大数据处理，顾名思义，数据量非常大，有些可以一次处理，有些需要分割后对其进行处理。解决这类题型的第一点就是要算出其所需空间的大小；1.给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数;解题思路：有100亿个整数，一个整数4字节,共所占空间:100亿*4字节 = 10G*4 = 40G;所有整数的范围为0到42亿9千万；需要找到只出现一次的整数，那么我们就可以直接断定一个数出现的状态就有三个----
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2024-02-04 02:43:35
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大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分
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2023-10-28 07:04:10
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BigDecimal用法 一、简介 Java在java.math包中提供的API类BigDecimal，用来对超过16位有效位的数进行精确的运算。双精度浮点型变量double可以处理16位有效数。在实际应用中，需要对更大或者更小的数进行运算和处理。float和double只能用来做科学计算或者是工程计算，在商业计算中要用所创建的是对象
原创
2022-12-15 13:44:35
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1，向函数传递数组#!/bin/bash/
#
declare -a UIDS=(`awk -F: '{print $3}' /etc/passwd`)
function GETSUM() {
declare -i SUM=0
declare -i I=0
declare -a MYIDS=($@) //向函数传递数组
while [ $I -lt ${#MYIDS[*]} ];
原创
2013-07-24 14:53:13
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上一篇文章我介绍了在Java EE环境中配置Shiro的基本方法, 但是在真正的开发过程中我们基本上不
会使用基于配置文件的用户角色配置, 大多数情况下我们会将用户, 角色和权限存储在数据库中, 然后我们告诉Shiro去数据库中取数据, 这样的配置更灵活且功能更强大.这样使Shiro能读数据库(或LDAP, 文件系统等)的组件叫做Realm, 可以把Realm看作是一个安全专用的DAO, 下面我详
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2024-10-23 21:40:40
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数据预处理1.数据去重import pandas as pd # 导入pandas库
# 生成重复数据
data1 = ['a', 3]
data2 = ['b', 2]
data3 = ['a', 3]
data4 = ['c', 2]
df = pd.DataFrame([data1, data2, data3, data4], columns=['col1',
'col2'])
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2023-11-17 19:07:35
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# 数据分析excel函数运用实例
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将介绍如何实现数据分析excel函数的运用实例。这对于刚入行的小白来说可能有些困惑，但是通过本文的指导，你将学习到如何使用excel函数进行数据分析。
## 流程
下面是实现数据分析excel函数的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 准备数据 | 确保你有一个包含数据的ex
原创
2023-07-18 08:40:47
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3.3. UDF 开发实例3.3.1. Step 1 创建 Maven 工程 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec --> <dependency> <groupId>org.a...
原创
2022-03-04 16:39:50
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3.3. UDF 开发实例3.3.1. Step 1 创建 Maven 工程 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.hive/hive-exec --> <dependency> <groupId>org.a...
原创
2021-08-18 10:39:58
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一、企业大数据如何起步：从小数据到大数据 目前国内外关于大数据的谈论很多，大多是谈运营级别的，或者说从服务端、服务方提得较多一些。笔者要跟大家交流的问题是作为各类企业尤其是客户方的企业来说，大数据跟他们有什么关系，或者说作为企业方怎样去参与，这是企业方现在面临的最大问题。 这个问题的答案重...
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2016-02-07 18:08:00
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# 美团如何运用大数据分析的项目方案
## 引言
在当今的数字经济时代，大数据成为推动商业创新与竞争力的重要因素。美团作为中国领先的生活服务平台，利用大数据分析提升了用户体验和运营效率。本文将提出一个项目方案，探讨美团如何更好地应用大数据分析，提升市场竞争力。
## 项目背景
美团的核心业务涵盖外卖配送、酒店预订、旅游服务等，用户选择丰富。然而，用户需求变化迅速，因此如何充分利用大数据分析
原创
2024-10-20 04:03:31
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# Redis 和 MySQL 的运用实例
## 引言
在现代互联网开发中，Redis 和 MySQL 是两种广泛使用的数据库系统。Redis 是一个高性能的键值存储数据库，适合缓存和快速存取数据；而 MySQL 则是一个关系型数据库，适合存储结构化数据。在许多应用场景中，我们可以将这两者结合使用，从而更好地提高数据存取效率和应用性能。
这篇文章将指导你如何实现一个简单的 Redis 和 M
9月2日下午，在大数据存储分论坛上，华为宣布与中央电视台签署合作协议，在大数据存储领域建立战略合作关系，为媒资行业提供领先的技术和应用模式。双方联合开发的自适应深度节能高密度媒资存储系统可以大幅度提升媒资访问效率和媒资管理效率，是绿色节能的媒资存储系统。若论存储新产品发布的数量，今年的云计算大会不如去年，这主要是因为华为存储已经拥有了比较齐全的存储产品线，现在只是在原有基础上的丰富和优化。不过从华
原创
2013-09-27 16:56:05
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昨天第一次参加在线班会，就被班主任邀请发言，有点受宠若惊的感觉～～在班会上，辅导老师强调了平时操作和作业时应该注意的几个问题：使用虚拟机时，要利用好快照功能，以防虚拟机出错时重装，从而节约时间；提交操作类型的作业，要有截图，并把截图整理到pdf文件中，方便保存和查看；需要叙述的作业，要写的尽量详细；如果作业中涉及到视频课程中没有的内容，可以去相应的官网上查文档；提交作业时，要存底稿，以防意外丢失导
原创
2017-03-17 09:54:26
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在当今数据驱动的时代，企业面临着前所未有的数据同步挑战——如何在异构系统间高效、可靠地移动海量数据，同时满足实时性和一致性要求。Apache Kafka作为一个分布式流处理平台，已成为现代数据架构的核心组件，为构建高吞吐量、低延迟的数据同步管道提供了强大支持。本文将从理论到实践，全面解析Kafka在数据同步场景中的应用。我们将深入探讨Kafka的核心架构与工作原理，详细讲解如何设计和实现各种数据同步模式，包括数据库变更捕获(CDC)、跨数据中心复制、实时数据集成等场景。
在香港，银行业是受高度监管的行业，并且由于竞争比大陆更为激烈，产品形态多样，所以银行运营方面的相关数据被充分分析和利用，客户的流失数据、资本金比率、存贷比等各种数据形成了银行日常管理的基础。 在香港银行业，对客户的了解程度决定了生意的成功率，银行不仅收集客户的风险承受能力、收入、工作背景、商业财务活动、理财习惯等相关数据来做分析，还通过物联网进一步了解客户的生活群体，他的朋友和伙伴之
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2023-12-14 14:28:40
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Redis提供了非常丰富的数据结构，那么利用好每种数据结构变可提高web应用的访问速度。应用场景：1.取最新N个数据的操作：(Linked List)记录前20个最新登陆的用户Id列表，超出的范围可以从数据库中获得。 //把当前登录人添加到链表里
ret = r.lpush("login:last_login_times", uid)
//保持链表只有N位
ret = redis.ltrim("
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2023-08-11 14:38:25
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vscode大数据可视化运用的技术是一种重要的实践，它结合了前沿的技术工具与数据分析能力，旨在让数据以易于理解和直观的方式呈现。本文将围绕这一实践，深入探讨其背景、核心维度、特性、实战经验和深度原理，并提供选型指南。
### 背景定位
在信息技术的快速演进中，大数据的出现标志着数据处理和分析方式的根本变化。最早的可视化工具相对简单，主要依赖于静态图表。随着数据量的快速增长及计算能力的提升，大数据
通常我们把信息转化为价值，要经历信息、数据、知识、价值四个层面，数据挖掘就是中间的重要环节，是从数据中发现知识的过程。举个例子来说明。（例子仅供解释，不包含其他意思，Σ( ° △ °|||)︴）傍晚你一个人从火车站出来，看到路边有一个漂亮妹子，这个妹子朝你抛了一个媚眼，这个媚眼它也是信息，虽然它很难定量化分析，也不是个记录。但你成功的接收到了这个信息，你认为是女个女孩对你有感觉。那你就被这个信息所
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2023-08-27 18:59:41
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# 工业大数据架构实例
在数字化和智能化的浪潮中，工业大数据成为推动制造业转型的关键因素。本文将探讨一种典型的工业大数据架构实例，介绍其中的各个组件及其交互，提供相关代码示例及可视化图形。
## 工业大数据架构介绍
工业大数据架构一般包括以下几个主要组成部分：数据采集层、数据传输层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。以下是这几个层次的基本描述：
1. **数据采集层**：负责从传感器、机
