文章目录1 修改序列化器2 Java集合与Scala集合相互转换需要得隐式转换3 DS与RDD、DF之间相互转换得隐式转换4 广播变量5 累加器6 自定义累加器需继承AccumulatorV2这个类7 SparkContext的创建方式8 SparkSession的创建方式9 SparkStreaming的创建方式10 自定义聚合函数11 本地通过SparkSql 查询Hive12 SparkS
大数据开发在我们生活中、工作中都在逐渐成熟运用，小伙伴想要学习大数据开发技术，首先要了解一下大数据是是什么，大数据并不是指庞大的数据，而是一个数据的统称，现在各大企业对大数据开发工程师的需求还是很大的，就业前景比较不错。大数据是一个比较复杂的编程语言，学习大数据开发技术是需要一定的编程基础，还需要较强的思维逻辑能力。所以对于零基础的小伙伴来讲，并不适合自学大数据开发，参加大数据培训班学习，我感觉是
大数据分析是一个非常广泛的领域，需要学习的知识点和技能涉及到数据挖掘、数据处理、机器学习、数据可视化等多个方面。以下是一个比较全面的大数据分析学习路径，供您参考：数据结构和算法基础：掌握基本的数据结构和算法知识，包括数组、链表、栈、队列、二叉树、排序算法等。数据库基础：熟悉关系型数据库和非关系型数据库的基本概念、原理和使用方法，如MySQL、MongoDB等。编程语言：Python和R是目前大数据
互联网为我们的生活增添了不少色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的互联网技术融入我们的生活中，还把人类带进了大数据时代，比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率，其中在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。
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2023-08-10 10:56:02
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大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储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。 那什么是大数据分析呢? 1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预
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2023-07-18 16:52:51
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随着数据量越来越大，维度越来越多，交互难度越来越大，技术难度越来越大，以人为主，逐步向机器为主，用户专业程度逐步提升，门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高，也给大数据提供了展现能力的平台。大数据技术在各个领域都有不同程度的应用，而今天我们就一起来了解和学习一下，大数据分析过程都包含了哪些内容。 大数据分析过程都包含了哪些内容 1、采集
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2023-08-21 17:05:11
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信息化时代的高速发展为企业带来了丰厚的效益，在数据发展的背后，造就了一批从事于数据分析的专业人员，挖掘数据背后的价值，为企业发展带来强有力的数据支持。很多人都在说大数据，什么是大数据呢，大数据分析又是什么，大数据分析有哪些方面，下面我将一一展开说明。大数据大数据是无形的，无法使用常规的工具进行获取、管理和处理的数据集合。其具有数据量大、速度快、类型多、价值、真实性等特点。正是因为它的海量性，造就了
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2023-08-08 14:57:38
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
1.浏览2019春节各种大数据分析报告。2019春节各种大数据分析报告包括对春运人流量、春节最火消费物品、春节红包收入支出等的分析。2.分析所采用数据的来源有哪些？海量数据主要来自三个方面：一是来自“大人群”的广泛互联网数据，二是来自大量传感器的机器数据，三是与具体行业内容结合应用所产生的专业数据。例如，2019春节人们的订票信息就来源于各种购票、售票信息网站等等。3.大数据的呈现方式有哪些？通常
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2023-09-14 16:16:59
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
对于大数据而言，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法，即确保公司制定数据管理策略。但是，有一些技术可以优化您的大数据分析，并最大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。以下是五个技术技巧做参考： 一是优化数据收集 数据收集是事件链中的第一步，最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。 定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从
成为新时代大数据工程师要满足哪些要求?【导语】数据分析首要任务是如何利用数据，即用数据为企业或组织提供有产出的数据分析。大数据分析师首要解决的问题是发现并利用数据的价值，具体可能包括：趋势分析、模型建立以及预测分析等，那么成为新时代大数据工程师要满足哪些要求?下面就给大家具体分享一下吧。1、理论知识要宽泛数据分析常常涉及统计学，数学的相关知识，所以要求专业的数据分析师一定要对数据敏感，需要有一定的
Storm总结 一、本质Storm 是一个开源分布式实时计算系统，它可以实时可靠地处理流数据。二、Storm解决了什么问题1.实时数据分析需求– 实时报表动态展现– 数据流量波动状态– 反馈系统2.时效性– 秒级处理完成数据3.增量式处理– 数据来一条，处理一条三、Hadoop vs Storm1.Storm任务没有结束，Had
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2023-08-09 13:19:13
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大数据系统应该包含的功能模块，首先是能够从多种数据源获取数据的功能，数据的预处理(例如，清洗，验证等)，存储数据，数据处理、数据分析等(例如做预测分析，生成在线使用建议等等)，最后呈现和可视化的总结、汇总结果。 大数据系统的这些高层次的组件： 1、各种各样的数据源 当今的IT生态系统，需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源可能是从在线Web应用程序，批量上传或feed，流媒体直播
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2023-08-30 13:18:49
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大数据分析：顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。那么，大数据分析的数据有哪些类型呢？我们一起来看看。 1.交易数据(TRANSACTION DATA) 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包
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2023-07-21 17:24:41
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每个行业的高管都知道数据很重要。没有它，就不可能有推动组织超越竞争对手的数字转型。没有分析来推动新的收入来源。甚至连基本的业务都做不好。但是，要为这些计划提供数据，必须是现成的、高质量的、相关的。好的数据治理确保数据具有这些属性，使其能够创造价值。问题是，今天的大多数治理程序都是无效的。这个问题通常是从高层开始的，最高层不认识数据治理的价值创造潜力。结果，它变成了一组政策和指导，归属于IT执行的支
要说时下最热的行业词汇，IT行业的大数据分析无疑是其中最占分量的一员。很多人可能之前并没有听说过大数据分析这个名词，相信对于这次词感到陌生的群体也不在少数。根据百度官方给出的定义我们知道，大数据其实可以理解为数据量巨大，合起来大数据分析，我们就可以简单地理解为一种对海量数据进行分析的操作。大数据有四个特点，从英文词汇来看，可以将它的特点概括为4个V。即：数据量大(Volume)
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2023-07-14 17:37:35
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现在大点的足球彩票类平台都在搞预测推荐服务，扛着大数据的旗子，安分点的叫做“大数据预测”，博眼球赶时髦的叫“大数据AI算法（人工智能算法）”，严重点说这是骗取信任。为什么这么说呢： 因为工作原因，按照各种统计，五大联赛按照球队、欧赔其变化（各公司之间比较什么的，都用过）、盘口及其变化（同上）、凯利、必发等等也通过建立过特征值采用各种
什么是SparkSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache的顶级项目，2014年5月发布spark1.0，2016年7月发布spark2.0，2020年6月18日发布spark3.0.0Spark的特点Speed：快速高效 Hadoop的MapReduc
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2023-08-31 14:07:57
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