Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务发送(Map)到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库
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2023-06-19 14:13:18
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# Python图结构数据处理：深入解析与应用
在现代计算机科学中，图结构是一种非常重要的数据表示方式。图由节点（或称顶点）和边组成，广泛应用于社交网络、网页链接网络、交通系统等领域。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，提供了多种方式来处理图结构数据。本文将通过示例来介绍如何在Python中处理图结构数据。
## 1. 图的基本概念
图主要分为有向图和无向图。其中，无向图的边没有方
原创
2024-08-04 04:55:48
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大数据Hadoop基础：SQL功底Linux功底Java SE怎么学？第一阶段：大数据基础 Hadoop2.x一、大数据应用发展前景数据公司、政府、金融、银行、电子商务最经典的大数据的案例：啤酒和尿布应用分析：统计推荐机器学习（分类、聚类）人工智能，预测（算法）SQL on HadoopHive 骨灰级玩家Prestore（国外比较多）Impala（国外比较多，不是很稳定）Phoneix（基于HB
1.map和reduce MapReduce任务编写分为两个阶段：map阶段和reduce阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出。对于NCDC数 据找出每年的最高气温，map阶段输入为原始数据以偏移量为键，每行数据为值，输出每条记录的年份与温度的键值对，如图所示： 图1 map阶段输入数据格式
图2 map阶段输出数据格式
reduce阶段的输入为map阶段的输出
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2023-09-20 07:19:24
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# Hadoop数据处理流程图
## 引言
在大数据时代，数据处理变得越来越重要。而Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理任务中。本文将介绍Hadoop数据处理的流程，并详细说明每一步需要做什么，以及相应的代码示例。
## 数据处理流程
下面是Hadoop数据处理的流程图：
```mermaid
journey
title Hadoop数据处理流程
原创
2023-08-24 04:32:12
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1、图像及图像处理概念图像是使用各种传感器手段观测客观世界获得，可以直接或间接作用于人眼产生视觉的实体。主要包括：1）各类图片，如可见光照片、X光片、遥感图片；2）各类光学图片，如电视、电影等；3）客观世界在人们心目的描述及想象，如绘画、绘图等。数字图像：主要是为了便于计算机处理，将连续图像在坐标空间和性质空间离散化，这种离散图片就是数字图像。图像中的基本单元就是图像的元素，简称像素（Pixel）
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2023-11-25 13:58:09
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热图（heatmap）的典型应用是简单地聚合大量数据，并使用一种渐进的色带来优雅地表现，最终效果一般优于离散点的直接显示，可以很直观地展现空间数据的疏密程度或频率高低。但也由于很直观，热图在数据表现的准确性并不能保证。最近一直在学习转录组分析，在绘制差异表达基因热图的时候遇到了个坑？我发现的做出来的热图和别人不一样。如下图所示，图1是我的，图2是别人家的。数据规范化怎么解决呢？直接取对数吗？取lo
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2023-10-27 12:18:47
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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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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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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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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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文章目录1. 数据库的三大范式2. 数据仓库建模方法2.1 ER 模型2.2 维度建模3. OLAP 和 OLTP 的区别4. 数据仓库的基本架构5. 数据库和数据仓库有什么区别？6. 数据仓库的分层6.1 ODS 层6.2 DW 层6.3 ADS 层7. 数据仓库为什么要进行分层？8. 星型模型和雪花模型的区别 1. 数据库的三大范式第一范式：确保数据库表中的所有字段都是不可分解的原子值第二范
Spark 大数据处理框架简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架。Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不
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2023-09-24 22:14:49
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d变成dd let d = { currentMonth: { "2022-11-01": 11, "2022-11-02": 43, "2022-11-03": 53, "2022-10-05": 23, }, lastMonth: { "2022-10-01": 4, "2022-10-04":
原创
2022-12-04 00:40:30
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求平均值我们可以求某个字段所有行的平均值，例如： 运行结果如
原创
2022-11-05 01:48:20
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在数据分析的道路上越走越远阴差阳错的做了数据分析，而且一开始我还不知道自己在做的是数据分析，看了很多数据分析的书，也走了一些弯路，做了很多实践项目，突然很想把自己作为一个小白的数据分析之路的成长过程写下来。这个系列写一写从QC里面学到的数据分析方法。上一节，我们针对QC中的现状调查来简要说了数据分析的方法论，既然要进行现状调查，意思就是对现有的情况做分析，那必然得从现有的数据中找问题，当我们有了一
原创
2021-01-20 08:33:21
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数据处理是指对数据（包括数值的和非数值的）进行分析和加工的技术过程。也就是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输，将数据转换为信息的过程。
原创
2023-11-09 10:53:56
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1. 汇总数据函数1.AVG() -- 求平均值我们可以求某个字段所有行的平均值，例如：SELECT AVG(prod_price)FROM products;运行结果如下：我们可以给平均值起一个名字，例如：SELECT AVG(prod_price) avg_priceFROM products;运行结果如下：我们还可以对符合条件的行求平均值，例如：SELECT
原创
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2022-11-01 20:33:23
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1.先说说什么是Hadoop？ 个人理解：一个分布式文件存储系统+一个分布式计算框架，在其上还有很多的开源项目来丰富他的功能，如Hbase,hive等等。官方：Hadoop是一个用Java编写的开源系统，可安排在大规模的计算平台上，从而提高计算效率。本质上它只是一个海量数据处理平台架构。2.Hadoop与MapReduce，有什么关系？ Hadoop生态圈的三个工具：第一，Hbas
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2023-09-13 10:46:45
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既然要进行现状调查，意思就是对现有的情况做分析，那必然得从现有的数据中找问题，当我们有了一大堆数据，又用了方法论进行了背景分析后，就要开始真正对数据着手了——数据处理。
原创
2021-09-08 11:16:04
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