上篇《可视化工具solo show-----Prefuse自带例子GraphView讲解》主要介绍了整个Prefuse工具集具有的一些特征、框架的运行流程,分析并展现了官方提供的例子GraphView.java。  这几天相继的看了prefuse.data、prefuse.data.expression等包的具体接口,大致了解了prefuse框架是如何完成外部数据与prefuse数据之间的映射
转载 2023-12-18 11:20:16
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用Sql server的数据做可视化分析?用奥威BI系列的BI软件吧!他们就能做Sql server的数据可视化分析,并且操作起来十分简单。就拿Sql server数据源上传来说吧!仅需一键选中、拖拉即可成功上传Sql server数据。Sql server数据上传成功后,即可以拖拉拽、点击等方式实现数据可视化分析。以奥威BI系列中的Power-BI为例,你将获得以下体验:Sql server数据
简介: 在数据挖掘项目初期,需要对数据进行探索性分析,这样方便对数据有一个大致的了解,其中最直观的方式就是对数据进行可视化。 可视化视图有哪些?   可视化图可以分为4个类别,分别是比较,联系,构成和分布。    1、比较:比较数据间的类别关系,或者是它们随着时间的变化趋势,比如折线图。    2、联系:查看两个变量及两个以上变
转载 2024-01-12 22:52:04
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前言:有道是-工欲善其事,必先利其器。老白这次想重新深入学习下Elasticsearch相关的知识。但是Elasticsearch和我们的数据库是一样的都需要客户端才可以看到相关数据。网上推荐的五种客户端:1.Elasticsearch-Head ,弃用。 Elasticsearch-Head插件在5.x版本之后已不再维护,界面比较老旧。2.cerebro,弃用。原因:据传该插件不支持ES中5.x
转载 2024-03-10 11:28:51
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# Python可视化视图实现指南 ## 1. 简介 本文将指导你如何使用Python实现可视化视图可视化是将数据以图形的形式展示出来,能够更直观地理解和分析数据。Python有很多强大的可视化库,如Matplotlib、Seaborn和Plotly等,本文将以Matplotlib为例进行讲解。 ## 2. 流程概览 以下是实现Python可视化视图的基本步骤: |步骤|说明| |---
原创 2023-08-19 07:58:27
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1.在数据可视化产品中,一般都包括哪些视图?我们常用的可视化视图超过20种,分别包括:文本表、热力图、地图、符号地图、饼图、水平条、堆叠条、并排条、树状图、圆视图、并排圆、线、双线、面积图、双组合、散点图、直方图、盒须图、甘特图、靶心图、气泡图等。要了解使用它们背后的目的是什么,可以分为以下的9种情况:比如说,你想呈现某个变量的分布情况,就可以通过直方图的形式来呈现。如果你想要看两个变量之间的相关
在Kubernetes(K8S)中使用PowerBI可视化视图插件可以帮助我们更好地监控和管理集群中的资源和运行状况。本文将针对刚入行的小白开发者,详细介绍如何实现PowerBI可视化视图插件的整个流程以及每个步骤需要做什么,并提供相应的代码示例。 ### 步骤概览 下表展示了使用PowerBI可视化视图插件在Kubernetes中创建可视化报表的整个流程: | 步骤 |
原创 2024-05-21 09:39:18
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# Python实现可视化视图的流程 对于一个刚入行的小白来说,实现Python的可视化视图可能有些困惑。在本文中,我将向你展示一个简单的步骤来实现这一目标,并提供每一步需要使用的代码和注释来帮助你理解。 ## 步骤概览 下面是实现Python可视化视图的整个流程概览: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤1 | 导入必要的库 | | 步骤2 | 准备数据 | |
原创 2023-07-20 05:24:56
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本章内容概述1、Kibana可视化界面介绍 2、Kibana的安装和配置 3、Kibana增删改查文档1、Kibana可视化界面介绍Kibana是一个开源的分析和可视化平台,设计用于和Elasticsearch一起工作。 你用Kibana来搜索,查看,并和存储在Elasticsearch索引中的数据进行交互。 你可以轻松地执行高级数据分析,并且以各种图标、表格和地图的形式可视化数据。
概念什么是视图视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。当然视图也是数据库中对象之一,其它的对象包括:表,数据字典,约束,索引,触发器,存储过程,以及存储函数。这些后面再聊,本篇主要聊的就是视图。而视图本身不存储数据,而是通过映射原表,方便用户对数据进行查看和操作。视图让用户使用表或者多个表的一部分数据,而不是所有的表数据。这样可以针对不同的用户定制不同的查询视图,这样让同样的数据对不同的人
转载 2023-05-18 15:17:37
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Flask:Flask相对于Django而言是轻量级的Web框架。和Django不同,Flask轻巧、简洁,通过定制第三方扩展来实现具体功能。可定制性,通过扩展增加其功能,这是Flask最重要的特点。Flask的两个主要核心应用是Werkzeug和模板引擎Jinja。1.1 了解框架:Flask作为Web框架,它的作用主要是为了开发Web应用程序。那么我们首先来了解下Web应用程序。Web应用程序
转载 2023-08-11 17:30:56
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典型的数据科学家工具箱中应至少包含以下各项中的一项或者多项,包括关系数据库,NoSQL数据库,大数据框架,可视化工具,抓取工具,编程语言,IDE和深度学习工具。关系数据库关系数据库是在具有属性的表中结构数据的集合。这些表可以相互链接,定义关系和限制,并创建所谓的数据模型。要使用关系数据库,离不开SQL语言。在关系数据库中管理结构和数据的应用程序是关系数据库管理系统(RDBMS)。这样的应用程序很
今天我来给你讲讲Python的可视化技术。如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来。可视化视图都有哪些?按照数据之间的关系,我们可以把可视化视图划分为4类,它们分别是比较、联系、
1.下载Flume源码并导入Idea开发工具1)将apache-flume-1.7.0-src.tar.gz源码下载到本地解压2)通过idea导入flume源码打开idea开发工具,选择File——》Open然后找到flume源码解压文件,选中flume-ng-hbase-sink,点击ok加载相应模块的源码。2.官方flume与hbase集成的参数介绍3.下载日志数据并分析到搜狗实验室下载用户查
区别:1、视图是已经编译好的sql语句。而表不是2、视图没有实际的物理记录。而表有。3、表是内容,视图是窗口4、表只用物理空间而视图不占用物理空间,视图只是逻辑概念的存在,表可以及时四对它进行修改,但视图只能有创建的语句来修改5、表是内模式,试图是外模式6、视图是查看数据表的一种方法,可以查询数据表中某些字段构成的数据,只是一些SQL语句的集合。从安全的角度说,视图可以不给用户接触数据表,从而不知
转载 2023-08-22 09:51:10
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最近发布了的一些变更给了流水线编辑者新的工具以改善在 Blue Ocean 中的流水线可
转载 2022-10-16 21:26:14
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文章目录万花筒大众眼中的hive我眼中的hiveHive的生母Hive体系结构Hive在Hadoop 心中的位置Hive的设计特征Hive的体系结构Hive的运行机制Hive的核心-编译器Hive的优缺点 万花筒大众眼中的hivehive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,我们经常用来对数据仓库进行数据统计分析。其中包括我们大家都知道的通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计,将数据进
介绍视图文件系统( ViewFs )提供了一种管理多个 Hadoop 文件系统名称空间(或名称空间卷)的方法。对于具有多个 namenode 的集群,因此在 HDFS 联合中具有多个名称空间,这一点特别有用。ViewFs 类似于某些 Unix/Linux 系统中的客户端挂载表。ViewFs 可以用来创建个性的名称空间视图,也可以创建每个集群的通用视图。本指南是在具有多个集群的 Hadoop 系统
 背景公司的前端、后端构建及部署工作都是人工去做,随着业务扩大,项目迭代速度变快,人员增多,各种问题都暴露出来,将通过一个简单案例分享一下基于Jenkins的前后端自动化工作流搭建的过程,搭建完这套工作流,我们只需要在本地发起一个git提交,剩下的单打包构建,代码部署,邮件提醒等功能全部自动完成,让持续集成、持续交付、持续部署变得简单易操作,真正解决人工构建部署的诸多问题。Jenkin
前言 常言道:工欲善其事,必先利其器。对于我们开发和测试同学来说,在日常的工作中有一款趁手的工具那真实如虎添翼啊,工作效率可是蹭蹭蹭的往上长,节省下来的时间摸摸鱼该有多好啊。最近我们系统开始使用elasticsearch来支持搜索,于是就想在网上找一款类似于Navicat之于MySQL的客户端软件,能轻轻松松的访问ES集群里面的数据,帮助我们有更多的
转载 2024-03-18 00:05:45
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