大数据时代，网络舆情产生速度快，数据体量大，而且异常复杂。在新的网络舆情环境下，我国的网络舆情引导受到了前所未有的挑战，同时大数据也为网络舆情引导带来了新的机遇。在新形势下，应积极树立大数据理念，深入挖掘和合理利用大数据在网络舆情引导中的价值，创新网络舆情引导思维，抓住网络舆情的本质特征，探索网络舆情演变的内在规律，尽快建立起适应新形势的网络舆情引导机制。分析海量信息 预测发展趋势大数据使网络舆情
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2023-10-16 14:50:36
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说起大数据生态，不得不提大数据生态系统图，而大数据行业却不断的发生着巨变，目前的这张图应该还算比较新了。
创业者们蜂拥至这个行业，这个行业正变得越来越拥挤。Hadoop似乎已经奠定了其作为整个大数据生态系统的关键部分，Spark是另一个基于内存计算的开源分布式计算框架，它试图填补Hadoop的弱项，提供更快的数据分析和良好的编程接口。 分析工具领域变得异常活
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2023-07-22 14:08:41
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腾讯课堂|Python网络爬虫与文本分析(戳一戳)~~AkShare是基于Python的财经数据接口库,目的是实现对股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据从数据采集、数据清洗到数据落地的一套工具,主要用于学术研究目的.AkShare的特点是获取的是相对权威的财经数据网站公布的原始数据,通过利用原始数据进行各数据源之间的交叉验证,进而再
原创
2020-12-30 23:51:04
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大数据：短时间快速产生大量多种多样有价值的信息。当前谷歌三大论文： GFS -------------------->HDDS分布式文件系统（分布式的存储） MapReduce------------>分布式的处理 BigData------------------>HBase (一种数据库）解决数据量过大的问题：
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2023-07-12 12:32:30
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由于网络舆情分析本身就是一项繁琐的工作，再加上网络上的舆情数据信息纷杂，对于舆情分析师们来说，要精准高效快速做好网络舆情分析工作不容易。就目前来说，不管是舆情分析师还是舆情专门员们，对于他们来说网络舆情数据怎么分析是其共同面临的一大难题。 那么到底网络舆情数据怎么分析呢？1. 实时分析舆情的演变趋势。舆情分析的本质是分析那些文本内容，比如这个话是褒贬，这些评价悲观还是客观，占比多少，网民情绪指数、
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2024-01-25 21:43:06
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需求：一直想试试大数据+舆情分析，虽然数据量不是很大，大概应用一下，看看是否能从海量数据中，提取出主题思想，以看看当前的舆论导向。具体应用案例：微博热门话题：#中印双方达成五点共识# 阅读量2.4亿，讨论7430条。1、数据采集，使用python+selenium,采集该话题下的博文及作者信息，以及每个博文下的评论及作者信息；2、数据预处理，采用Jieba库，构建用户词典，以达到更好的分词；情感分
大数据数据仓库是基于HIVE构建的数据仓库，分布文件系统为HDFS，资源管理为Yarn，计算引擎主要包括MapReduce/Tez/Spark等，分层架构如下：1、数据来源层：日志或者关系型数据库，并通过Flume、Sqoop、Kettle等etl工具导入到HDFS，并映射到HIVE的数据仓库表中。2、事实表是数据仓库结构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。事实数据表包含描述业务（
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2023-07-07 15:15:33
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通常数据库分为关系型数据库和非关系型数据库，关系型数据库的优势到现在也是无可替代的，比如MySQL、Oracle、SQL Server、DB2、SyBase、Informix、PostgreSQL以及比较小型的Access等等数据库，这些数据库支持复杂的SQL操作和事务机制，适合小量数据读写场景；但是到了大数据时代，人们更多的数据和物联网加入的数据已经超出了关系数据库的承载范围。大数据时代初期，随
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2024-06-07 17:54:29
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文章目录Hbase数据库介绍特点表结构逻辑视图RowKey列簇时间戳cellHbase集群架构 Hbase数据库介绍HBase 是基于 Apache Hadoop 的面向列的 NoSQL 数据库，是 Google 的 BigTable 的开源实现。HBase 是一个针对半结构化数据的开源的、多版本的、可伸缩的、高可靠的、高性能的、分布式的和面向列的动态模式数据库。HBase 和传统关系数据库不同
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2023-08-16 17:24:22
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中大型数据库指的是数据库比较大，数据变化量比较大。对应中大型数据库来说，一般都不允许数据出现丢失情况，那么我们应该把数据库的恢复模式设置成完整。比如我们有一个数据库周一大小为200GB，周二大小变为230GB，周三大小变为250GB，周四大小270GB，周五大小变为290GB，如果我们制定数据库的备份策略是每天进行完整备份，那么一个星期我们的磁盘使用量就要达到了上千G，此外每次备份这样大的文件使用
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2024-01-06 11:38:41
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一、什么是大数据，4V？大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 二、数据 结构+
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2024-07-16 12:51:05
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# Java 大数据数据库实现指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用Java进行大数据数据库的开发，可能会觉得有些困难。不过，没关系！本文将为你详细介绍整个实现流程，并提供必要的代码示例，让你能够逐步上手。
## 整体流程
实现大数据数据库的流程可以概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 05:15:56
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2. 第一个演示程序2.1 常用DOS命令（应用）在接触集成开发环境之前，我们需要使用命令行窗口对java程序进行编译和运行，所以需要知道一些常用DOS命令。1、打开命令行窗口的方式：win + r打开运行窗口，输入cmd，回车。2、常用命令及其作用操作说明盘符名称:盘符切换。E:回车，表示切换到E盘。dir查看当前路径下的内容。cd 目录进入单级目录。cd itheimacd …回退到上一级目录
首先声明：数据库的大数据处理一般不在实际操作中应用，这是为了避免数据库被占用，而导致资源不能被访问，还有内存分配等方面出现。基本概念：大数据也称之为LOB(Large Objects)，LOB又分为：clob和blobclob用于存储大文本。Textblob用于存储二进制数据，例如图像、声音、二进制文等。对MySQL而言只有blob，而没有clob，mysql存储大文本采用的
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2023-11-15 21:51:16
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数据库知识作为面试必考题，在面试的过程中占比很好，尤其是后端开发，一定要精通，尤其是索引和事务，每个专业的面试官都会问，一定不能只停留在增删查改上。1、数据库三范式第一范式：要求每列都是最小的数据单元，不可分割。比如学生表（学号、姓名、性别、出生年月），出生年月还可以分为（出生年、出生月、出生日），那么它就不符合第一范式了。第二范式：在第一范式的基础上，要求每列都和主键相关。比如学生表（学号、姓名
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2024-06-17 15:33:21
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大数据简介: 大数据（Big Data）指的是规模巨大、复杂多变的数据集合。这些数据集合一般具有以下特点： 1、高容量：数据集合通常包含海量数据，可以是数TB或PB的级别。 2、高速度：数据集合的更新和处理速度非常快，要求系统能够在实时或近实时的时间内处理数据。 3、多样性：数据集合中包含多种类型的数据，如文本、图像、视频、音频等，这些数据可能是结构化的、半结构化的或非结构化的。 4、高价值：数据
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2023-11-10 11:01:31
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# Java 大数据库平台的架构与技术
在当今数据爆炸的时代，大型数据库平台应运而生，成为支撑各种应用的基石。Java作为一种广泛使用的编程语言，在大数据库平台的架构中扮演了关键角色。本文将重点讨论Java大数据库平台的架构与技术，并给出相关代码示例。
## 一、架构概述
一个典型的大数据库平台通常由以下几个层次组成：
1. **数据存储层**：主要负责数据的持久化，使用数据库管理系统（D
python通过ODBC连接南大通用数据库，进行数据库查询环境说明window平台安装了VMware虚拟机（为了安装Gbase 8s数据库），并在window平台通过ODBC连接Gbase 8s数据库，通过pyodbc的DSN方式对数据库进行查询。Gbase 8spython3.7redhat7数据库服务器配置创建实例 按照官方的Gbase 8s的安装手册进行典型安装，会创建ol_gbasedbt
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2024-01-02 10:03:08
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前言学习数据分析绝非易事，有无数种工具和资源可供使用。因此，有时会让我们很难弄清楚该学习什么技能，该使用哪种工具。在本文中，给大家介绍一下——数据分析中最常用的5个Python库。看看这些库你都用过吗？01、Pandas 在数据分析师的日常工作中，70%到80%都涉及到理解和清理数据，也就是数据探索和数据挖掘。Pandas主要用于数据分析，这是最常用的Python库之一。它为你提供了一些最有用的工
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2024-01-23 17:07:09
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存储过程如同一门程序设计语言，同样包含了数据类型、流程控制、输入和输出和它自己的函数库。存储过程作用：(1) 存储过程通过参数传递,安全性高,可防止注入式攻击.(2) 查询的语句在存储过程里,与程序不相关,如果以后要修改程序或者数据库,都不会出现连锁反应,增加系统可扩展性.(3) 网站执行查询的时候,只需要传递简单的参数就可以了,无论是代码优化上还是查询优化上都可以做到高效.(4) 允许模块化编程
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2024-08-27 13:08:12
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