目前我国大数据领域的技术人才存在较大的人才缺口，面临“坑”多“萝卜”少的现状。应该怎么自学才能及早入行拿上高薪呢？本文为你揭晓。工具/原料电脑大数据学习路线图大数据视频大数据学习群大数据实战项目方法/步骤工欲善其事必先利其器。学习大数据，对电脑的配置建议：i5、i7第六代起（最好不是低电压版），内存16G起，安装固态硬盘。笔记本便携，台式机相同价位配置更好，根据个人需要选择。大数据相对而言自学门槛
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2024-01-17 00:42:46
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# 在内存中运行大数据Hive：初学者指南
在大数据处理的世界里，Apache Hive是一个广泛使用的数据仓库工具，它可以帮助开发者分析和查询大规模数据集。在一些情况下，我们可能希望在内存中运行Hive以获得更快的执行速度。本文将引导你通过几个步骤实现“大数据Hive在内存跑”的目标。
## 实现流程
以下是实现Hive在内存中运行的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-09-21 04:02:54
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本文约1200字，阅读需要4分钟关键词：Python 小白 环境搭建 读取报错 中文乱码本文针对初学Python的童鞋们的常见提问给出了解决方案p.s. 文末有安装包和报错攻略分享经常有初学python的小可爱，遇到一些很常见、自己又解决不掉的问题的时候，非常气馁，甚至不想继续写代码~今天，我们就针对Python初体验中提问最多的三大问题，一次给出解答，包学包会！武装你的电脑：环境搭建W
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2023-11-04 07:33:54
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总有许多要学互联网大数据的老同学聚会问这好多个难题。今日例举了这十个高频率难题，尽管基本，可是經典。1. 电脑上必须哪些配备？学互联网大数据的电脑的配置关键在运行内存层面，最少8G，上不封顶，一般16G够了。或许这仅仅学习培训方面，自身搭vm虚拟机玩下。工作上，企业当然会让你分派网络服务器给你工作中。2. 有什么方位？信息开发设计、数据统计分析、大数据挖掘。在其中每一方向又分拆了好多个小方位。三者
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2024-01-14 19:27:36
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大数据以Java技术为基础，在熟练掌握了Java技术以后，再学习大数据的相关技术会容易很多。
随着2017年大数据各种应用的发展，大数据的价值得以充分的发挥，大数据已在企业、社会各个层面都成为重要的手段，数据已成为新的企业战略制高点，也是各个企业争夺的新焦点。那么我们一直在说着的大数据究竟是什么呢?为什么提到大数据的时候会经常提到Java，Java与大数
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2017-07-19 15:57:00
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教你搭建自己的大数据分布式计算系统环境 随着大数据的热度与市场需求不断提升，学习大数据的小伙伴越来越多，然而，大家的个人电脑平时可能都用做了打游戏，看剧，逛论坛，没有配置过一套适合于学习大数据的环境，于是乎感叹万事开头难。今天，数据科学君就带大家打开大数据世界的大门，手把手教大家在自己的电脑中配置Hadoop+Spark+Mysql，当然，还有Python3+Jupyter
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2024-03-07 23:02:06
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# Python电脑跑分
## 介绍
Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，拥有简洁而优雅的语法，因此在业界非常受欢迎。作为一种脚本语言，Python在各种领域都有广泛的应用，包括Web开发、数据分析、机器学习等。在计算机性能评估中，我们可以使用Python编写一个简单的程序来测试电脑的性能，并得出一个跑分结果。
## 跑分算法
跑分算法是根据一系列的测试项目，对电脑的性能进行评估的
原创
2023-10-19 12:26:12
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docker部署mysql数据库1.从阿里云加速网站上拉取mysql5.7.22的镜像docker pull mysql:5.7.22注意：当前版本mysql已经更新到8以上，新特性取消了MyISAM引擎（不支持事务），提升InnoDB引擎（支持事务）的速度，速度是5.6的2倍以上，而5.6不支持nosql，所以不要安装5.6的版本。2.创建并运行docker容器，很明显要通过docker run
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2023-08-18 13:20:18
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对于数据分析的工具，想必大家都或多或少的有一定的了解，常见的像是numpy和pandas更是大家日常使用的数据分析工具。但是面对大数据的处理时，像是numpy和pandas的在加载数据时，会看到内存用量的飙升，而dask却可以将这些大的数据进行并行计算。
今天小编就带领大家学习一个并行的计算库——dask。dask可以帮助我们并行化处理pandas的DataFrame和numpy
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2023-10-31 15:00:03
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# 如何解决"fastqc跑大数据报错JAVA heap"问题
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会你如何解决"fastqc跑大数据报错JAVA heap"的问题。在本文中，我将为你提供一个完整的解决方案，包括整个流程和每一步需要执行的操作。
## 解决方案概览
下面是解决"fastqc跑大数据报错JAVA heap"问题的整体流程：
```mermaid
journey
tit
原创
2023-10-25 15:13:33
258阅读
# 如何实现Java大数据量的跑批
## 1. 整体流程
下面是实现Java大数据量的跑批的整体流程，可以用一张表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到数据源 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 处理数据 |
| 4 | 写入数据 |
| 5 | 关闭连接 |
## 2. 代码实现
### 2.1 连接到数据源
首先，我们需要连接到数据源
原创
2023-08-02 18:05:33
199阅读
一、二、常见问题排查1、数据反压 背压(Backpressure)机制排查点击JobName点击某个算子点击Backpressure查看，状态为HIGH时，则存在数据反压问题注：若流程为A->B->C->D->E->F ，BCDEF出现反压(即这里status为high)，则表示A处理流程导致 B->C->D->E->F 相继慢查看背压：当DA
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2024-03-21 14:56:17
289阅读
EXCEL表格数据太大运行很卡,怎样处理处理办法：【我的电脑】，打开【资源管理器】，点击【菜单栏】中】菜单下的【文件夹选项】。在刚打开的【文件夹选项】中选择【文件类型】。在【已注册的文件类型】中找到“XLS文件”，然后点击【高级】打开【编辑文件类型】对话框。在【编辑文件类型】的【操作】单选框中选择【打开】项，然后点击编辑。将【用于执行操作的应用程序】Excel路径后的参数变为【/e "%1"】，这
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2023-10-06 19:45:52
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# 如何实现电脑重启后自动跑深度学习程序
在深度学习的开发过程中，通常会遇到需要长时间训练模型的情况。如果计算机意外重启（如电源故障、系统崩溃等），那么训练过程将被中断。为了避免这种情况，我们可以实现一个机制：使电脑在重启后自动恢复并继续深度学习过程。本文将为你详细讲解实现这一功能的流程及代码实现。
## 操作流程
以下表格展示了整个过程的主要步骤：
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-08-10 03:58:42
110阅读
用免费GPU线上跑SD项目实践 DataWhale组织了一个线上白嫖GPU跑chatGLM与SD的项目活动，我很感兴趣就参加啦。之前就对chatGLM有所耳闻，是去年清华联合发布的开源大语言模型，可以用来打造个人知识库什么的，一直没有尝试。而SD我前两天刚跟着B站秋叶大佬和Nenly大佬的视频学习过，但是生成某些图片显存吃紧，想线上部署尝试一下。参考：DataWhale 学习手册链接1 学习简介本
你要保守你心，胜过保守一切。作者：刘俊涛的博客
原创
2022-05-08 14:22:03
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普通编程、Web前端/后端、小程序开发，APP开发、嵌入式开发买个3-4千的笔记本就足够使用，做游戏开发、大数据、人工智能、机器学习需要5千-8千的笔记本。入门机器训练用笔记本也可以。复数据规模超级大的机器训练，就需要租用云GPU服务器来完成。大多数普通的编程对配置的没有太高要求，没有PS修图，PR/AE影视后期那么吃配置，很多轻薄本都能满足编程需求，但需要注意扩展接口、显示器、低压U、散热等问题
# 如何实现云电脑大数据架构图
在如今这个信息化快速发展的时代，理解和实现“大数据架构图”对开发者来说是至关重要的。对于刚入行的小白来说，可能会觉得这个任务比较复杂。本文将为你详细介绍实现“云电脑大数据架构图”的步骤和具体的代码实现。
## 流程概述
在开始之前，我们将整个流程分成几个主要步骤，方便你理解和实现。以下是实现“云电脑大数据架构图”的步骤：
| 步骤序号 | 步骤名称
利用Google Colaboratory运行本地深度学习代码前提条件一、创建Colaboratory二、连接GPU云服务器查看GPU型号三、将本地项目压缩包上传到谷歌云盘并解压3.1上传3.2 解压绑定GoogleDrive开始解压 最近学习使用了Google免费的GPU云服务器用于训练GitHub上的一个深度学习项目，下面记录一下环境配置过程 前提条件拥有谷歌账号，并注册谷歌云盘（注册登录
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2024-04-18 16:32:56
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对于企业而言使用数据分析工具已经是很常见的事情，如今已经是大数据时代，数据本身即是资源，无论是企业自己运营过程中累积的数据还是采集的行业数据都可以通过分析软件分析后被使用，而今天就来说说选择数据分析软件时要注意的地方。 第一，现在各种数据分析工具层出不穷，免费的收费的以及各种品牌形式的，而在采购时首先要注意的就是其对于硬件的要求，现在很多数据分析软件声称云计算，但其实对于硬件还是有要求，如果
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2024-07-31 18:05:44
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