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Python大数据学习day01——大数据开发概论

目录

大数据概念

大数据特点

大数据应用场景

大数据分析业务步骤

大数据职业规划

大数据学习路线

1.大数据解决问题

  • 海量数据存储 ——海量数据运算——海量数据迁移

2.大数据特点（大、多、值、快、信）

  • 数据体量大

  • 种类和来源多源化

  • 实现低价值密度

  • 速度快

  • 数据的质量准确可信

3.大数据应用
4.大数据分析步骤

明确分析目的思路——数据收集——数据处理（ETL）——数据分析——数据展现——撰写报告

5.大数据职业规划
6.大数据学习路线

  1. 操作系统（Linux）

  2. 编程语言（SQL、Python、Java）

  3. 大数据框架（Hadoop、Hive、Spark、Flink）

计算机组成和编程语言

计算机组成

计算机硬件主要以CPU（运算器和控制器）、存储器、输入设备、输出设备

Python大数据学习day01——大数据开发概论_第1张图片

操作系统（OS）

编程语言

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    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他