IO input/output 输入与输出文件与文件夹 file/directory import os 导入模块用来操作文件夹的增删，改名以下网址是菜鸟教程网址里面有 os 的大部分操作http://www.runoob.com/python3/python3-os-file-methods.htmlos.mkdir("文件名")增加文件夹 &n
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2024-05-30 15:39:51
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## Python处理流式数据
### 概述
流式数据是指以连续、高速和持续的方式生成的数据流。在处理流式数据时，我们需要实时处理数据并对其进行分析、转换和存储。Python提供了一些功能强大的库和工具，可以帮助我们有效地处理流式数据。
本文将介绍如何使用Python处理流式数据，并提供相应的代码示例。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[接收流式
原创
2023-11-11 10:26:46
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# Python处理流式数据
在现代数据处理的背景下，流式数据（Stream Data）发挥着越来越重要的作用。流式数据是指在线生成的数据流，例如社交媒体的实时消息、物联网传感器的实时监测数据等。处理流式数据的挑战在于，数据通常是持续不断生成的，因此需要实时存取和分析数据。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种工具来处理流式数据。本文将探讨如何使用Python处理流式数据，并提供示例代码
这一节开始就正式开始啦～～这一部分主要是针对淘宝的部分商品数据（小零食）进行预处理。读取商品源数据这里拿到的数据是sql数据，因此需要使用mysql。首先我们安装好mysql，可以直接通过指令安装：sudo apt-get install mysql-server
apt-get install mysql-clientsudo apt-get install libmysqlclient-dev
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2023-06-25 16:45:50
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# Flink流式处理数据Python
## 简介
Flink是一个开源的流处理框架，可以处理实时数据流。它提供了高效的数据处理能力，支持丰富的数据流操作和模型。
在本文中，我们将使用Python编写Flink流处理应用程序，以演示如何使用Flink处理实时数据流。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装Flink和Python环境。我们可以从Flink的官方网站上下载并安装Flink
原创
2023-11-29 05:30:56
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1、流式处理的王者：spark streamingSpark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍，Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多，例如：Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用Spark的高度抽象原语
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2024-02-29 12:23:47
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Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 其可以应用在数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取)所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。Scrapy 使用了
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2024-09-24 21:41:06
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基本概念流流是一种为无界数据集设计的数据处理引擎，这种引擎具备以下特征： （1）具备强一致性，即支持 exactly-once 语义 （2）提供丰富的时间工具，如事件时间、处理时间、窗口 （3）保证系统具有可弹性、伸缩性。 （4）同时保证高吞吐、低延迟与容错。 （5）支持高层语义，如流式关系型API（SQL）、复杂事件处理（CEP，Complex Event Processing）。时间在流式数据
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2024-06-11 22:58:51
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本篇文章用Spark Streaming ＋Hbase为列，Spark Streaming专为流式数据处理，对Spark核心API进行了相应的扩展。\\\\ 首先，什么是流式处理呢？数据流是一个数据持续不断到达的无边界序列集。流式处理是把连续不断的数据输入分割成单元数据块来处理。流式处理是一个低延迟的处理和流式数据分析。Spark Streaming对Spark核心API进行了相应的扩展，支持高
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2024-01-05 16:00:20
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文章目录一、简介二、流处理架构三、Micro-Batch Architecture四、工作原理4.1 Streaming Context4.2 DStream4.3 Input DStreams & Receivers五、DStream 操作六、Spark Streaming 架构七、Key Points for InputStream八、Sources of Spark Streami
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2023-12-31 19:47:36
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# Python流式处理指南
## 简介
在实际开发中，我们经常需要处理大数据量或连续产生的数据流。在这种情况下，传统的一次性处理方法可能会导致内存溢出或运行时间过长的问题。流式处理是一种逐个处理数据的方法，可以有效地处理大量数据或连续产生的数据流，避免了对整个数据集进行一次性处理的问题。
本篇文章将向你介绍Python中的流式处理方法，并给出每一步需要做的事情和相应的代码示例。
## 流程
原创
2023-08-11 03:22:30
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数据背景：基于阿里巴巴电商平台上某店铺的真实用户商品行为数据，通过数据分析了解数据背后更深入的意义，并对商家提出适当的运营建议实战工具：Python、tableau、Excel实战过程：一、数据清洗及整理数据量约有104万，时间节点从2014年11月18日至12月18日，利用Python进行数据清洗（Excel跑不动的）电商用户行为原始数据数据说明1. 导入数据并了解数据属性：数据不存在异常值，地
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2024-02-05 10:06:29
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==是什么 == samza是一个分布式的流式数据处理框架（streaming processing），它是基于Kafka消息队列来实现类实时的流式数据处理的。(准确的说，samza是通过模块化的形式来使用kafka的，因此可以构架在其他消息队列框架上，但出发点和默认实现是基于kafka)了解Kafka : ==如何实现 == 作为一个分布式的消息队列系
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2024-05-16 11:02:30
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Flink介绍、架构Flink简介统一的批处理与流处理系统Flink优势Flink数据流编程模型抽象层次程序和数据流并行数据流窗口时间状态管理Flink架构Flink集群任务和算子链TaskSlot和资源执行图 Flink简介Flink核心是一个流式的数据流执行引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎，Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户
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2023-12-06 22:33:19
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一次完整的python数据分析流程是怎么样的？使用python从网站抓取数据，并将这些数据保存到SQLite数据库中，然后对数据进行清洗，最后对数据进行数据可视化分析。可是熟悉的人应该知道，python爬取简单，但是分析起来是很困难的，SQL语句、Pandas和Matplotlib这些十分繁琐，一般人也不会。于是我想到了用一种更简单的方式进行数据分析，那就是python爬取+BI分析。什么是BI就
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2024-01-03 10:00:03
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# Python流式处理：实时数据的高效处理
在现代数据处理场景中，流式处理已经成为重要的数据处理方式。与批处理不同，流式处理强调对数据的实时处理，能够即时响应数据的到达。Python作为一种被广泛使用的编程语言，自然也有许多库支持流式数据处理。本篇文章将介绍流式处理的基本概念，并通过示例和状态图、序列图来进一步说明。
## 什么是流式处理？
流式处理是指对实时数据流进行及时处理的一种技术。
背景本人还是比较喜欢java8 stream的流式处理数据，它的map、filter等操作都让我重新正视了java一眼，就好像你分手多年后偶然见到了变漂亮的前女友时的眼前一亮（我瞎说的，你别当真！！！）不过相处一段时间后发现，使用起来还是有些许疼痛（也有可能是我不会用），比如：无法连续简洁的.出来操作批量修改list里面的值有些困难所以结合使用场景，本人简单粗暴地开发了Distream，希望它可以
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2023-10-20 19:15:09
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Tensorflow框架张量、计算图、会话TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统，每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。Tensor代表张量，可以简单理解为多维数组，Tensor表明了它的数据结构。 Flow则体现了它的计算模型，表达了张量之间通过计算相互转化的过程。TensorFlow程序一般可以分为两个阶段，第一个阶段需要定义计算图中
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2023-11-03 12:02:20
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实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。实时流式计算,或者是实时计算,流式计算,在大数据领域都是差不多的概念。那么，到底什么是实时流式计算呢？谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：1、无限数据
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2024-05-27 09:38:08
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# Hive TB级数据处理入门指南
在现代数据分析中，处理大规模数据集成为了一个常见的需求。Apache Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，可以方便地处理和分析大规模数据。本文将介绍如何使用 Hive 处理 TB 级数据，并提供相关代码示例，以便更好地理解其用法。
## Hive简介
Hive 允许用户使用类似 SQL 的 HiveQL 查询布局大数据集。它的特点是：
