我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自
Hadoop 是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high through
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2023-07-20 17:49:42
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Apache Hadoop:[url]http://hadoop.apache.org/[/url]在近几年已成为大数据行业发展背后的驱动力。各行业对hadoop的广泛应用以及开发出自己的大数据产品.Hadoop带来了廉价的处理大数据（数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等）的能力。现今企业数据仓库和关系型数据库
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2023-07-24 10:30:57
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对于任何一个进入大数据世界的人来讲，大数据和Hadoop 就成了同义词。随着人们学习了大数据生态系统及其工具和运作原理，他们更能理解大数据的实际意义以及Hadoop 在生态系统中所扮演的角色。百科对大数据这样解释：大数据是一个宽泛的术语，它指传统数据处理应用程序无法处理的巨大而复杂的数据集。简单来讲，随着数据量的增加，采用常规处理方法需要花费大量时间且价格不菲。Doug Cutting受
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2023-08-21 17:40:13
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大数据工具可以帮助大数据工作人员进行日常的大数据工作，以下是大数据工作中常用的工具：1. HivemallHivemall结合了面向Hive的多种机器学习算法。它包括诸多高度扩展性算法，可用于数据分类、递归、推荐、k最近邻、异常检测和特征哈希。支持的操作系统：与操作系统无关。2. MahoutMahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供
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2023-07-20 17:50:11
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大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据是研究大量的数据的过程中寻找模
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2023-07-20 17:50:03
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1 查询引擎 1.1 phoenix 1.2 stinger 1.3 presto 1.4 shark 1.5 pig 1.6 cloudera impala 1.7 apache drill 1.8 apache tajo 1.9 hive 2 流式计算 2.1 facebook puma 2.2
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2018-03-16 21:29:00
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2023-06-11 12:48:31
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作者：东哥起飞
对于Pandas运行速度的提升方法，之前已经介绍过很多回了，里面经常提及
Dask ，很多朋友没接触过可能不太了解，今天就推荐一下这个神器。
1、什么是Dask？ Pandas和Numpy大家都不陌生了，代码运行后数据都加载到RAM中，如果数据集特别大，我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM，这时候Dask来了。
再不学大数据就跟不上时代发展的脚步了
原创
2022-08-26 14:08:24
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简介Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类S
原创
2017-03-29 15:47:32
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为了提高效率，我们在平时工作中常会用到一些Python的效率工具，Python作为比较老的编程语言，它可以实现日常工作的各种自动化。为了更便利的开发项目，这里给大家推荐几个Python的效率工具。 1、Pandas-用于数据分析Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。# 1、安装包
$ p
Java学习-10-韩顺平老师Java-文件与IO流02目录：01-节点流和处理流02-对象流03-标准输入输出流04-转换流05-propreties类节点流和处理流基本概念：1.节点流可以从一个特定的数据源读写数据,如FileReader、FileWriter。
2.处理流(也叫包装流)是"连接"在已存在的流(节点流或处理流)之上，为程序
提供更强大的读写功能，如BufferedReade
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2023-08-08 14:17:09
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一、数据预处理的重要性在机器学习中，数据的准确性关乎着机器学习任务的成败、直接影响着预测测的结果。而数据的准确性，一方面指数据的完整度，用于机器学习预测的数据是否全面；另一方面则指数据的统一度，数据与数据之间的分布是否统一。二、在Python中进行机器学习数据预处理对数据进行预处理的方式有很多中，比如规范化、标准化、二值化、编码分类等等。我们可以通过sklearn模块的preprocessing子
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2023-06-19 23:16:44
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一：python 简介（1）Python的由来Python（英语发音：/ˈpaɪθən/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Pyt
通过上述工具和 Kafka 的搭配使用，可以实现高效的大数据处理和分析。不同工具适用于不同的场景，选择合适的工具组合
Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。1. PandasPandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作
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2023-08-02 10:44:00
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最近我问了很多Java开发人员关于最近12个月内他们使用的是什么大数据工具。这是一个系列，主题为：语言 web框架 应用服务器 SQL数据访问工具 SQL数据库 大数据 构建工具 云提供商今天我们就要说说大数据。根据维基百科，大数据是数据集的一个广义的术语，并且该数据集是如此庞大和复杂，以致于传统的数据处理应用程序无法胜任。 在许多情况下，使用SQL数据库用于存储/检索数据就足够了。但在
简单的叙述了awk工具的用法
原创
2018-09-01 21:06:45
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awk 也是一个非常棒的数据处理工具！sed 常常用于一整个行的处理， awk 则比较倾向于一行当中分成数个『栏位』（或者称为一个域，也就是一列）来处理。因此，awk 相当的适合处理小型的数据数据处理呢！awk 通常运行的模式是这样的：[root@www ~]# awk '条件类型1{动作1} 条件...
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2013-06-30 22:41:00
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