大数据时代到来，随着数据的逐步开放，数据工作者们或多或少都要接触到时空数据。小旭学长曾经说：The data is data
转载
2023-07-21 13:45:55
73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
搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。01 布隆过滤器 （Bloom Filter）第一步我们先要实现一个布隆过滤器。布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在于我的数据中，那么它可
转载
2023-11-21 23:16:29
64阅读
上面搜索是新功能，大家可以体验看看在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域，有非常丰富的包可以选择，numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。本文向
转载
2023-07-27 15:04:17
48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
一 从Hadoop框架讨论大数据生态 1.1 Hadoop是什么 1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构 2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。 3）广义上来说，HADOOP通常是指一个更广泛的概念——HADOOP生态圈 1.2 Hadoop发展历史 1）Lucene–Doug Cutting开创的开源软件，用java书写代码，实现与Google类似的
1.1． 概述最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经×××到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”随着互联网快速发展、智能手机以及“可佩带”计算设备的出现，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据。这些新技术推动着大数据时代的来临，各行各
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
导读本文主要包括两部分内容，第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结，第二部分会对测试中用到的python大数据处理神器pandas做个整体介绍。Part1 用户画像评测回顾与总结1、为什么做用户画像评测？将时钟拨回到2018年初，大家迫切想打破以往资讯推荐无章可循的局面，而今日的推荐算法也似乎演成了神话，用户意图这个词在WiFi管家团队被一再提及，继而AI推荐
转载
2024-08-22 13:27:29
40阅读
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
随着信息化社会的不断普及，我们肉眼可见的新新行业在不断崛起。近年来，可能无数人都有听说过哪个哪个行业工资真的好高啊，要不要转行去做那个行业，没错，就是日渐与我们生活息息相关的大数据行业，低投资高回报的事情大概是每个人都梦寐以求的，但是这的确不是一件容易的事，但在大数据行业，只要你肯付出，你一定会收获这是一定的，无论是薪资水平还是你的工作能力工作经验。一．就业机会多、上升速度快不知道你有没有发现现如
在当今的数据驱动时代，大数据的处理和分析变得至关重要。在这个背景下，Docker作为一种流行的容器化工具，能够帮助我们轻松部署和管理大数据应用。那么，如何使用Docker部署大数据项目呢？这篇博文将为你揭示整个过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统具备适当的软硬件环境，以便顺利进行Docker和大数据的部署。
### 软硬件要求
| 组件 | 要求
大数据时代 光靠x86服务器还玩得转么，
随着
云计算
和大数据进入落地阶段，新一代
数据中心
已经成为支撑企业创新发展战略的关键。但随之而来的一系列运维和管理难题，也成了当下IT人员必须应对的挑战。现行的企业级
数据中心
大多都以x86架构为主，尤其是互联网行业与创业团队，因为业务需求单一，寻求性价比，更是将x系
服务器
视为首选。然而，随着大数据、云计算等新
转载
2023-11-08 22:09:00
54阅读
年薪30万起的大数据工程师，必须学Python吗? 首先我们先区分一下概念。目前国内很多人在说大数据的时候，实际上是把大数据技术和数据科学(含数据分析、数据挖掘、机器学习)混在一起的，许多讨论和争辩其实源于大家说的不是一个事情。 目前高等学校已经有了大数据相关的专业，名字起得也很好，叫《数据科学和大数据技术》，就是把大数据分成两个方向来看待的。数据科学侧重数学抽象和软件工具的使用，对数学和
转载
2024-01-13 19:25:51
87阅读
教你搭建自己的大数据分布式计算系统环境 随着大数据的热度与市场需求不断提升，学习大数据的小伙伴越来越多，然而，大家的个人电脑平时可能都用做了打游戏，看剧，逛论坛，没有配置过一套适合于学习大数据的环境，于是乎感叹万事开头难。今天，数据科学君就带大家打开大数据世界的大门，手把手教大家在自己的电脑中配置Hadoop+Spark+Mysql，当然，还有Python3+Jupyter
转载
2024-03-07 23:02:06
61阅读
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spar
转载
2023-08-11 19:57:45
101阅读
导读 本文将通过浅显易懂的例子，深入浅出的向您介绍大数据在信用风险，市场风险，反洗钱等风险管理领域，以及财务管理等其他金融领域的应用。 1 概述
就如大家通过我们的文摘阅读了解到的大数据的知识， 这个世界的数据正以前所未有的速度、类型以及体量进行着爆炸式的增长。现如今的技术也几乎可实现即时而有效的实时分析。然而，当大数据已经被许多领域接受时，风险控制仍未开始利用它的力量。事实上，大数风险
转载
2023-12-18 22:00:32
50阅读
