大数据时代：大数据无处不在！ 大数据的主要分析逻辑： 1.做全样而非抽样的分析 2.追求效率 3.追求事件的相关性并非因果 大数据的关键技术 大数据基本处理流程：数据采集、存储管理、处理分析、结果呈现等环节。主要：数据存储与管理（分布式存储）集群 数据处理与分析（分布式处理）集群技术层面： 数据采集与预处理 数据存储和管理 数据处理与分析
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2023-07-29 18:56:51
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目前Python可以说是非常流行，在目前的编程语言中，Python的抽象程度是最高的，是最接近自然语言的，很容易上手。你可以用它来完成很多任务，比如数据科学、机器学习、Web开发、脚本编写、自动化等。▍1、for循环中的else条件这是一个for-else方法，循环遍历列表时使用else语句。下面举个例子，比如我们想检查一个列表中是否包含奇数。那么可以通过for循环，遍历查找。 numbers&
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2023-09-14 16:26:18
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主题：Spark 大数据处理最佳实践内容框架：大数据概览如何摆脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳实践1大数据概览 大数据处理 ETL (Data → Data)大数据分析 BI (Data → Dashboard)机器学习 AI (D
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2024-07-18 08:29:23
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文章目录一、Spark概述1、概述二、Spark角色介绍及运行模式1、集群角色三、Spark环境准备1.启动服务2.启动客户端3.spark-submit测试四、Spark Core1、RDD概述2.代码示例1.创建Maven工程，添加依赖五、Spark Streaming1、 Spark streaming简介2.代码示例1、linux服务器安装nc服务2、创建Maven工程，添加依赖3、代码
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2023-08-01 20:00:04
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在大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，对数据展现的要求较高，并且很看重数据处理的高效性和可用性。但是传统数据处理的方法的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技根据CAP理论，难以保证其可用...
原创
2024-04-01 13:36:47
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DStream编程批处理引擎Spark Core把输入的数据按照一定的时间片（如1s）分成一段一段的数据，每一段数据都会转换成RDD输入到Spark Core中，然后将DStream操作转换为RDD算子的相关操作，即转换操作、窗口操作以及输出操作。RDD算子操作产生的中间结果数据会保存在内存中，也可以将中间的结果数据输出到外部存储系统中进行保存。转换操作１：无状态转换操作无状态转化操作每个批次的处
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2023-08-10 15:26:57
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最近在整理整理java大数据处理这一系列的文章,在网上发现一个java写excel文件的方式,非常的有技巧，并且性能非常高,我在自己机器上简单的操作了一下，感觉非常的棒
这里就把这个方法和大家分享一下，一起讨论一下这种方式的成熟度.
简单说明
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2023-07-10 21:16:02
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对于python进行数据处理来说，pandas式一个不得不用的包，它比numpy很为强大。通过对《利用python进行数据分析》这本书中介绍pandas包的学习，再加以自己的理解，写下这篇随笔，与一起喜欢数据分析的朋友分享和相互学习。 import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
# 函数反
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2024-06-27 18:27:01
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全球首部全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的技术书籍俯览未来大局，不失精细剖析，呈现一个现代大数据框架的架构原理和实现细节透彻讲解Spark原理和架构，以及部署模式、调度框架、存储管理及应用监控等重要模块Spark生态圈深度检阅：SQL处理Shark和Spark SQL、流式处理Spark...
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2015-03-26 14:10:00
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大数据处理技术 云计算 虚拟化 分布式计算 机器学习 数据仓库
原创
2023-08-03 15:06:29
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实时流计算近几年由于数据被广泛重视，是通过实时推荐及计算来获取目标数据而兴起的技术。本文对分布式实时计算引擎Flink做了简要介绍。本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》一书。流式计算处理的业务特点是数据的价值随着时间的流逝而降低，所以提高数据的处理速度及实时性是极其重要的。例如，用户在浏览微博时插入了Feed广告，我们需要对所插入广告的曝光、互动、负反馈等信息进行及时的反馈，这
概述 这个时代被称之为大数据时代，各行各业生产的数据量呈现爆发性增长，并且基于这些爆发性增长的数据做深层次的数据挖掘、分析。因此，我们可以很容易的感觉到，在这样一个大数据的时代，我们很多做事情的方法正在发生了改变。例如，基于大数据分析可以做疾病预测控制；基于大数据分析可以做交通流量预测控制；基于大数据分析可以做大型系统故障诊断预测；基于大数据分析可以做客户消费推荐。可以说，大数据时代可以
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2023-08-09 23:08:59
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为了从大数据中挖掘出有价值的信息，需要有针对大数据的数据处理系统。目前，一些大型的互联网企业，例如谷歌、Facebook 等企业都研发了针对大数据的数据处理系统。1)批量数据处理系统：这种系统是对互联网中产生的海量的静态的数据进行处理。例如对客户在网站中的点击量和网页的浏览量等数据进行处理，从而或者客户对哪些商品比较偏爱。谷歌公司研发的 GFS(Google File System，即大规模分散文
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2023-10-15 21:14:05
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实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：1、无限数据
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2024-05-27 09:38:08
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01 Java技术概览 02Java开发工具及环境设置 03Java语言中的数据类型与运算符 04程序设计中的流程控制 05数组 06字符串的处理 07 类和对象 08重载和包 09继承和多态 第10章 接口与内部类 最后 这份《“java高分面试指南”-25分类227页1000+题50w+字解析》 ...
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2021-07-28 17:46:00
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背景在实际开发中，数据的处理有五种：获取、传输、存储、分析、转换。每种各对应一些常用的技术。序列化和反序列化序列化是将对象的信息转换为可传输或可存储形式的过程。反序列化就...
原创
2021-06-07 16:48:17
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如何在数据量不断增大的情况下，依然保证快速的检索或者更新数据，是我们面临的问题？
原创
2021-07-23 17:19:33
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# 大数据处理分层技术架构实现指南
在当今数据驱动的时代，大数据的处理和分析成为了企业决策中的重要组成部分。大数据处理分层技术架构能够帮助开发者构建灵活、高效、可扩展的数据处理系统。本文将为您介绍如何实现这一架构的基本流程与每一步的具体代码实现。
## 1. 大数据处理分层技术架构流程
以下是大数据处理分层技术架构的简要流程：
| 步骤 | 描述
在实际开发中，数据的处理有五种：获取、传输、存储、、转换。每种各对应一些常用的技术
原创
2022-03-04 14:25:58
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一、大数据概念大数据 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。主要解决问题海量数据的采集存储和分析计算问题特点大量(Volume)高速(Velocity)：处理效率多样(Variety)：结构化(数据库、文本)/非结构化(音频、视频)低价值密度(Value)：数据总量越大，价值密度越低。有用数据提纯二、Hadoop入门概念1. Hadoop是
