如何处理大规模的快数据集大数据指的是创建的数据和供分析的数据的数量与速率迅速增加。此趋势的主要驱动因素是不断增加的信息数字化。采集设备的数量和类型以及其他数据生成机制无时无刻不在增加。大数据源包括来自仪表传感器、卫星和医疗图像的流数据，来自安全摄像机的视频以及派生自金融市场和零售运营的数据。上述来源的大数据集可以包含千兆字节或百万兆字节的数据，并且每天以兆字节或千兆字节的级别增长。大数据使分析师和
近日腾讯发布了《腾讯研发大数据报告》，笔者发现GO语言的使用在鹅厂已经上升到了TOP5的位置了， 我们知道腾讯尤其是Docker容器化这一块，是走在各大厂的前列的，尤其是他们的基于GO语言开发的DEVOPS蓝鲸平台，水平相当高。经笔者实地上手体验，GO语言在并发等方面还是相当优秀的，笔者在上一篇《一文读透GO语言的哈希表》，曾经和读者聊了一下GO语言，下面笔者就继续上次的话题，汇报一下最
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2023-09-09 21:07:50
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# Elasticsearch在大数据分析中的应用
在当今数据驱动的时代，如何高效地存储和分析海量数据成为了一个关键课题。Elasticsearch（简称ES）作为一个强大的实时分布式搜索和分析引擎，已被广泛应用于各种大数据场景。本文将探讨Elasticsearch在大数据分析中的能力，并提供相关的代码示例，帮助你更好地理解它的使用。
## 什么是Elasticsearch？
Elastic
大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。第一类工作感觉更适用于data analyst这种职位吧，而且现在Hive Spar
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2023-08-11 19:57:45
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java毕业生设计医疗机构药房管理系统软件开发计算机源码+系统+mysql+调试部署+lw
java毕业生设计医疗机构药房管理系统软件开发计算机源码+系统+mysql+调试部署+lw 本源码技术栈：项目架构：B/S架构开发语言：Java语言开发软件：idea eclipse前端技术：Layui、HTML、CSS、JS、JQuery等技术后端技术：JAVA运行环境：Win10、JDK1.8数
目前大数据使用的系统是Hadoop，这是一个apache的开源项目。 Hadoop有三个核心部分，分别是HDFS、Mapreduce、YARN。HDFS实现存储，MapReduce实现分析处理，YARN实现资源的调度。HDFSHadoop的基本组成部分，Hadoop 分布式文件系统（HDFS）。HDFS 是一种数据分布式保存机制，数据被保存在计算机集群上。数据写入一次，读取多次。HDFS
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2023-09-01 11:07:09
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1 SQL娴熟，这体现在ETL的hive阶段，自定义函数，分析函数，SQL各种关联写 (类dba倾向) 2 hive SQL优化要
原创
2023-04-21 00:37:37
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好消息！好消息！手把手教你用python玩大数据小旭学长的python大数据教程完结撒花，共26P录制完毕，总时长4小时。每10分钟的视频的录制加剪辑时间加起来都要两小时以上，讲得很细但是节奏也很快，信息量超大！感谢各位观众老爷们的支持和一键三连，下次一定！教程链接教程说明大数据时代到来，随着数据的逐步开放，数据工作者们或多或少都要接触到时空数据。小旭学长曾经说：The data is data
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2023-07-21 13:45:55
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# Go语言在大数据处理中的应用
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为推动各行各业发展的重要动力。作为一种高效的编程语言，Go语言（也称为Golang）因其并发处理能力、性能以及易用性，逐渐受到数据工程师的青睐。本文将探讨Go语言在大数据处理中的应用，并通过代码示例展示其基本使用。
## Go语言的优势
1. **高效的并发支持**：Go语言内置的goroutines提供了轻量级的线程支持，
4. Python大数据编程入门4.1 Python操作MySQL4.2 Spark与PySpark4.2.1 PySpark基础4.2.2 数据输入4.2.2.1 Python数据容器转换为RDD对象4.2.2.2 读取文本文件得到RDD对象4.2.3 数据计算4.2.3.1 map算子4.2.3.2 flatMap算子4.2.3.3 reduceByKey算子4.2.3.4 案例：单词计数4
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2023-09-18 16:20:31
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Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。在Java程序界流行着一种默认的说法叫「黄金5年」，也就是一个程序员从入职的时候开始算起，前五年的选择直接影响着整个职业生涯中的职业发展方
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2023-07-21 16:24:31
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python在数据科学中非常流行，有大量可供开发人员使用的库和框架，这些库对数据分析和机器学习都特别有用，为处理大数据提供了无数的支持，使python成为大数据最受欢迎的语言。一、Python 环境搭建1.1 安装 Python安装Python最简单的方法是访问 Python 官方网站并下载相应的版本。Python 的官方网站（http://www.python.org/）提供了 Python 的
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2023-07-27 13:42:04
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一种快速的大规模数据处理框架，支持批处理和流式数据处理，可以使用 Golang
原创
2023-03-18 08:38:24
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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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2023-08-21 11:06:23
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python在大数据处理中是个万能的胶水，在很多地方用起来很舒适。在处理大数据时，需要使用一些技术和工具来确保Python代码的高效性和可扩展性。一些有用的技术和工具如下：使用numpy而不是纯Python列表。 numpy是一个Python库，提供了一些高效的数据结构，如n维数组，可以处理大量的数据。对于大型数据集，numpy能够更快地对数据进行处理和计算。使用pandas进行数据处理
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2023-07-27 21:32:34
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面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-06-28 15:30:50
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今天我们在进行一个Python数据可视化的实战练习，用到的模块叫做Panel，我们通过调用此模块来绘制动态可交互的图表以及数据大屏的制作。而本地需要用到的数据集，可在kaggle上面获取 https://www.kaggle.com/datasets/rtatman/188-million-us-wildfires，如果无法访问kaggle,可以找我获取数据集。导入模块和读取数据那么首先我们先导入
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2023-07-29 15:39:48
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众所周知，java在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法。例如，我们要将数据库（不论是什么数据库）的数据导出到一个文件，一般是Excel或文本格式的CSV；对于Excel来讲，对于POI和JXL的接口，你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入，很恶心，而且这些API在
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2023-08-15 22:59:42
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如果你有个5、6 G 大小的文件，想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去，你会使用什么进行处理呢？不用在线等，给几个错误示范：有人用multiprocessing 处理，但是效率非常低。于是，有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关，不会报错，报错代表程序本身出现问题了~Python处理大数据的劣势：1、python线程有gil，通俗说就是多线程的
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2023-06-20 15:27:26
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搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。01 布隆过滤器 （Bloom Filter）第一步我们先要实现一个布隆过滤器。布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在于我的数据中，那么它可
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2023-11-21 23:16:29
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