Hadoop MapReduce的数据处理过程 Hadoop MapReduce作为一个大数据处理工具，非常的好用，但是如果我只需要单机处理不是特别庞大的数据，比如4G的查询日志，那么在没有现成环境的情况下，搭起来一个Hadoop环境还是挺烦的，直接用C/Java写一个简单的单机多进程Map Reduce数据处理工具岂不是更方便？为了实现这个目标，我们首先要研究一下Map Reduce是如何工
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2023-07-27 23:58:17
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刚接触大数据一个月，把一些基本知识，总体架构记录一下，感觉坑很多，要学习的东西也很多，先简单了解一下基本知识。来源于网络分享。什么是大数据：大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、
原创
2019-03-19 14:19:16
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背景目前按照大数据处理类型来分大致可以分为：批量数据处理、交互式数据查询、实时数据流处理，这三种数据处理方式对应的业务场景也都不一样；关注大数据处理的应该都知道Hadoop，而Hadoop的核心为HDFS与MapReduce，HDFS分布式文件系统在Hadop中是用来存储数据的；MapReduce为Hadoop处理数据的核心，接触过函数式编程的都知道函数式语言中也存在着Map、Reduce函数其实
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2023-08-31 10:18:04
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在tensorflow/nmt项目中，训练数据和推断数据的输入使用了新的Dataset API，应该是tensorflow 1.2之后引入的API，方便数据的操作。如果你还在使用老的Queue和Coordinator的方式，建议升级高版本的tensorflow并且使用Dataset API。 本教程
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2019-07-03 14:56:00
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第二章、数据处理 一、变量的创建、编码、命名将数据表示为矩阵或数据框仅是数据准备的第一步，数据分析时，大量的时间都花在了数据处理上1.创建新变量 变量名<-表达式2.算数运算符运算符描述+加-减*乘/除^或**求幂x%%y求余(x mod y) 5%%2=1x%/%y整数除法。 5%/%2=23.创建新变量的例子mydata<-data.f
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2023-06-25 13:08:42
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1. 背景
在Hadoop2.x之前，只有一台NameNode负责对外提供服务，另外一台secondary NameNode只用于合并fsimage，不提供对外元数据服务。因此NameNode和secondary NameNode都存在单点问题。
为了解决secondary NameNode单点问题，HDFS引入多个JournalNode服务存储操作日志，取代单台secondary NameNod
原创
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2023-11-01 14:19:22
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大数据处理技术大数据处理是对纷繁复杂的海量数据价值的提炼，而其中最有价值的地方在于预测性分析，即可以通过数据可视化、统计模式识别、数据描述等数据挖掘形式帮助数据科学家更好的理解数据，根据数据挖掘的结果得出预测性决策。主要环节1.大数据采集：数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型海量数据，是大数据知识服务模型的根本。2.大数据预处理：完成对已接
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2023-06-05 22:52:29
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数据选取（新建查询）→数据处理（清洗转换）→数据上传（加载）
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2022-03-28 16:27:53
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首先了解使用python进行数据处理常用的两个包：numpy和pandas。numpy最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器，它是一个通用的同构数据多维容器，即所有的元素必须是相同的类型，每个数组有一个shape（表示维度大小的元组），一个dtype（说明数组数据类型的对象）。1.创建数组常使用的函数有：array,arange 例如： array函数： aran
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2023-09-16 21:26:25
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1、选择建模数据 我们的数据集有太多的变量，很难处理，我们需要将这些海量的数据减少到我们能理解的程度。 我们肯定要选择变量的一列来进行分析，故我们需要查看数据集中所有列的列表名，这是通过数据框架的Columns属性完成的。 以之前的墨尔本房价为例 import pandas as pd
# 将文件路径保存到变量以便于访问
melbourne_file_path =
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2023-06-26 13:24:05
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#############操纵日期和缺失值##################
#########不要说别人的事情，做好自己的事情######
#############author:clebeg 2014/04/08##########
#实验数据
leadership <- data.frame(manager = numeric(0),
dat
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2024-02-04 21:32:13
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有时候更多数据处理从语言角度，调用不同api处理数据。但是从业务的角度想就很少了，最近从业务的角度了解了下常见数据处理的方法，总结如下：标准化：标准化是数据预处理的一种，目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用：1、消除样本量纲的影响；2、消除样本方差的影响。主要用于数据预处理 归一化：将每个独立样本做尺度变换从而使该样本具有单位LP范数。 主成分分析：主成分分析是将原来指标
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2023-12-31 15:21:44
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MapReduce详细工作流程一：如图MapReduce详细工作流程二：如图Shuffle机制Map方法之后，Reduce方法之前的数据处理过程称之为Shuffle。如下图所示：图解：MapTask搜集map()方法的kv对，放入内存缓冲区中从内存不断溢写到本地磁盘文件，可能会溢出多个文件多个溢出文件会被合并成大的溢出文件在溢写过程和合并过程中，都要调用Partitioner进行分区和针对key进
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2023-07-12 12:28:18
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GAMIT-GLOBK数据处理报告 一．处理任务 利用GAMIT-GLOBK软件对2011年年积日为94天的shao, lhaz, xian, kunm, bjfs, urum共6个IGS测站的GPS测量数据进行处理，并对处理结果进行评估。 二．处理步骤 安装虚拟机和Linux系统 在win7系统下
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2024-02-29 10:44:15
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作者:高戈
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动化管理工具会对数据进行阅读分析。一般的自动化管理工具都会提供转化跟踪的功能，而且所有工具优化的必须一个程序。 然后是ROI规则，根据规则搜索
高戈SEM自动化管理工具的原理分享。 首先要有API，搜索引擎方提供的API使工具可以自动导出数据，导出之后自动
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2024-05-28 14:57:50
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一、处理前准备1、在主文件夹内新建test项目文件，项目内新建brdc、igs和rinex三个文件夹，分别存放广播星历，精密星历几观测值文件，所用的命令分别为sh_get_nav、sh_get_orbits和sh_get_rinex （若文件为.Z,用gunzip命令解压，若仍为d,用命令sh_crx2rnx -f 命令解压为o文件） 2、进入test项目文件夹，链接tables,运行sh_set
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2024-08-14 18:15:26
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在大数据时代，数据采集与处理成为了企业获取竞争优势的关键。而Flume，作为一款高性能、可扩展、可靠的数据采集工具，已经成为了大数据领域的热门选择。本文将为您详细介绍Flume的核心概念和特点，帮助您更好地理解和使用这款强大的工具。 &nbs
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2024-08-23 15:01:43
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MR处理数据内部基本流程一.任务切分1.根据文件的大小,及文件的个数进行任务切分,如:有一个文件200M,还有另一个文件100M,就会先将200M的文件按数据切块(hdfs默认128M,本地默认32M)的原理分成两块,然后这两个文件就会被划分成三个任务,这就叫数据切块,和任务切分2.任务切分后,就会去找LineRecordReader读取数据, 在LineRecordReader就会使用readL
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2023-09-01 08:26:53
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这两天仿hadoop 写java RPC框架，使用PB作为序列号工具，在写读数据的时候遇到一个小坑。之前写过NIO代码，恰好是错误的代码产生正确的逻辑，误以为自己写对了。现在简单整理一下。使用NIO，select()到读事件时，要处理4种情况：1. channel还有数据，继续读。2. channe...
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2014-08-31 15:45:00
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restframework是基于restful协议开发的Django框架扩展restful协议要理解RESTful架构，最好的方法就是去理解Representational State Transfer这个词组到底是什么意思，翻译是"表现层状态转化"。资源（Resources）一切皆是资源，所谓"资源"，就是网络上的一个实体，或者说是网络上的一个具体信息，每种资源对应一个特定的URI。要获取这个资
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2024-09-20 14:08:25
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