本次视频直播的整理文章整理完毕,如下内容。数据分析和机器学习大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的,其实一个Java的环境。很多人喜欢用Python和R来进行数据分析,但是这往往对应一些小数据的问题,或者本地数据处理的问题。如何将二者进行结合使其具有更大的价值?Hadoop现有的生态系统和现有的Python环境如上图所示。MaxComputeMaxCompute是面向离线计算的大数据平台,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            零基础怎么系统学习大数据?大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。零基础怎么系统学习大数据?首先我们先了解一下什么是大数据。"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据工程师需要学习哪些知识?一、从入门到进阶,大致罗列了8大学习阶段:第一阶段 Java语言            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天给大家分享一个制作数据大屏的工具,非常的好用,100行左右的Python代码就可以制作出来一个完整的数据大屏,并且代码的逻辑非常容易理解。PywebIO介绍Python当中的PywebIO模块可以帮助开发者在不具备HTML和JavaScript的情况下也能够迅速构建Web应用或者是基于浏览器的GUI应用,PywebIO还可以和一些常用的可视化模块联用,制作成一个可视化大屏,我们先来安装好需要用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            智慧警务系统开发解决方案,大数据可视化平台建设以警务视频大数据为核心,人工智能能效提升为驱动,基于公安机关实战业务需求,将人车识别、视频结构化结合智能研判进行多场景技战法整合应用,构建的精准灵活、智能高效、贴近实战的整体解决方案。 在架构上,拥有“感、传、管”的三大特点:感:多为感知前端,实现立体式多维度数据采集传:高效视频专网,实现数据无阻塞、低时延传输、完成视频高效调看和解析管:先进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python环境搭建及Python数据类型下载安装Anaconda运行Python自带DemoPython开发工具Jupyter Notebook介绍PyCharm集成开发环境Python的工程结构Python语句块规范Python的注释方法与常见内置函数Python变量的特点数值类型数值类型操作符列表元组(tuple)列表/元组操作range类型range操作方法列表、元组、range转换pa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、DataWorks 简介1.1 DataWorks 的功能概述1.2 DataWorks 产品特点1.3 DataWorks 产品优势1.4 应用场景 (助力企业搭建大数据信息平台)二、DataWorks 基本概念2.1 组织与项目空间2.2 任务(Task)2.3 工作流、节点、依赖关系2.4 任务(Task)类别2.5 实例(Instance)2.6 资源与函数三、DataWor            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python 开发大数据平台架构:科普与实践
随着数据规模的日益增长,大数据技术逐渐成为企业处理和分析海量数据的重要工具。Python,作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言,在大数据平台的开发中扮演着重要角色。本文将对Python开发大数据平台架构进行科普,并提供一些代码示例,以帮助读者更好地理解这一领域。
## 大数据平台概述
大数据平台通常由以下几个关键组件构成:
1. **数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop简介Hadoop是Apache软件基金会旗下开源软件,是一个开源分布式计算平台Hadoop屏蔽了大数据底层实现的细节,只需要按照它提供的更高层的接口,做一些简单的编程操作,后台所有的工作全部由整个系统自己实现。Hadoop平台是利用java平台来开发的。但是Hadoop可以支持多种语言Hadoop两大核心——HDFS(分布式文件系统)+MapReduce(分布式并行框架)Hadoop特            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            当学生问到如何学习大数据技术,每次口头介绍都心中清楚无法清晰讲清楚这些技术名词,简单整理给大家。大数据开发的工具与语言:编程语言(Java,python,R语言等)1、大数据离线处理架构Hadoop(基于JAVA)开源免费,懂JavaSE;2、大数据实时计算的架构storm(基于JAVA)开源免费,懂JavaSE;3、大数据内存计算Spark(基于Scala语言开发)基于JDK开发,本质是Java            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            关于大数据,一看就懂,一懂就懵。大数据的发展也有些年头了,如今正走在风口浪尖上,作为小白,我也来凑一份热闹。大数据经过多年的发展,有着不同的实现方案和分支,不过,要说大数据实现方案中的翘楚,那就是Hadoop了,因其开源、稳定等因素,受到了业界的承认和欢迎,那我们就来窥视一下Hadoop。一、什么是Hadoop?  1、 Hadoop是Apache软件基金组织的一个顶级项目,是开发可靠、可扩展、分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何实现大数据开发平台Hadoop
Hadoop是一个开源的大数据处理框架,允许用户通过分布式存储和处理大量的数据。在本篇文章中,我将指导你如何搭建一个Hadoop环境,实现一个大数据开发平台。我们将分步骤来完成这个过程,并为每一步提供详细的代码和注释。
## 流程概述
下面是搭建Hadoop环境的流程表:
| 步骤 | 描述            
                
         
            
            
            
            文章目录3.3、MySQL3.3.1、什么是数据库3.3.2、数据库的分类3.3.3、基本操作3.3.3.1、登录MySQL3.3.3.2、退出MySQL3.3.3.3、输入查询3.3.3.4、创建和使用数据库3.3.3.5、创建表及使用3.3.3.6、表中导入数据3.3.7、数据检索部分3.3.7.1、检索全部数据3.3.7.2、删除表中全部数据3.3.7.3、更新表中特定记录的数据3.3.7            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            笔记内容:一、模块Python越来越被广大程序员使用,越来越火爆的原因是因为Python有非常丰富和强大标准库和第三方库,几乎可以实现你所想要实现的任何功能,并且都有相应的Python库支持,比如用于简单绘图的turtle标准库,网络爬虫的requests请求库、解析库lxml、BeautifulSoup等等的第三方库这些都是Python的模块。这些库也就是我们所说的模块。标准库:不需要下载安装就            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            注:本文只做简单科普,具体的内容后续会慢慢展开,本文提到的相关内容,各自的官网基本都有详细介绍。大数据以及大数据技术发展历程大数据首先大数据平台是随着大数据的产生而产生的,那首先肯定要搞清楚什么是大数据,根据维基百科的描述,指的是传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。也就是数据量大到现有的技术已经处理不了,必须使用新的方法才能处理的数据。具体大到什么程度其实没有一个具体的,清晰的            
                
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            更多精彩 第一时间直达✎摘要在大数据库领域,Python是最常被使用的编程语言,因此了解与其相关的数据分析工具是很有必要的。如果你正在使用virtualenv、pyenv或其他变体在自己的环境中运行Python,那么,可以尝试本文推荐的三大开源工具。(注:本文示例使用IPython,请确保已经安装)本文选取的示例数据是最近几天从某网站获取的实际生产日志数据,从技术层面来看,这些数据并不能算作是大数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            导言在前面的文章《「大数据技术体系」学习实践导览》(https://blog.51cto.com/yaocoder/5711005)中,概要式的梳理了大数据平台的业务目标,大数据平台的架构框架,大数据平台中常用的技术及工具,数据治理四方面的内容,算是对自身所了解大数据知识体系的抛砖引玉。今天想以自身的经历和实践经验,分享一下大数据平台的技术生态、开发管理与应用架构。为求简明扼要,内容主要以图示概览            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                                                                                            精选
                                                        
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             通过建设这样一个高效、可靠、易用的大数据开发平台,企业可以更好地管理和利用数据资源,推动业务创新和发展。数据中台中的大数据开发模块应支持数据标签、数据指标、可视化报表等几个应用场景的开发功能。1.数据标签开发标签作为描述主体的核心内容,是对具体主体的抽象特征表示。标签就是从不同角度对事物特征的描述,是从海量数据中提炼出的有业务含义的数据处理规则。所谓的“贴标签”就是对标签的基本定义动作            
                
         
            
            
            
            在9月16日召开的“2022 OSCAR开源产业大会”上,中国信息通信研究院发布了一系列开源研究成果和开源表彰,网易数帆发起的开源项目Apache Kyuubi荣获“OSCAR尖峰开源项目及开源社区”,有数大数据基础平台NDH荣获“OSCAR尖峰开源技术创新(二次开发)”。此外,网易数帆发起的云原生开源项目Slime和Curve分别获得了“可信开源社区共同体(TWOS)”和“TWOS 银河计划成员            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-12 22:02:42
                            
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