容易来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：一、大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。 数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Tale
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2023-07-07 15:56:46
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自从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，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。数据就是资产。大数据工程师是现在十分火热、高薪的职位。做大数据开发和分析不仅要用到Java，Python也是较重要的语言。
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2023-09-11 11:09:54
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在 Python 中，我们可以找到原生的并行化运算指令。本文可以教你仅使用 3 行代码，大大加快数据预处理的速度。Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……目前，大数据（Big Data）这个术语通常用于表示包含数十万数据点的数据集。在这样的尺度上，工作进程中加入任何额外的计算都需要时刻注意保持效率。
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2024-06-04 07:44:10
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大数据开发需要学什么编程语言？随着大数据的持续升温，越来越多的人投身于大数据的浪潮之中，不少完全没基础的小伙伴，难免会有这样的疑问，从事大数据需要学习什么编程语言呢？其实这个问题没有固定的答案，像Python、R、Java和Scala都是很好的选择，大家可以根据自身的实际情况进行选择1、Python一般的数据科学家都会选择Python作为大数据语言的首选。一直以来，Python流行于学术界，在自然
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2023-08-10 21:44:55
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本书单是鉴于本人多年浸淫大数据领域的经验，按照学习大数据的阶段和技术所列的书单，适合刚刚接触大数据领域的新人。话不多说，直接上书单！第一阶段：大数据基础语言的学习Java语言基础：Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合HTML、CSS与JavaScri
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2024-04-21 15:14:03
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谢谢邀请。大数据是从数据中提取有用信息而解决现实问题的过程。机器学习是通过输入大量数据使机器学会解决问题的过程。两个领域紧密联系。下面从这几个方面看哪些python库值得推荐：统计分析、数据可视化、数据建模和机器学习、深度学习。一、统计分析统计学是数据科学和机器学习最基本原理之一。所有机器学习和深度学习的算法和技巧等都建立在统计学的基本原则和概念中。下面介绍一些用于统计分析的高级Python库：N
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2023-08-11 17:22:46
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第一步:可以通过网上招聘网站了解大数据在不同行业内的职业需求，岗位种类方便自己分析选择。大数据从大方向来讲:分技术型和业务型。 技术型着重在大数据开发，需要从底层架构到应用层面，计算机底层语言是C语言。java和python都是C的后代，都是基于C进行升级创造的。要说Java与Python的区别，java是"纯手工”的创造，而Python是利用现有工具的创造，所以python在现实应用层面被广泛推
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2023-09-01 07:06:21
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Python/Numpy大数据编程经验1.边处理边保存数据，不要处理完了一次性保存。不然程序跑了几小时甚至几天后挂了，就啥也没有了。即使部分结果不能实用，也可以分析程序流程的问题或者数据的特点。2. 及时用 del 释放大块内存。Python缺省是在变量范围（variablescope）之外才释放一...
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2015-07-16 19:56:00
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原标题：大数据开发常用的编程语言有哪些学习大数据开发需要掌握编程语言，哪些是大数据开发常用的编程语言呢，一起了解下吧。1.Python语言如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。还有Juypter/iPython――这种基于Web的
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2023-08-09 15:14:45
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大数据（big data），IT行业术语，是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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。首先大数据是一个很大的概念，现在很多领域都用到了大数据，比如：互联网、广告、金融、能源、交通等。而Python是一门编程语言，可以用Python处理和分析各个领域产生的数据。很多初学者经常比
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2023-06-27 18:31:35
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好学不好学真的是小马过河的问题，会者不难，难者不会。但是不可否认的是，在初学一门语言的时候，都是会有一些难度的，就看你有没有找对学习路线和适合自己的学习方法~最简单的方法就是自己先学习一下，看看自己的理解能力和掌握情况怎么样就能判断到底是不是难学了学习大数据需要掌握什么语言基础？1、Java基础 大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及
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2023-08-07 22:58:16
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前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“Fullstack JavaScript”，是关于用JavaScript进行前端、服务器端，甚至数据库（MongoDB）开发，一个Web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。受此启发，我发现Python可以称为大数据全栈式开发语言。因为Python在云基础设施，DevOps，大数据处理等领域都是炙手可热
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2024-08-21 20:36:14
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文章目录1 修改序列化器2 Java集合与Scala集合相互转换需要得隐式转换3 DS与RDD、DF之间相互转换得隐式转换4 广播变量5 累加器6 自定义累加器需继承AccumulatorV2这个类7 SparkContext的创建方式8 SparkSession的创建方式9 SparkStreaming的创建方式10 自定义聚合函数11 本地通过SparkSql 查询Hive12 SparkS
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2023-12-15 09:26:03
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一、人工智能、云计算、大数据1、大数据： 数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等功能；2、云计算： 例如百度云盘提供的云计算服务；3、人工智能：帮助我们完成相关人物； 一般的开发框架：客户端（人工智能）->服务端（云计算）->数据端（客户端）。二、人工智能、机器学习、Python语言1、机器学习：是一种多领域交叉学科，是人工智能的解决方法；2、Python语
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2023-08-21 06:17:25
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# 大数据编程与JavaScript：解决海量数据的利器
随着信息时代的不断发展，数据的产生量以惊人的速度增长。根据统计，全球每分钟产生的数据量超过数百GB，这种趋势让“大数据”成为了一个热门话题。面对如此巨量的数据，如何有效地处理和分析这些数据呢？在众多编程语言中，JavaScript以其独特的优势，成为了大数据编程中的一员不可忽视的力量。
## JavaScript 在大数据中的应用
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一. 大数据及数据挖掘基础（私信小编007即可获取大量Python学习资料！）***部分主要简单介绍三个问题：1、什么是大数据？2、什么是数据挖掘？3、大数据和数据挖掘的区别？1、大数据（Big Data）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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产
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2023-09-13 17:11:24
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Java、Python和大数据，哪个发展前景最好？Java和Python是编程语言，而大数据则是一系列技术的整合，所以应该分开来看，三者并不能直接进行对比。三者实际的关系是目标和实现的包含关系。所以这个问题应该分别为 Java和Python哪个发展前景好？大数据的发展前景如何？关于大数据的发展前景大数据并不是一种概念，而是一种方法论，一句话概括，就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。关于大
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2023-07-18 17:48:14
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Python入门一、基础语法1、Python中数据类型整数，浮点数，字符串，布尔值，空值（None）2、print语句注意：1.当我们在Python交互式环境下编写代码时，>>>是Python解释器的提示符，不是代码的一部分。2.当我们在文本编辑器中编写代码时，千万不要自己添加 >>>。print语句也可以跟上多个字符串，用逗号“,”隔开，就可以连成一串输出。p
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2023-07-05 13:43:44
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一、shell是什么 shell是一个命令行解释器，它为用户提供一个向linux内核发送请求以便运行程序的界面系统级程序，用户可以用shell来启动、挂起、停止甚至是编写一些程序。 二、shell脚本的执行 使用xshell来进行远成链接。 新建了一个shell的文件夹，并且创建了一个以.sh为后缀 ...
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2021-10-10 17:19:00
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Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组
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2023-10-13 15:03:24
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