Kubernetes (K8S) 是一个用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。它具有强大的资源调度、自愈性和可扩展性的特点，非常适合用于部署大数据应用。在本文中，我将介绍K8S如何适合做大数据，并为你展示如何实现。
首先，让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
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# HBase适合做数据分析吗？
## 概述
HBase是一个分布式、可扩展、面向列的NoSQL数据库，它基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）构建。HBase是在Google的Bigtable论文的启发下，由Apache开发的一个开源项目。由于其高可用性、高扩展性和强大的存储能力，HBase在大数据领域得到了广泛应用。然而，对于数据分析任务来说，HBase是否是一个合适的选择呢？
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Mongodb简介MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档，数组及文档数
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2023-08-30 10:01:06
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在每个人的日常工作和生活中，最常用的数据分析工具是excel。实际上，对于那些专门从事数据分析的人来说，除了excel之外，数据分析工具还有许多更专业的软件。 数据存储层：Access，SQL Server，Oracle； 报表层：水晶报表，BI级工具，当然，BI工具不仅仅是简单的报表工具； 数据分析层：SPSS软件，SAS软件。 那么，
所有脚本和配置文件内容查看请点击0.JDK1.解压文件
1.1可以写一个分发脚本xsync.sh方便分发配置文件和项目框架
1.2配置SSH免密，方便文件的传输
2.在/etc/profile.d/my_env.sh 文件中编写环境变量（如果没有，就创建）
3.使环境变量生效source /etc/profile1.Hadoop1.解压Hadoop压缩包到/opt/module目录下
2.配
在当今这个数据驱动的时代，大数据业务已经成为企业获取竞争优势的重要手段。而爬虫技术，作为一种能够自动抓取和分析网络数据的工具，正逐渐成为大数据业务中不可或缺的一环。以下将详细阐述为什么爬虫技术非常适合用于大数据业务。一、数据收集的高效性爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数据，无论是结构化的信息还是非结构化的文本、图片等，都能被有效地收集。这种高效的数据收集能力为大数据业务提供了丰富的数据源，使得企
#解决海量数据的存储问题 分布式文件系统（HDFS） 1、具有分布式的集群结构 我们把这样实际存储数据的节点叫做 datanode 2、具有一个统一对外提供查询 存储 搜索 机器节点 对外跟客户端统一打交道 对内跟实际存储数据的节点打交道 3、具有备份的机制 解决了机器挂掉时候数据丢失的问题 4、具有统一的API 对客户端来说不用操心你集群内部的事情 只要我调用你的API， 我就可以进行文件的读取
目前还不行！官方没有迫切想做numpy、pandas、tensorflow这种包的意愿，明明golang运算速度很快，却把gonum这么重要的包放手给freelancer们去随便做。而gonum并没有做完，也并不成熟，只是在做blas和lapack的wrapper，但是这个wrapper也没做好……因为我在用，我很清楚这包有多晦涩难用……还不如直接用gnu的scientific library呢…
项目可分为三类：对应项目如下_1.可视化项目：项目一：2021中国大学综合排名分析+可视化2021中国大学综合排名分析+可视化2.探索性数据分析（EDA）项目：项目三：爬虫电影预测新电影的票房分析对爬取到的结果进行数据分析——回归问题，对于回归问题，其输出空间B是一个度量空间，即所谓“定量”。也就是说，回归问题的输出空间定义了一个度量 去衡量输出值与真实值之间的“误差大小”。例如：预测一瓶700毫
# 如何使用MongoDB进行大批量数据查询
MongoDB是一个流行的NoSQL数据库，因其灵活性和高性能而广泛应用于各种应用程序。特别是在面对大批量数据时，MongoDB提供了多种方法来高效地进行查询。本文将引导您通过步骤，了解如何在MongoDB中实现大批量数据查询的流程。
## 流程概览
为了实现大批量数据查询，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
跨专业？内向？文科生？适合数据分析的几点特征
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2021-09-07 14:41:42
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现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大
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2023-09-20 22:57:43
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# MongoDB 适合做分析吗？
MongoDB 是一种流行的 NoSQL 数据库，以其灵活的文档结构和高性能而受到广泛欢迎。然而，当涉及到数据分析时，人们可能会问：MongoDB 适合做分析吗？本文将通过代码示例和类图来探讨这个问题。
## MongoDB 简介
MongoDB 是一种基于文档的 NoSQL 数据库，它将数据存储在灵活的 JSON-like 文档中。这种灵活性使得 Mon
数据分析师进行数据分析工作的大前提是：要有数据。一般是用Excel和数据库等数据载体中获取。Excel功能虽然强大，但无法存储海量数据，最多只有104万行，使用公式的情况下，十几万行的数据就会导致整张表运行卡顿。 所以本文介绍的是另一个数据载体：数据库，它支持海量数据存储，且提供高效的查询速度。另外，因为内容对标的是数据分析师这个岗位，而不是数据库工程师、大数据开发等等，咱们只要了解数据库如何使用
0x00 前言机缘巧合，公司突然要搞一波大量数据的分析。属于客流类的分析。数据量级也还算不错，经过 gzip 压缩，接近 400 个 点位的 SQL 文件 (MySQL innoDB)，大小接近 100GB 左右，原始记录数据估测在 180 亿左右。解压后...... 差不多一个 T 吧。如果是人民币玩家，自然是直接购置几十台高配置机器，做个 mysql shard 或者直接上大数据全家桶比如
目录摘要1 技术选型1.1 ElasticSearch1.2 springBoot1.3 ik分词器2 环境准备3 项目架构4 实现效果4.1 搜索页面4.2 搜索结果页面5 具体代码实现5.1 全文检索的实现对象5.2 客户端配置5.3 业务代码编写5.4 对外接口5.5 页面6 小结摘要对于一家公司而言，数据量越来越多，如果快速去查找这些信息是一个很难的问题，在计算机领域有一个专门的领域IR（
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。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目（如Numpy，Pand
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2023-08-31 22:35:17
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首先，是数据分析的模块，numpy 高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后，pandas 主要用于进行数据的采集与分析，scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。matplotlib 作图模块，结合其他数据分析模块，解
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2023-06-28 14:23:32
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爱数据网问答社区|来源社区精选话题 第48期什么样性格的人不适合做数据分析不善于思考的太相信假数据的不善于沟通的动手能力差的连excel都用不好的从来不复盘的数据分析是一个很难成长的职业，有的人入行很多年还用的是入行时的那套分析逻辑，为何？一直没找到自己不对的地方，今天看点文章觉得思路好，下次加进报告，明天又看一个课程说的这块不错，下次再改进一下，但你有没有想过，你的这些举动其实是在消除焦虑，怕自
原创
2021-04-13 22:32:39
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Hbase特点1. 高速写入：高速写入，对读取需求比较小。2.大数据：分布式存储，海量数据搞得定。不用担心无限增长的数据。3. 可靠：写入的不是内存，是硬盘，高性能4. 查询简单：不需要复杂查询条件来查询数据的应用，HBase只支持基于rowkey的查询，对于HBase来说，单条记录或者小范围的查询是可以接受的。Hbase使用场景1：对象存储我们知道不少的头条类、新闻类的的新闻、网页、图片存储在H
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2023-09-05 11:32:47
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