“大数据”时下一个热门的词语，近几年来，关于大数据的著作和文章铺天盖地，似乎也在共同在传递一个信息：越来越多的行业、人士开始关注并实际探索大数据的应用，我们正在一起描绘着大数据巨大效用的蓝图，但在实践的路上，我们都处在孩子起步阶段小步前行。 一、什么是大数据 大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理
转载
2023-08-09 15:14:50
81阅读
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。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目(如Numpy，Pandas和Scik
转载
2024-01-16 11:07:12
30阅读
在现如今，在处理数据基础操作上大多时候采用awk以及java程序即可。但突然有百万级数据需要处理,通过awk则发生无法匹配,采用java处理很慢,起码在1天以上，当另辟奇径采用采用python来处理时,结果速度有了质的提升，下面就由容大教育python培训老师给大家分享下如何快速使用python处理大数据。1、安装python第一步首先下载python软件，在开始里面找到python的exe,点击
转载
2023-07-03 23:38:36
69阅读
上面搜索是新功能，大家可以体验看看在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 是最受欢迎的语言。Python 在数据科学领域，有非常丰富的包可以选择，numpy、scipy、pandas、scikit-learn、matplotlib。但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。本文向
转载
2023-07-27 15:04:17
48阅读
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。
转载
2024-02-01 19:02:10
32阅读
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是很了解，今天小编就推荐一下这个神器。1、Dask是很么？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体现到了。Dask是开源免费。它是与其他社区项目（如Numpy，Pandas和
转载
2024-05-13 18:29:43
55阅读
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&n
转载
2024-02-29 19:25:38
54阅读
MapR 成立于 2009 年，是全球三大 Hadoop 开源大数据软件提供商之一，其余两家是 Cloudera 和 Hortonworks（2018两家公司已经合并）。在很长一段时间里，Hadoop 就是大数据的代名词，也是开源的大数据基础软件与平台的基础。但是 Hadoop 在具体的业务场景中还缺乏很多功能，而 Hadoop 商业化公司所做的事情就是完善这些功能，使其更好地应用于企业的业务场景
转载
2023-07-19 15:57:46
57阅读
Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。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。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
转载
2023-07-29 23:39:21
134阅读
作者：东哥起飞首发于公众号：Python数据科学对于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。Dask是开源免费的。它是与其
转载
2023-08-31 21:28:47
112阅读
前言说起大数据、数据分析之类的词，大家都会联想到Python语言，而且Python也是公认非常适合大数据的语言，那么Python和大数据有什么关系呢？我们来看看吧。（文末送读者福利）从2004年以后，Python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一
转载
2023-09-28 16:59:04
62阅读
随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今时代的重要特征和宝贵资源。在这个数据驱动的时代，大数据软件技术成为了越来越多人追逐的热点。无论是出于职业发展的需要，还是对个人技能提升的追求，报考大数据软件相关的专业认证已经成为了不少人的选择。特别是在软考（软件专业技术资格和水平考试）中，大数据软件方向的认证更是备受瞩目。
软考作为我国IT行业的重要考试之一，其大数据软件方向的认证不仅具有极高的含金量，
原创
2024-05-27 11:41:43
57阅读
最近做OLAP工作时一直在和kylin打交道，因为kylin相关知识比较多，所以为了加深对kylin的整体理解以及把自己的经验分享给大家，便准备周末写了该文章，正文如下1、kylin概述在讲解kylin之前，先大致说下OLAP和OLTP。OLTP也称联机事务处理，一般指面向传统关系型数据库，实时性要求比较高的事务操作。OLAP也称联机分析处理，一般指面向大数据场景的分析操作。因为二者所应对的数据体
转载
2023-08-21 11:42:58
250阅读
众所周知，现如今，大数据越来越受到大家的重视，也逐渐成为各个行业研究的重点。正所谓“工欲善其事必先利其器”，大数据想要搞的好，使用的工具必须合格。而大数据行业因为数据量巨大的特点，传统的工具已经难以应付，因此就需要我们使用更为先进的现代化工具，那么大数据常用的软件工具有哪些呢？首先，对于传统分析和商业统计来说，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一个电子表
转载
2023-09-05 18:37:05
67阅读
数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有兴趣的爱好者。那么，想要学习用 Python 做数据分析该从何入手？既然是数据分析，首先，你得有数据。今天就来介绍一个很好用的财经数据包：TuShare 直接摘录 [TuShare 官网]上的介绍：T
转载
2023-10-18 05:31:48
94阅读
点赞
大数据面试之Hive1.Hive1.1 Hive的架构模型？1.2 Hive配置、启动和访问？1.3 hive中存放的是什么？1.5 Hive建表语句1.6 Hive内部表，外部表的区别1.7 Hive如何导入数据？1.8 Hive如何导出数据？1.9 Hive的数据倾斜1.10 Hive分区、分桶如何实现？优缺点1.11 请说明hive中Sort By、Order By、Cluster By，
转载
2024-01-22 21:48:47
43阅读
Hadoop是较早用于处理大数据集合的分布式存储计算基础架构，通过Hadoop，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，充分利用集群的为例执行告诉运算和存储。简单来说，Hadoop是一个平台，在它之上，可以更容易地开发和运行大规模数据的软件。01 Hadoop 概述Hadoop体系也是一个计算框架，在这个框架下，可以使用一种简单的编程模式，通过多台计算机构成的集群，分布式处理大数据
转载
2023-08-16 00:02:36
147阅读
一、大数据的诞生（1）当全球互联网逐步建成（2000年左右），各大企业或政府单位拥有了海量的数据亟待处理。 （2） 基于这个前提逐步诞生了以分布式的形式（即多台服务器集群）完成海量数据处理的处理方式，并逐步发展成现代大数据体系。二、什么是大数据2.1 狭义理解技术层面的理解，使用分布式技术完成海量数据的处理，得到数据背后蕴含的价值。大数据是一类技术栈，是一种用来处理海量数据的软件技术体系。2.2
转载
2023-06-29 23:52:05
130阅读
prefacePython在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的
转载
2023-08-22 15:40:28
138阅读
大数据相关软件安装 1. nginx 安装 2. 3.
原创
2021-08-04 16:53:12
258阅读
