1、预备知识-python核心用法常用数据分析库（上）目录1、预备知识-python核心用法常用数据分析库（上）概述实验环境任务一：环境安装与配置【实验目标】【实验步骤】任务二：Pandas数据分析实战【任务目标】【任务步骤】概述Python 是当今世界最热门的编程语言，而它最大的应用领域之一就是数据分析。在python众多数据分析工具中，pandas是python中非常常用的数据分析库，在数据分
转载
2023-06-19 10:26:32
84阅读
大概一年多以前，和几个小伙伴均认同一个趋势：觉得通过技术手段获取网上越来越丰富的数据，并基于这些数据做分析及可视化，必能产生有价值的结果，帮助大家改善生活。(大数据被叫烂了，所以用低调的方式来解释我们的初心)第一步：开工，为基金服务恰巧和几个基金的朋友(包括对冲基金和VC/PE基金)聊到这个趋势，他们非常认同这个观点并愿意付费，认为可以用这种实时且定量的方式来跟踪一些上市公司或者私有公司旗下的产品
转载
2023-08-25 00:53:18
3阅读
# Python在大数据优势
Python作为一种流行的编程语言，在大数据领域也有着独特的优势。它易于学习、语法简洁、拥有丰富的第三方库以及强大的数据处理能力，使得Python成为大数据处理的首选语言之一。下面我们将介绍Python在大数据领域的优势，并通过代码示例来展示其强大的功能。
## Python在大数据领域的优势
1. **易于学习和使用**：Python具有简洁的语法和丰富的文档
原创
2024-06-16 05:01:28
98阅读
随着信息化的不断发展，想必大家对于大数据、云计算等新兴行业越来越熟悉了。现在的大数据行业是非常热门的一个行业，因其薪酬待遇较好，未来发展前景好，因而越来越受毕业生的喜欢。在大数据的众多工作分工中，数据分析师是最受欢迎的一种，但是想要做一名合格的数据分析师也是很不容易的。想做数据分析师，数据分析是一定要会的，而在数据分析的工作中，学会Excel更是必不可少的。下面我们就来了解一下，Excel在做数
转载
2023-08-29 16:49:02
4阅读
大数据有一个重要的、和我们大多数人密切相关，但是又不太引人注目的一个应用领域是舆情监
原创
2022-10-20 09:39:35
1368阅读
.每台服务器需要关闭防火墙
systemctl daemon-reload(masterJ节点)
systemctl stop firewalld
.删除文件夹
mkdir /opt/tmp
rm -fr /usr/hadoop/name
rm -fr /usr/hadoop/data
mkdir /usr/hadoop/name
mkdir
转载
2023-10-17 05:12:24
66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
python 处理大数据之数据读取, 标签：python1 参考1：python读取GB级的文本数据，防止memoryErrorPreliminary我们谈到“文本处理”时，我们通常是指处理的内容。Python 将文本文件的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。文件对象提供了三个“读”方法：.read()、.readline() 和 .readlines()。每种方法可以接受一个变量以限制每次读取
转载
2023-08-06 14:39:46
104阅读
一、大数据概念二、大数据的特点大量（Volume）：顾名思义数据量非常大，达到TB级甚至EB级；高速（Velocity）：在处理数据上的速度比较快，分布式的运算；多样性（Variety）：在处理数据上可以处理结构化，非结构化的数据以及包括日志、音频、视频、地理位置等多类型的数据，比以往处理数据以文本和结构化的数据提出了更高的要求；价值密度（Value）：通过大数据我们可以分析数据，得到我们想要的价
转载
2023-11-16 21:12:00
60阅读
StormStorm：分布式实时计算，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。Storm也可被用于连续计算，对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快，每秒可以处理数以百万计的消息，还可以使用任意编程语言来开发一、离线计算和流式计算1、离线计算离线计算：批量获取数据、批
转载
2023-12-07 11:11:07
56阅读
什么是HadoopApache Hadoop软件库是一个框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集。它旨在从单个服务器扩展到数千台计算机，每台计算机都提供本地计算和存储。该库本身不是依靠硬件来提供高可用性，而是设计用于检测和处理应用层的故障，从而在计算机集群之上提供高可用性服务，每个计算机都可能容易出现故障。在这更要说明一下hadoop更是一个生态圈和spark一样；Hadooo
转载
2023-07-13 17:01:00
66阅读
大数据篇：ElasticSearchElasticSearch是什么ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java语言开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是一种流行的企业级搜索引擎。ElasticSearch用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快
转载
2024-03-06 22:04:18
20阅读
大数据发展至今，提起大数据计算引擎，Spark一定是不能忽视的一个。经过近年来的发展，Spark在大数据领域的市场占有率也在不断提升，可以自己独立支撑集群运行，也可以与Hadoop生态集成运行，因此广受欢迎。今天我们就来分享Spark详解，看看Spark在大数据生态当中的定位如何？ 早期的大数据，Hadoop框架受到的重用是显而易见的，而随着大数据处理新的数据处理需求产生，Hadoop在实时数据流
转载
2023-08-08 10:02:10
119阅读
它已被用于Oracle一世。但今天，很惊讶，MySQL在对数量级的性能，甚至差距如此之大不同的顺序相同的功能。看看表ibmng(id,title,info) 只要 id key指数title看看两个语句：select * from ibmng limit 1000000,10select * fro...
转载
2015-12-11 18:53:00
296阅读
2评论
ELK的概述ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也被成为Elastic Stack。其中Elasticsearch是一个基于Lucene、分布式、通过Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用Elasticsearch作为底层支持框架，可见Elasticsearch提供的搜索
转载
2024-10-28 11:23:49
35阅读
Volume大量的。大数据中数据的采集、存储和计算的量都非常大。那么大数据究竟要多大呢?正常的计算机处理4g数据需要4分钟的时间，处理1TB需要3个小时的时间，而达到1PB的数据需要4个月零3天的时间，起始计量单位只有达到PB的数据才可以被称之为大数据。沃尔玛是当今最早开始投资和部署大数据应用的传统企业巨头之一，也因此从中获利。大数据使沃尔玛改变了重复销售的决策，这带来了10%到15%在线销售的明
转载
2024-01-05 20:54:07
101阅读
一、项目背景由于以前系统设计数据库的时候没花多少心思，随着业务越来越复杂，做数据分析的时候经常卡在数据质量上面。痛定思痛，最近部门总监交下来一项任务，做一套数据质量的规范出来，绞尽脑汁想想有零星想法但没有成熟的系统性解决方案，但是又确实很熟悉。仔细想想，大学里学习数据库的时候讲到的范式不就是解决数据库设计时候的问题吗？二、数据库模型什么是数据库？数据库就是数据存放的地方。为什么需要数据库？数据库可
转载
2024-08-22 14:15:37
12阅读
随着互联网的发展以及计算机技术的普及，数据产生的速度越来越快，数据量也越来越大。而人工智能技术的应用，使得巨大的数据能够被更好地利用。因此，AI大数据时代已经到来。在这个时代，AI技术与大数据的结合将会产生巨大的机遇和挑战。本文将会对AI大数据时代的机遇与挑战进行探讨。机遇智能医疗AI技术与医疗行业的结合，已经拓宽了医疗领域的应用范围。AI技术可以对大量的医疗数据进行分析和挖掘，从而为医生提供更精
转载
2023-09-09 11:30:18
8阅读
Hadoop首先什么是HadoopHadoop的优势Hadoop1.0，2.0，3.0的区别（面试题）Hadoop组成Hadoop之HDFSHDFS的定义架构图如下： 首先什么是HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。以一种可靠，高效，可伸缩的方式进行数据处理。广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。主要解决，海量数据的存储和海量数据
转载
2023-07-12 12:31:00
97阅读
What’s Happening从智能交通到教室监控再到视频直播等等场景，生活中每天都在产生海量的图像/视频数据。在这些场景中，对图像/视频数据进行智能分析、挖掘其中的内容以及对其中的事件进行实时的分析并非易事。图一 视觉智能 视觉智能发展朝向两个方向：云上智能和端上智能。云上的智能是指复杂的计算是在云上完成；端上智能则是在终端完成的，例如手机或摄像机本身自带的计算能力、自动驾驶等等。云
转载
2024-01-30 07:13:18
133阅读
