1、数据采集对于数据采集主要分为三类，即结构化数据库采集，日志和文件采集，网页采集。
对于结构化数据库，采用Sqoop是合适的，可以实现结构化数据库中数据并行批量入库到hdfs存储。
对于网页采集，前端可以采用Nutch，全文检索采用lucense，而实际数据存储最好是入库到Hbase数据库。
对于日志文件的采集，现在最常用的仍然是flume或chukwa，但是我们要看到
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2023-05-26 15:51:27
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## Hadoop抽样分区
在大数据领域中，处理海量数据是一个常见的问题。Hadoop是一个非常流行的分布式计算框架，可以帮助我们处理这些大规模的数据。然而，在处理大数据时，有时我们需要对数据进行抽样分区，以便更高效地处理和分析数据。在本文中，我们将介绍Hadoop中的抽样分区技术，并提供相关的代码示例。
### 什么是抽样分区
抽样分区是指将原始数据集分成多个子集，其中每个子集都是原始数据
原创
2023-07-29 09:33:02
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一、基础概念 & 适用场景1、分布式文件系统（HDFS）HDFS是Hadoop分布式文件系统，HDFS有如下技术特点和应用场景： 适合处理超大文件，数量级达到GB、TB甚至PB级支持集群规模的动态扩展适用于流式数据读写的场景，即“一次写入，多次读取”具有高容错性，数据块可以保存多个副本，实现负载均衡对硬件要求低，能够运行在廉价的商用机器集群不适用于如下场景：不适合需要高效存储大、量小的场景
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2024-01-26 06:31:35
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一、hdfs的设计目标1.1、硬件错误是常态而不是异常。Hadoop的设计理念之一就是它可以运行在廉价的普通PC机上，因而硬件故障是常态。在硬件故障时，可通过容错机制保证数据的正确性、完整性，从而保证系统的正常运行。1.2、大文件存储。hdfs存储的文件大小一般在GB~TB的级别。1.3、流式数据访问。由于hadoop处理的都是大文件，因此流式数据访问方式更适合。流式数据访问是指一次性地读取一大块
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2024-01-26 07:07:27
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#!/usr/bin/env python# -*- coding=utf8 -*-import sysimport osimport random#input split 1565 #>>> 3000000/1565.0#1916.932907348243#2000K = 2000pool = [...
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2015-08-31 23:12:00
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Hadoop 是一种分布式计算框架，能够处理大量的结构化和非结构化数据。在大数据处理中，随机抽样是一个常见需求，通过在大数据集中抽取样本，可以加快数据分析速度，提高系统性能。本文将探讨如何利用 Hadoop 实现随机抽样阅读文件的流程。
### 1. 背景描述
在大数据环境下，文件的大小和复杂性意味着全量读取数据变得几乎不切实际。因此，我们通常希望从大数据集中进行随机抽样，获取一个代表性的子集
# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import os import re import xlsxwriter import xlrd from random import randint, sample ####线上作业明细 input1 = r ...
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2021-08-31 15:50:00
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# MySQL 数据抽样指南
在数据分析和处理过程中，抽样是一种非常重要的技术，它帮助我们从庞大的数据集中提取代表性的数据进行分析。接下来，我将为您提供一个详细的流程，教您如何在 MySQL 中实现数据抽样。
## 数据抽样流程
为了清晰表达整个数据抽样的过程，下面是我们的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择数据源，确定需要抽样的表 |
原创
2024-09-09 06:44:15
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抽样数据的收集和整理收集数据时的误差常用的抽样方法设计调查问卷的原则第一节：数据的收集和整理全面调查与抽样调查是数据收集过程中最常用的2种方法。1.全面调查：就是对调查对象逐个排查。 优点：得到的数据全面，可靠
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2023-12-27 09:24:06
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numpy随机抽样np.random.choice(a, size=None,replace=None, p=None)numpy从一个范围中选择不重复的数字replace = False就好
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2023-06-04 21:49:48
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# Hive数据块抽样实现流程
## 1. 简介
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言HiveQL来查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据。Hive数据块抽样是一种用于对Hive表中的数据进行采样的方法，通过采样可以快速获得数据的统计特征，减少对全量数据的处理，提高查询效率。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-09-16 16:10:33
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# 科普文章：Spark SQL数据抽样
在数据处理和分析中，数据抽样是一项非常重要的技术。当我们面对大规模数据时，往往无法将整个数据集加载到内存中进行分析。因此，我们需要对数据进行抽样，从而获得对整体数据分布的了解，并在一定程度上代表整个数据集。在Spark SQL中，我们可以很方便地对数据进行抽样分析。
## 什么是数据抽样？
数据抽样是指从一个数据集合中选择一部分数据以便对整体数据进行
原创
2024-05-14 05:20:26
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写在前面总是搞不懂、记不住这些名字好像很厉害的算法思想，这篇文章主要写一下Bootstrap抽样和蒙特卡罗算法思想。一、Bootstrap抽样1、基本思想Bootstrap抽样的基本思想是在全部样本未知的情况下，借助部分样本的有放回多次抽样，构建某个估计的置信区间，抽象地说，通过样本得到的估计并没有榨干样本中的信息，bootstrap利用重采样，把剩余价值发挥在构建置信区间上。2、算法流程对于一个
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2024-01-03 07:12:27
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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# MySQL数据库数据抽样
数据抽样在数据分析和数据库管理中是一个重要的概念。通过对大量数据进行抽样，可以有效地节省时间和资源，同时还能保留数据的主要特征。本篇文章将介绍MySQL中数据抽样的基本概念、方法，以及相关的代码示例。
## 什么是数据抽样？
数据抽样是从一个数据集中选择一个子集的过程，目的是通过分析小部分数据来推断整体数据的特性。抽样可以使数据分析更加高效，尤其是在面对大规模数
原创
2024-08-21 09:00:09
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抽样是研究的一个重要组成部分，它使研究人员不必检查每一个单独的因素就能得出关于数据总体的结论。每种抽样技术都有其优点和缺点，因此在选择最合适的方法之前，必须仔细考虑他们的研究目标、可用资源和数据特征。作者：Everton Gomede。
原创
2024-05-04 00:45:41
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学习目标目标知道总体、样本、样本大小、样本数量知道样本统计量和总体统计量知道总体分布、样本分布和抽样分布知道常用的抽样方法 没文化，真可怕！我该怎么办？ 有时候数据很容易收集，例如参加健身俱乐部的人的年龄，后这一家游戏公司的销售数据。但有时候不太容易，该怎么办呢？ 是时候拿出终极武器了— 抽样1.抽样相关概念总体：是指研究对象的整个群体。 公司生产的一批糖果 样本：是从
一、论文提出的问题Sample level imbalance（采样不均衡）：训练过程中，难例对于检测性能的提高至关重要，但是训练中的随机采样，使得难例淹没在简单的、已学习过的样本中。OHEM（难例挖掘）用来从所有的样本中，将难例挖掘出来，但是这种对噪声比较敏感，另外费时。Focal loss是用来缓解一阶检测器中的样本不平衡，但是这种方法对于R-CNN这类的二阶检测器，效果不佳，因为大量的容易的
学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
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2024-05-16 00:00:44
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