MongoBD大数据处理

Hive-分区与分桶详解（超详细）

在大数据处理场景下，通过合理地使用分区和分桶可以提高查询性能、管理灵活性以及支持
大数据魔法师·2023-12-22 18:25

SQL---数据抽样

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数据科学知识库·2023-12-22 11:01

PYTHON的一维转二维

那么在大数据处理过程中，通过PYTHON怎么实现？PYTHON有一个专门的命令，pivot_table。今天就介
lzl8101·2023-12-22 07:32

SQL---Zeppeline前驱记录与后驱记录查询

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数据科学知识库·2023-12-22 07:17

大数据处理与分析

掌握分布式并行编程框架MapReduce掌握基于内存的分布式计算框架Spark理解MapReduce的工作流程、Spark运行原理熟悉机器学习概念一.MapReduceHadoopMapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。这个定义里面有着这些关键词，一
僖僖cc·2023-12-21 22:34

大数据处理与分析-Spark

导论(基于Hadoop的MapReduce的优缺点）MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它将数据处理过程分为两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，数据被分割为多个小块，并由多个并行运行的Mapper进行处理。在Reduce阶段，Mapper的输出
僖僖cc·2023-12-21 22:03

数据可视化---直方图

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数据科学知识库·2023-12-21 16:44

使用 PySpark 进行数据清洗与 JSON 格式转换的实践详解（保姆级编码教程）

在大数据处理中，PySpark提供了强大的工具来处理海量数据，特别是在数据清洗和转换方面。本文将介绍如何使用PySpark进行数据清洗，并将数据格式转换为JSON格式的实践。
冷月半明·2023-12-21 11:28

PySpark中DataFrame的join操作

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数据科学知识库·2023-12-21 07:26

数据结构与算法之美学习笔记：38 | 分治算法：谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想

分治算法应用举例分析分治思想在海量数据处理中的应用解答开篇内容小结前言本节课程思维导图：MapReduce是Google大数据处理的三驾马车之一，另外两个是GFS（hdfs）和Bigtable(hbase
浊酒南街·2023-12-21 03:51

「Java工具类」BeanCopyUtil对象复制工具类

springboot+springcloud+Mybatisplus+druid+mysql+redis+swagger+maven+docker等集成框架的技术分享；datax、kafka、flink等大数据处理框架的技术分享
程序员阿宁·2023-12-21 01:37

疫情下的封校生活

通知封校大数据处理疫情监控追查。我们学校一名春季返校学生因乘坐某火车接触了患
爱学习的熊猫·2023-12-20 22:23

【Java】工业园区高精准UWB定位系统源码

UWB定位系统依托在移动通信，雷达，微波电路，云计算与大数据处理等专业领域的多年积累，自主研发，开发并产业化的一套UWB精确定位系统，最高定位精度可达10cm，具有高精度，高动态，高容量，低功耗的优点。
源码技术栈·2023-12-20 20:51

HDFS

优缺点优点：高容错性：数据自动保存多个副本；副本丢失后，自动恢复适合批处理：移动计算而数据；数据位置暴露给计算框架适合大数据处理：GB、TB、PB级数据；百万规模以上的文件数量；10K+节点可构建在廉价机器上
PlayfulGerry·2023-12-20 17:13

MongoDB与大数据处理：构建高性能分布式数据库

MongoDB是一种非关系型数据库，具有高度灵活性和可扩展性。在处理大量数据时，索引的优化是提升查询性能的关键。下面将介绍一些MongoDB索引优化的指南，帮助用户更好地利用索引来提高查询性能。一、选择适当的索引类型1、单字段索引：最基本的索引类型，适用于单个字段的查询。通过对经常被查询的字段创建单字段索引，可以显著提高查询性能。2、多字段索引：对多个字段同时创建索引，适用于需要同时匹配多个字段的
这我可不懂·2023-12-20 02:12

数据可视化---离群值展示

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数据科学知识库·2023-12-20 02:29

Linux中命令添加-r的作用

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数据科学知识库·2023-12-20 02:28

大数据测试类型&大数据测试步骤

2、大数据处理可以是批处理，实时或交互式处理3、测试大数据应用程序的3个阶段是数据分级验证“MapReduce”验证输出验证阶段4、架构测试是大数据测试的重要阶段，因为设计不佳的系统可能会导致前所未有的错误和性能下降
测试工程师成长之路·2023-12-19 14:51

3.1 Hadoop MapReduce与Hadoop YARN -Hadoop MapReduce

文章目录HadoopMapReduce（计算）一、理解MapReduce思想二、HadoopMapReduce设计构思（1）如何对付大数据处理场景（2）构建抽象编程模型（3）统一架构、隐藏底层细节三、HadoopMapReduce
周纠纠·2023-12-19 10:04

数据可视化---双Y轴折线图比较

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数据科学知识库·2023-12-19 07:46

Scala多线程爬虫程序的数据可视化与分析实践

Scala常用于大数据处理、并发编程和Web应用程序开发。其灵活性和高效性编程成为编写多线程爬虫程序的理想选择。
小白学大数据·2023-12-19 07:08

Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark是一种开源的大数据处理引擎，它通过内存计算提高了数据处理的速度，具有高可扩展性、容错性和灵活性等特点。
Uingll·2023-12-19 04:13

Java代码世界的神奇技巧与魔法艺术

目录前言1Java的独特优势1.1跨平台性1.2面向对象1.3强大的生态系统2Java的应用场景2.1企业级应用开发2.2移动应用开发2.3大数据处理2.4云计算3代码技巧分享4案例分享结语前言当谈到优雅而又强大的编程语言时
cooldream2009·2023-12-19 01:57

大数据技术4：Lambda和Kappa架构区别

前言：在大数据处理领域，两种突出的数据架构已成为处理大量数据的流行选择：Lambda架构和Kappa架构。这些架构为实时处理和批处理提供了强大的技术解决方案，使组织能够从其数据中获得有价值的见解。
Java架构何哥·2023-12-18 22:33

大数据技术11：Hadoop 原理与运行机制

Hadoop简介1.1、Hadoop定义Hadoop作为一个开源分布式系统基础框架，主要包含两大核心组件：HDFS分布式文件系统和MapReduce分布式并行计算框架，这两大核心组件是Hadoop进行大数据处理的基础和基石
Java架构何哥·2023-12-18 21:56

spark介绍及简单使用

简介Spark是由加州大学伯克利分校AMPLab（AMP实验室）开发的开源大数据处理框架。起初，HadoopMapReduce是大数据处理的主流框架，但其存在一些限制，如不适合迭代算法、高延迟等。
necessary653·2023-12-18 13:08

面试题---机器学习算法

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数据科学知识库·2023-12-18 11:05

机器学习算法---分类

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数据科学知识库·2023-12-18 11:05

Linux服务器配置免密SSH

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数据科学知识库·2023-12-18 11:35

CentOS服务器搭建Miniconda环境

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数据科学知识库·2023-12-18 11:34

面试题---推荐系统

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数据科学知识库·2023-12-18 11:04

机器学习算法---时间序列

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数据科学知识库·2023-12-18 08:23

机器学习算法---聚类

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数据科学知识库·2023-12-18 08:23

IBM采购供应链和财务管理流程数字化规划方案 P172

IBM在大数据处理、量子计算等领域是行业领先者，有能力用技术解决供应链问题；第三是所有供应链的理念、流程和解决方案都已经在IBM内部先行应用和实践，自身就
智能制造数字化咨询·2023-12-17 20:22

Linux Ubuntu环境下使用docker构建spark运行环境（超级详细）

首先，文章介绍了Spark的基本概念以及在大数据处理中的关键作用，为读者提供了对Spark的背景和价值的全面了解。
星川皆无恙·2023-12-17 15:39

审计大数据：方法误用，大数据成累赘

审计大数据的误用主要源于对于大数据处理和分析方法的不当理解和应用。有时候，人们可能会将大数据视为一个单一的实体，而忽视了数据背后的内在价值。因此，我们需要
静谧星光c·2023-12-17 11:47

集群和分布式

集群通常用于处理大规模、高密度的计算任务，如大数据处理、科学计算、Web服务等。2、什么是分布式分布式指的是将计算
乐神来了·2023-12-17 08:52

Hadoop，Hive和Spark大数据框架的联系和区别

1Hadoophadoop是一个分布式计算框架，是大数据处理的基石，大多其他框架都是以hadoop为基础。
Weiyaner·2023-12-17 06:00

什么是网络拥塞及解决办法简介

例如，在云存储或大数据处理环境中，可能同时有大
成都亿佰特电子科技有限公司·2023-12-17 04:39

python多线程介绍

分类比如有，对于CPU密集型的大数据处理任务，对于需要大量快速I/O操作的网络爬虫ThreadPoolExecutor(concurrent.futures模块):用途:主要用于I/O密集型任务，如文件读写
坠金·2023-12-17 00:58

Spark(一): 基本架构及原理

Spark提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求官方资料介绍Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升
hedgehog1112·2023-12-16 22:33

flink-1.17.2的单节点部署

flink简介ApacheFlink是一个开源的流处理和批处理框架，用于大数据处理和分析。它旨在以实时和批处理模式高效处理大量数据。Flink支持事件时间处理、精确一次语义、有状态计算等关键功能。
liuyunshengsir·2023-12-16 20:24

MapReduce

这个模型的核心思想是将大数据处理任务分解为两个主要步骤：Map和Reduce。用户只需实现map()和reduce()两个函数，即可实现分布式计算。
编织幻境的妖·2023-12-16 20:21

Spark

ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，其基本架构和ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，其基本架构和组件可以方便地支持多种大数据处理任务
编织幻境的妖·2023-12-16 20:21

恒创科技：云服务器1核1G1M带宽的配置够用吗

而一些高负载的应用，如大数据处理、实时音视频传输等，则需要更高的计算和网络带宽资源。二、需求分析这包括对计算、存储和网络带宽的需求。对于计算需求，1核CPU可能能够满足一些轻
恒创HengHost·2023-12-16 15:54

Google的三种大数据处理系统

Google在搜索引擎上所获得的巨大成功，很大程度上是由于采用了先进的大数据管理和处理技术。Google的搜索引擎是针对搜索引擎所面临的日益膨胀的海量数据存储问题，以及在此之上的海量数据处理问题而设计的。众所周知，Google存储着世界上最庞大的信息量（数千亿个网页、数百亿张图片）。但是，Google并未拥有任何超级计算机来处理各种数据和搜索，也未使用EMC磁盘阵列等高端存储设备来保存大量的数据。
yoku酱·2023-12-16 01:25

玩转大数据14：分布式计算框架的选择与比较

分布式计算框架提供了一种有效的方式来解决大数据处理的问题。分布式计算框架将计算任务分解成多个子任务，并在多个节点上并行执行，从而提高计算效率。
沛沛老爹·2023-12-15 22:13

Spark 随机森林算法原理、源码分析及案例实战

图1.Spark与其它大数据处理工具的活跃程度比较回页首环境要求操作系统：Linux，本文采用的Ubuntu10.04，大家可以根据自己的喜好使用自己擅长的Linux发行版Java与Scala版本：Scala2.10.4
黑谷子·2023-12-15 19:51

PySpark大数据处理详细教程

欢迎各位数据爱好者！今天，我很高兴与您分享我的最新博客，专注于探索PySparkDataFrame的强大功能。无论您是刚入门的数据分析师，还是寻求深入了解大数据技术的专业人士，这里都有丰富的知识和实用的技巧等着您。让我们一起潜入PySpark的世界，解锁数据处理和分析的无限可能！基础操作基础操作涵盖了数据的创建、加载、查看、选择、过滤、转换、聚合、排序、合并和导出等基本操作。1.数据创建和加载#读
数据科学知识库·2023-12-15 18:35

浅谈ClickHouse性能监控与调优

ClickHouse性能监控与调优ClickHouse是一个高性能的列式数据库管理系统，适用于实时分析和大数据处理。
~奔跑的简默~·2023-12-15 12:58
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