我们在进行大数据工作的时候，需要对大数据的工具和平台多加了解，这样我们才能够更好地进行大数据工作。当我们熟悉这些工具的时候，我们才能够更好地处理大数据的问题。当然关于大数据的工具有很多，我们可以从大数据的处理过程中进行区分。大数据的处理过程有很多，那么大数据处理平台都有哪些呢？下面我们就给大家介绍一下这些知识。目前大数据技术平台有很多，这就需要我们可以对大数据处理平台进行分类，这就可以从大数据处
随着科技的发展，越来越多的企业开始重视数字化转型，以提高效率和降低成本。而在数字化转型的过程中，自动化技术扮演着越来越重要的角色。其中，机器人流程自动化（RPA）作为一种快速、高效、低成本的自动化技术，受到了越来越多企业的青睐。在政府机构中，科技局也开始逐渐应用RPA技术，以提高工作效率和服务质量。 科技局是政府机构中负责科技领域的部门，主要职责包括科技政策制定、科技项目管理、科技创新支持等。在科
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2023-10-13 21:49:24
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初接触Hadoop技术的朋友肯定会对它体系下寄生的个个开源项目糊涂了，我敢保证Hive,Pig,HBase这些开源技术会把你搞的有些糊涂，不要紧糊涂的不止你一个，如某个菜鸟的帖子的疑问，when to use Hbase and when to use Hive？....请教了^_^没关系这里我帮大家理清每个技术的原理和思路。Pig一种操作hadoop的轻量级脚本语言，最初又雅虎公司推出，不过现在
在处理数据时，我们时常会遇到“开源 python数据处理”的问题。这类问题在数据分析和机器学习领域尤为常见，特别是在处理大量数据时。为了更清晰地说明这个过程，我们会从用户场景出发，详细探讨错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
### 用户场景还原
想象一下，一个用户在使用 Python 进行大规模数据处理时，下载了一个开源的 Python 库来帮助他们实现数据清洗和处理的功能。数
PageNow作为国内技术团队自主研发的大屏数据可视化开发平台，于2020年3月份正式上线以来，历经六个多月的更新迭代，现已收获大多数国内企业的青睐并将其作为大屏数据可视化项目开发的首选产品。大屏数据可视化类项目中，遇到最多的问题就是需求频繁的更新迭代，在此过程中，对开发人员的成本要求极高，PageNow旨在降低可视化类项目的开发成本，以PageNow作为基础，使开发人员能从组件的重复编码、页面样
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2024-10-30 15:05:45
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Mito是一款python编程语言集成的Excel数据处理工具，不仅能在线处理数据，更重要的能生成python处理数据过程的代码块。这里我们直接介绍 Mito 的安装过程，同样的使用pip的安装方式在命令行将 Mito 安装到我们的本地python库即可。喜欢记得关注、点赞、收藏。注：技术交流、完整代码，文末获取。python -m pip install mitoinstaller
python
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2023-11-09 15:59:21
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MySpace发布了一个新的开源项目-Qizmt，是数据挖掘小组开发的一个分布式计算框架。Qizmt是基于
原创
2022-09-04 07:56:01
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一般我们认为遥感数据要么存储于磁盘文件，要么加载到内存中。通常内存资源总是紧缺和有限的，所以大都以磁盘（外存）为主，处理时将需要的数据加载到内存，处理完毕再写回到外存。实际上有些软件就是这样工作的，甚至加载磁盘文件的部分数据，部分处理部分写出，呈流水线式处理流程。不都是这样处理吗？不，也有不是按照这种逻辑关系处理的。比如RSD就采用了完全不同的处理方案。RSD为处理和管理超大规模和范围的遥感数据，
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
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2023-11-15 23:48:45
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在当今数据驱动的时代，快速有效地处理数据是任何企业和开发者的基本需求。Python 作为一种强大的编程语言，拥有丰富的开源工具以支持数据处理。这篇文章将深入探讨如何使用 Python 的开源数据处理工具来解决具体的问题，并分享整个解决过程。
## 问题背景
在某公司的数据分析部门，我们发现原有的数据处理流程效率低下，数据源种类繁多，数据量巨大，这对业务决策产生了直接影响。由于数据无法及时处理与
大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。大数据平台其实是根据业务需求来决定使用哪些框架或者哪些工具来搭建的平台，从而来实现完成业务需求。Zookeeper：大数据领域里面一个分布式服务协调框架，主要是帮助其他的框架正常运行。Had
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2023-07-26 22:14:56
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在当前大数据时代，Apache Spark作为一种高性能的大数据处理平台，已广泛应用于数据分析与机器学习领域。Spark提供了强大的分布式计算能力，但在实际应用中，用户常常会面临各种问题，如数据处理的效率低下、内存溢出、任务失败等。本文将通过具体问题的分析与解决，深入探讨如何优化Spark等大数据处理平台的使用。
**问题背景**
在某次实际项目中，我负责为电商平台分析用户行为数据，需处理的数
数据能够在国内得到快速发展，甚至是国家层面的支持，最为重要的一点就是我们纯国产大数据处理技术的突破以及跨越式发展。在互联网深刻改变我们的生活、工作方式的当下，数据就成为了最为重要的资料。尤其是数据安全问题就更为突出，前阶段的Facebook用户数据泄漏所引发产生的一系列问题，就充分的说明了数据安全问题的严重性。大数据发展的必然趋势就是将会深刻改变我们的工作和生活方式，无论是企业还是个人也都必然会成
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2018-10-09 13:55:23
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我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文讲解数据处理部分。 无论是采集数据，
原创
2021-07-22 11:29:33
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# 云平台数据处理层实现指南
在当今的数据驱动时代，云平台作为数据处理和存储的理想选择，已经成为开发者必备的技能之一。本文将介绍如何实现一个简单的“云平台数据处理层”，并帮助新手开发者理解整个流程。
## 整体流程
为了便于理解，我们将整个过程分为以下六个主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
原创
2024-09-30 05:44:32
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# 大数据处理平台：Hadoop 与 Redis
随着信息技术的快速发展，数据的产生速度逐渐加快，如何处理和分析海量数据成为了企业面临的一大挑战。Hadoop 作为一个开源的大数据处理框架，拥有强大的数据存储和计算能力。而 Redis 作为一种高性能的键值数据库，广泛应用于数据缓存、实时分析等场景。本文将简要介绍这两者的基本原理，并通过代码示例演示它们的结合使用。
## Hadoop 介绍
原创
2024-09-20 09:06:53
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查询引擎一、Phoenix贡献者：：Salesforce简介：这是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，代码位于GitHub上，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。直接使用HBase API、协同处理器与自定
如何充分发挥Spark的优势，在进行大数据作业时真正实现降本增效呢？个推将多年积累的Spark性能调优妙招进行了总结，与大家分享。
前言Spark是目前主流的大数据计算引擎，功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。作为一种内存计算框架，Spark运算速度快，并能够满
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2023-11-14 20:51:09
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日前，Lyft 宣布开源 Flyte，这是一个面向高并发、可扩展、可维护工作流的结构化编程和分布式处理平台。Flyte 已经在 Lyft 提供了三年多的生产模型训练和数据处理服务，成为团队事实上的平台，如定价、位置、预计到达时间（Estimated Time of Arrivals，ETA）、地图、自动驾驶（L5）等等。实际上，Flyte 在 Lyft 管理着超过 7000 个独特的工作流，每月执
原创
2021-03-29 17:46:19
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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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