Pandas是Python中最著名的数据分析工具。在处理数据集时，每个人都会使用到它。但是随着数据大小的增加，执行某些操作的某些方法会比其他方法花费更长的时间。所以了解和使用更快的方法非常重要，特别是在大型数据集中，本文将介绍一些使用Pandas处理大数据时的技巧，希望对你有所帮助1、数据生成为了方便介绍，我们生成一些数据作为演示，faker是一个生成假数据的Python包。这里我们直接使用它im
在github上找到了一个比较好用的数据可视化开源项目Dataease,版风简洁明了，内部功能丰富强大。适合大部分想简单把自己写好的Excel数据和项目数据进行总结的人使用。开源项目跳转地址：DataEase本次就搞一个诗词作者大赏的主题1、准备数据获取数据的来源：1.1、自己做好的Excel表格数据1.2、项目内可以用的数据库，列如:mysql、oracle数据库本次只是做个演示，所以数据就在网
1、Oozie介绍官网首页介绍：http://oozie.apache.org1.1 Oozie是一个管理 Apache Hadoop 作业的工作流调度系统。1.2 Oozie的 workflow jobs 是由 actions 组成的 有向无环图(DAG)。1.3 Oozie的 coordinator jobs 是由时间 (频率)和数据可用性触发的重复的 workflow jobs
1 oozie概述：oozie是基于hadoop的调度器，以xml的形式写调度流程，可以调度mr，pig，hive，shell，jar等等。主要的功能有：Workflow： 顺序执行流程节点，支持fork（分支多个节点），join（合并多个节点为一个）Coordinator：定时触发workflowBundle Job：绑定多个coordinator2 oozie格式：写一个oozie，有两个是必
1、产品简介相比于传统图表与数据仪表盘，如今的数据可视化致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察。无论在零售、物流、电力、水利、环保、还是交通领域，通过交互式实时数据可视化视屏墙来帮助业务人员发现、诊断业务问题，越来越成为大数据解决方案中不可或缺的一环。创造一个您的可视化应用您可能会面临如下的问题对于数据可视化的设计无从下手，团队内的设计师对于复杂数据的展现经验不
实时计算时代来临随着互联网应用的普及、智能硬件的发展，数据的种类和规模都呈现了爆炸式的增长，各行各业都希望能够从大数据中发掘出更深层次的信息和知识，并产生实际价值。数据挖掘手段也逐渐从基本的数据统计向更高层次的机器学习和深度学习演变，但这些都需要强大的计算能力作为支撑，因此大数据价值的体现离不开大数据计算平台的发展。目前大数据业界在计算技术上已经取得了显著的成果，例如：第一代开源的大数据处理技术H
数据网格概念：并不像看起来那么新，它在 2019 年左右出现在Zhamak Dehghani之手，她可以被认定为数据网格创始人（正如她自己定义的那样）。这个概念的想法是，以某种方式消除或至少最小化在数据平台架构、数据管理和数据团队中使用的单一和集中方法的约束，即数据仓库和数据湖管理由一个中央团队。Data Mesh建议采用基于分布式架构和业务领域（域）对其数据的责任（治理角色的去中心化）的去中心化
数据编织
1 调度参数参数类型类型定义 参数名称名称定义内置参数在代码中直接获取业务日期或定时时间$bizdate业务日期，格式为yyyymmdd。该参数的应用较为广泛，日常调度中默认任务预期运行时间的前一天为业务日期$cyctime任务的定时时间，格式为yyyymmddhh24miss$gmtdate当前日期，格式为yyyymmdd。该参数默认取当天日期，执行补数据操作时输入的日期为业务日期+1
其实跟数据发布一样，DataWorks运维也相对容易，不过还是有几个关注点需要注意下，首先来看一下如何进入运维页面以及运维页面长什么样子。1、如何进入运维页面？ 点击数据开发页面的运维中心，即可进入运维中心页面。2、进入运维中心，我们会看到页面主要分为两部分，一部分是运维概览，一部分是数据集成，如下图： 对于运维概览中，主要的关注是是否有报错，比如在重点关注页面下，我们可以看到某一天的失
1、如何进行任务发布呢？ 如下图，点击业务流程 -> 点击提交 -> 选择你要提交节点 -> 填写你的变更描述（可以随便填写，最好以提交的实际情况） -> 忽略输入输出不一致的告警 在上文中关于代码解析功能时提到，有一部分自动解析的表名称为空，此时需要我们在业务流程图页面中进行手工拖动，建立关系；而在这种情况下，就必须勾选忽略输入输出不一致的告警的选项，否
1 建立maxcompute任务1.1 选择数据开发 -> 业务流程 -> 目标的业务流程(本案例中以yht_prod为例) -> 数据开发 -> 选择合适的文件夹 -> 右键新建OOPS SQL任务如下图： 1.2 按照表命名规则一样来命名odpssql任务，点击提交，即进行节点开发页面，如下图： 2 配置maxcompute任务参数2.1、正常情况 图中的案
1 数据集成概念 数据集成，从字表意思理解，数据的集中，也就是说将源数据从各个数据系统集成到dataworks中,或者从dataworks推送到各个目标系统中，以下将会介绍具体的数据集成的规范。1.1 数据集成开发1.1.1、位置 数据开发 -> 点击业务流程 -> 点击新建 -> 选择“离线同步”，如下图： 1.1.2、操作a、在新建选项卡页面，
1 概述 目前的数仓为离线数仓，因此DataWorks开发主要涉及到离线数据集成和数据模型开发，因此本节也是分两部分来描述2 DataWorks开发的准备工作2.1 工作空间的创立 工作空间是数据集成，数据开发的基础。本数仓通过工作空间，来实现数仓的分层，即每个工作空间作为数仓的一个物理分层。工作空间列表跳转链接登录阿里云 DataWorks控制台——工作空间列表点击创建空间即可，不过该权
1 数仓基本概念1.1 数据仓库架构源数据, 数据仓库, 数据应用，具体架构如下：源数据:该部分数据主要是从生产数据库，线下手工数据和日志数据，集成到dataworks中，形成了数仓的第一层ods层的数据明细数据仓库:主要是按照业务域，对明细数据进行建模，建立各个业务域的聚合数据和数据模型数据应用：主要是在数据仓库的基础上，结合公司业务需求，聚合成前端报表展示需要的数据；数据分
一、入门 1、简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer
消息发送的流程： Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offsetKafka的设计：1、吞吐量高吞吐是ka
使用背景在开发工作中，消费在Kafka集群中消息，数据变化是我们关注的问题，当业务前提不复杂时，我们可以使用Kafka 命令提供带有Zookeeper客户端工具的工具，可以轻松完成我们的工作。随着业务的复杂性，增加Group和 Topic，那么我们使用Kafka提供命令工具，已经感到无能为力，那么Kafka监控系统目前尤为重要，我们需要观察 消费者应用的细节。kafka-eagle概述为了简化开发
简介kafka eagle（kafka鹰） 是一款由国内公司开源的Kafka集群监控系统，可以用来监视kafka集群的broker状态、Topic信息、IO、内存、consumer线程、偏移量等信息，并进行可视化图表展示。独特的KQL还可以通过SQL在线查询kafka中的数据。官网地址 https://www.kafka-eagle.org/github地址:https://github.com/
Strom的结构 Storm与传统关系型数据库 传统关系型数据库是先存后计算，而storm则是先算后存，甚至不存 传统关系型数据库很难部署实时计算，只能部署定时任务统计分析窗口数据 关系型数据库重视事务，并发控制，相对来说Storm比较简陋
一，实时分析概念1，离线分析通常是需要一段时间的数据积累，到一定数量的数据后，开始离线分析，无论数据量多大，离线分析有开始，也有结束，最终得到一个处理的结果，这样的分析过程，得到的结果是有较大的延迟的。2，实时分析通常数据不停的到来，随着数据的到来，来进行增量的运算，立即得到新数据的处理结果，并没有一个数据积累的过程，有开始，但没有明确的结束时刻，数据实时的进行运算，基本没有延迟。二，Strore
HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行。所以这里要配置HBase高可用的话，只需要启动两个HMaster，让Zookeeper自己去选择一个Master Acitve。HBase配置：在$HBASE_HOME/conf目录下1.配置HBASE环境一个分布式运行的Hbase依赖一个zo
几个相关类与HBase数据模型之间的对应关系java类HBase数据模型HBaseAdmin数据库（DataBase)HBaseConfigurationHTable表（Table)HTableDescriptor列族（Column Family)Put列修饰符（Column Qualifier）GetScanner一、HBaseConfiguration关系：org.apache.hadoop.
Spark一个非常重要的特性就是共享变量。默认情况下，如果在一个算子的函数中使用到了某个外部的变量，那么这个变量的值会被拷贝到每个task中，此时每个task只能操作自己的那份变量副本。如果多个task想要共享某个变量，那么这种方式是做不到的。Spark为此提供了两种共享变量，一种是Broadcast Variable（广播变量），另一种是Accumulator（累加变量）。Broadcast V
BlockManager数据存储与管理机制BlockManager是整个Spark底层负责数据存储与管理的一个组件，Driver和Executor的所有数据都由对应的BlockManager进行管理。Driver上有BlockManagerMaster，负责对各个节点上的BlockManager内部管理的数据的元数据进行维护，比如block的增删改等操作，都会在这里维护好元数据的变更。每个节点都有
在执行Spark 的应用程序时，Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程，前者为主控进程，负责创建 Spark 上下文，提交 Spark 作业（Job），并将作业转化为计算任务（Task），在各个 Executor 进程间协调任务的调度，后者负责在工作节点上执行具体的计算任务，并将结果返回给 Driver，同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能。由于 Dri
1 Shuffle的核心要点1.1 ShuffleMapStage与ResultStage图ShuffleMapStage与ResultStage在划分stage时，最后一个stage称为finalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面的所有stage被称为ShuffleMapStage。ShuffleMapStage的结束伴随着shuffle文件的写磁盘。ResultStag
1、Spark 通讯架构1.1 Spark通信架构概述Spark2.x版本使用Netty通讯框架作为内部通讯组件。spark 基于netty新的rpc框架借鉴了Akka的中的设计，它是基于Actor模型，如下图所示：图 Actor模型Spark通讯框架中各个组件（Client/Master/Worker）可以认为是一个个独立的实体，各个实体之间通过消息来进行通信。具体各个组件之间的关系图如下：图
YARN模式运行机制1、YARN Client模式图1-1 YARN Client模式在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的App
1、Spark 内核概述Spark内核泛指Spark的核心运行机制，包括Spark核心组件的运行机制、Spark任务调度机制、Spark内存管理机制、Spark核心功能的运行原理等，熟练掌握Spark内核原理，能够帮助我们更好地完成Spark代码设计，并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在。2、Spark核心组件回顾2.1 DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务
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