数据处理：oltp和olap

在进行AI模型开发时，数据的数量与质量直接影响模型效果。在实地数据采集之后，企业往往需要从大量数据中筛选出符合训练要求的相关数据，剔除质量差或不相关的数据，这个步骤被称为数据清洗。针对数据清洗这一具体功能，EasyData目前上线了去相似、去模糊、旋转、裁

那么实现2.1、2.2，不过这样的瓶颈就是，如果有很多个字段，则会组合成很多张表。cp = df[‘产品‘].to_frame().drop_duplicates. 输出一张工作表即可。有时还需要处理成，具有环比、比年初、同比等值。则采取给源数据增加字段。

　　RDD是对象的分布式集合。　　RDD也提供数据沿袭——以图形形式给出每个中间步骤的祖先树，当RDD的一个分区丢失，可以根据祖先树重建该分区。　　RDD有两组操作，转换和行动，RDD转换是有惰性的，宽窄依赖。　　SparkSession是读取数据、处理元

②通过Spark读取外部存储文件，将文件数据转变为RDD。可以从本地磁盘读取，也可以从HDFS读取

创建一个存储桶比如hadoop202006…这里我解释一下Hadoop集群中的一些组件，了解大数据的同学直接忽略就好。Apache Hadoop：在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。Ap

如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？对于大部分人来说都是傻傻分不清楚。今年来大数据、人工智能获得了IT界大量的关注。程序猿们就是有这么实在，坐在地铁上还能那么投入的讨论技术问题。通常，一个技术的兴起，都

把apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下。注意以tab键间隔。hive> create table student ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。在提交Spark Streaming任务后，Spark集群会划出指定的Receivers来专门、持续不

Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。Apache Spark已成为业界的热门话题，并且如今非常流行。但工业正在转移朝向apache flink。Apache Spark是为快速计算而设计的开源，闪电般快速的集群计算框架。Apac

worksheet = workbook[name_list[0]]# 读取第一个工作表。# 获取所有 合并单元格的 位置信息。# print后就是excel坐标信息。# 拆分合并的单元格 并填充内容。# 这里的行和列的起始值（索引），和Excel的一样，

大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。Map

现代加密技术令人们可以在传输和存储过程中保护敏感数据，但在数据处理时，却几乎无法对其进行保护。而完全同态加密技术能够解决这一难题，它允许在保持加密状态的情况下对数据进行操作，最大程度上降低了数据暴露的风险。2009 年，IBM 在这方面取得了重大进展，并发

最近工作中用了了Hadoop，比如用Hadoop来处理广告的一些pv量数据、点击数据等，最后统计后给运营展示每个广告的数据报表。hadoop平台提供了分布式存储，分布式计算，任务调度、对象存储、和组件支撑服务。Hadoop主要用来存储以及处理大量并且复杂的

在Spark中，RDD是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。图一中，RDD1包含了5个Partition，RDD2包含了3个Partition，这

========== Spark Streaming 是什么 ==========1、SPark Streaming 是 Spark 中一个组件，基于 Spark Core 进行构建，用于对流式进行处理，类似于 Storm。kafka、flume、HDFS

网上看到的关于Executor，Cores和Memory的分配相关博客，先记录下来，再汇总。Spark处理1Tb数据不需要1Tb的内存。具体需要多少内存是根据executor的core数量和每次读取数据集的block大小决定的。以读取hdfs上1tb大文件

假设你已经清楚了Spark 的 RDD 转换，Action 等内容。并且已经知道用web UI来理解为什么Job要花这么长时间时，Job、stage和task 也很清楚了。在本文中，您将了解Spark程序在集群中实际执行的基础知识。Spark应用程序由单个

.NET for Spark可用于处理成批数据、实时流、机器学习和ad-hoc查询。在这篇博客文章中，我们将探讨如何使用.NET for Spark执行一个非常流行的大数据任务，即日志分析。日志分析的目标是从这些日志中获得有关工具或服务的活动和性能的有意义

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS

处理大数据量数据访问速度缓慢的问题。水平分库分表，比如根据年份划分，XXX_2019数据库、XXX_2020数据库等等。查询的时候根据查询时间，去不同的数据库查询，然后组合结果返回。建立历史数据库和实时数据库，历史数据库存储所有数据，实时数据库仅保留常用数

从一开始 RDD 就是 Spark 提供的面向用户的主要 API。从根本上来说，一个 RDD 就是你的数据的一个不可变的分布式元素集合，在集群中跨节点分布，可以通过若干提供了转换和处理的底层 API 进行并行处理。但与 RDD 不同的是，数据都被组织到有名

它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。

Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。Hadoop通用：这是Java库和其他Hadoop组件所需的实用工具。这个过程包括以下核心任务由 Hadoop 执行：。然后这些文件被分布在不

Hadoop是由许多元素构成的，最核心的是HDFS，它存储了Hadoop集群中所有DataNode文件，HDFS的上一层是MapReduce引擎，MapReduce是一种计算模型，用以进行大数据量的计算。HDFS是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算

最近遇到一个需求，利用树莓派去采集一个串口设备的所有数据，设备会主动上报数据，但是呢这个设备是一个集合设备，会上报的报文头都不一样，比如灯亮度或者开关会上报21 12 ·········，风速会上报71 23 ······。等等10多种数据格式。刚好net

tf.data.Dataset API非常丰富，主要包括创建数据集、应用transform、数据迭代等。包括嵌套的元组、具名元组、字典等。顾名思义，返回该数据集的迭代器。并可以在eager模式下使用。返回一个将数据元素转换为numpy的迭代器，方便只查看元

如果你是一名数据科学家或数据分析师，或者只是对这一行业感兴趣，那下文中这些广受欢迎且非常实用的Python库你一定得知道。从数据收集、清理转化，到数据可视化、图像识别和网页相关，这15个Python库涵盖广泛，本文将对它们进行简介。大部分数据分析项目都始于

1】Receiver是使用高层次的consumer Api来实现的。receiver 接收的消息都是存储在spark Executor中的，然后spark启动jobq去处理那些消息。然而，默认情况下，这种方式会因为底层的失败丢失数据。如果要启用高可靠机制，

集合的stream方法，它会返回一个流，可以看成遍历数据集的高级迭代器。简单的定义 “从支持数据处理操作的源生成的元素序列”。但流的目的在于表达计算，比如 filter、sorted和map方法。请注意，从有序集 合生成流时会保留原有的顺序。数据处理操作—

ApacheHadoop项目开发了用于可靠，可扩展的分布式计算的开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，该框架允许使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。它旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台机器都提供本地计算和存储。该库

　　　　这面需要注意：调用get_country_code()函数,根据国家得到相应的国别码，将国别码与国家人口相对应存放。　　　　代码第二部分：将世界人口划分3大范围：0-1千万、1千万-10亿、大于10亿，分别存放.

Pands模块可以帮助数据分析师轻松地解决数据的预处理问题，如数据类型的转换、缺失值的处理、描述性统计分析、数据的汇总等。Pandas模块的核心操作对象就是序列和数据框。序列可以理解为数据集中的一个字段，数据框是指含有至少两个字段（或序列）的数据集。通过同

在前面的学习中主要了解了Pandas如何构造序列和数据框，如何读取和写入各种格式的数据，以及如何对数据进行初步描述，本文将进一步了解Pandas如何处理字符串和日期数据，数据清洗，获取数据子集，透视表，分组聚合操作等内容。更改出生日期birthday和手机

　　　　学习都是从了解到熟悉的过程，而学习一项新的技术的时候都是从这个技术是什么？今天这篇文章分为两个部分。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称H

对于深度学习的物体检测等任务，比较常用的数据集是PASCAL VOC数据集。对于PASCAL VOC数据集，主要有两个文件夹，分别为：Annotations和JPEGImages。其中，Annotations文件夹存储了图片物体的label，格式为XML格

RDD是Spark最基本的数据结构。RDD表示已被分区、不可变的，并能够被并行操作的数据集合。

Spark是一种统一、快速、通用、可扩展的分布式大数据分析引擎。分布式体现在Spark一般情况是以集群模式存在，架构为Master/Slaver。大数据分析引擎体现在Spark能够分析数据，但是没有存储。一般线上的spark数据来源 。目前，Spark生态

　　HDFS是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，是最基础的一部分，因为它涉及到数据存储，MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统，以流

本文介绍一下rdd的基本属性概念、rdd的转换/行动操作、rdd的宽/窄依赖。RDD表示可以并行操作的元素的不变分区集合。RDD提供了许多基本的函数供我们进行数据处理。RDD的计算是以分区为单位进行的。分区器针对键值型RDD而言的，将key传入分区器获取唯

Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎。Apache Spark运行工作载荷在100倍速以上。Apache Spark的组件包括：Spark SQL、Spark Streaming、MLib、GraphX。Apache Spark应用模

Sqoop是一款开源的工具，主要用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。对于某些NoSQL数据库它也提供了连接器。Sqoop，类似于其他ET

昨天看个帖子微软市值超过1万亿美刀，凭什么？我们可以找出很多理由，但是我认为和阿三CEO的开源战略关系很大。从开源.net到WSL到微软云微软从昔日的开源死敌，到今天的怀抱开源。日前在Spark + AI峰会上，微软发布了开源的.NET for Apach

Pig最早是雅虎公司的一个基于Hadoop的并行处理架构，后来Yahoo将Pig捐献给Apache的一个项目，由Apache来负责维护，Pig是一个基于 Hadoop的大规模数据分析平台。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简 易的操作和编程接口，这一

matplotlib 是一个数学绘图库， 我们可以用它来制作一些简单的图表，例如折线图，或散点图。把列表作为参数传入函数 pyplot.plot(),这个函数会尝试根据这些数字绘制出有意义的图形。函数 pyplot.show() 会打开图像查看器，并显示绘

只保留home主页，删除about页，删除views中About组件。1）删除除Home.vue以外的所有组件。4)在assets中新建css、img、js三个文件夹。如果要修改页面标签图标。替换public文件夹下的favicon.ico图片文件。组件数

Apache Hadoop 为可靠的，可扩展的分布式计算开发开源软件。Apache Hadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集。Hadoop就是一些模块的相对简称!!Hadoop Common：支持其他Hadoo

这里介绍在windows电脑搭建完全分布式，1主2从。主要适用于大批量的集群任务，由于是批量执行，故时效性偏低。Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其是基于内存的迭代式计算。

本期《大咖·来了》栏目邀请了VPGame CTO 俞圆圆，进行了主题为《从游戏到科学：AI和电子竞技》的分享，围绕如何利用前沿技术对海量电竞数据进行处理、存储与分析展开。下面介绍一下FunData大数据系统以及其ETL层、接口层、数据处理层等部分的具体细节

Hadoop和Apache Spark究竟有什么异同。首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。相反，Spark也不是非要