python,c#,scala
#python中Urllib库实战 #系统学习urllib模块,从urllib基础开始。学习urlretrieve(),urlcleanup(),info(),getcode(),geturl() import urllib.
#python网络爬虫 #通用网络爬虫(没有目的,爬去所有的URL) 聚焦网络爬虫(过滤无关的链接) #python数据分析与挖掘实战的正则表达式 #正则表达式 世界上信息非常多,而我们关注的信息有限。
#用python实现将三个excel合并成一个excel #第一个测试文件 第二个测试文件 第三个测试文件 # 其中每个文件中有多个sheet,需要将其全部合并 import xlrd,xlsxwriter #设置要合并...
#python文件操作 #python程序对文件进行打开,关闭,读取,写入操作 #文件的打开路径 打开方式r w wb(二进制方式写入) #新建文件 或者打开文件 fh1=open("/Users/xubin/myapp/pythonfile/file1.
#python输出 print("xubin") #python注释法 print("hello word") '''print("徐彬") print("xubin")''' #print("xubin") #pyth...
1. 什么是数据结构 算法+数据结构=程序设计 数据结构是由数据和结构两方面组成,下面举一个例子可以让大家很快地理解数据结构: 比如我们实验楼的课程管理系统,每一门课程由课程号、课程名、类别、作者等组成,每门课的课程号是唯一的,但不同的课程可能属于同一个类别,或者是同一个作者写的,由此我们可以建立一张按课程号顺序排列的课程表和两张按类别和作者名顺序排列的索引表,如下图所示,这样我们就可以按课程号或课程名或类别或作者名快速地找到我们想要学的那门课程。
1. eclipse配置连接hadoop 将hadoop的plugins包,拷贝到eclipse的plugins目录下。
脑图如下所示:
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设计模式(Design Pattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类的、代码设计经验的总结。 使用设计模式的目的:为了代码可重用性、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。
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应用场景 当需要使用从一个库数据抽取、清洗到另一个库中,需要使用到ETL也就是kettle数据采集工具,但是KETTLE是CS架构的,并且配置流程,配置任务还是比较复杂的,比如配置一个增量更新,那么就需要使用触发器,...
应用场景 当需要使用从一个库数据抽取、清洗到另一个库中,需要使用到ETL也就是kettle数据采集工具,但是KETTLE是CS架构的,并且配置流程,配置任务还是比较复杂的,比如配置一个增量更新,那么就需要使用触发器,...
1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型,比如longwritable、text...
1.Spark 的四大组件下面哪个不是 (D ) A.Spark Streaming B Mlib C Graphx D Spark R 2.
Shark自己也没用过,不太熟悉,只了解它的背景,现在已经被Spark淘汰,也不去熟悉它了! Spark 1.0版本开始,推出了Spark SQL。
1. sparkR的简介 SparkR是一个R语言包,它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用Apache Spark。
1. Spark Streaming介绍 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。
1. Spark GraphX应用背景 Spark GraphX是一个分布式图处理框架,它是基于Spark平台提供对图计算和图挖掘简洁易用的而丰富的接口,极大的方便了对分布式图处理的需求。
1. 介绍 spark生态系统中,Spark Core,包括各种Spark的各种核心组件,它们能够对内存和硬盘进行操作,或者调用CPU进行计算。
1. 产品介绍 E-MapReduce 是构建于阿里云 ECS 弹性虚拟机之上,利用开源大数据生态系统,包括 Hadoop、Spark、Kafka、Storm,为用户提供集群、作业、数据等管理的一站式大数据处理分析服务。
1. 概述 华为Fusion Insight是一个分布式数据处理系统,对外提供大容量的数据存储、查询和分析能力。Fusion Insight在Hadoop集群上又封装了一层,类似于开源的CDH,HDP等大数据平台。
1 产品简介 H3C 大数据平台(Data Engine)采用开源社区 Apache Hadoop2.0 和 MPP 分布式数据库混合计算框架为用户提供一套完整的大数据平台解决方案,具备高性能、高可用、高扩展特性,可以为超大规模数据管理提供高性价比的通用计算存储能力。
应用场景 1.信息流处理 Storm可用来实时处理新数据和更新数据库,兼具容错性和可扩展性。即 Storm可以用来处理源源不断流进来的消息,处理之后将结果写入到某个存储中去。
应用场景 Apache Oozie 是用于 Hadoop 平台的一种工作流调度引擎。该框架使用 Oozie 协调器促进了相互依赖的重复工作之间的协调,您可以使用预定的时间或数据可用性来触发 Apache Oozie。
应用场景 Pig并不适合所有的数据处理任务,和MapReduce一样,它是为数据批处理而设计的,如果想执行的查询只涉及一个大型数据集的一小部分数据,Pig的实现不会很好,因为它要扫描整个数据集或其中很大一部分。
应用场景 按照搭建hadoop2.6.0完全分布式集群博文部署搭建了Hadoop完全分布式集群,发现如果要操作HDFS,HIVE需要到命令行中执行,比较麻烦,而一般情况下命令行是舍不得给业余人士用的,以免把整个环境给...
应用场景 当数据量大到一定程度,传统的技术无法进行解决的时候,那么需要采用分布式计算引擎MapReduce来尝试解决了! 操作步骤 1. 架构图 Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,组织架构如下图所示: 正如上图所示:Hadoop包含很多优秀的子项目,例如HDFS,Mapreduce,Hbase,Hive,Zookeeper等,其中最重要的,也是Hadoop当时风靡一时的原因是HDFS(分布式文件系统)和Mapreduce(分布式计算框架)。
应用场景 当数据量达到PB,ZB级别,或者传统关系型数据库遇到难题的时候,那么采用HDFS来替代是最好不过的工具了。 操作步骤 1. 架构图 Hadoop是由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,组织架构如下图所示: 正如上图所示:Hadoop包含很多优秀的子项目,例如HDFS,Mapreduce,Hbase,Hive,Zookeeper等,其中最重要的,也是Hadoop当时风靡一时的原因是HDFS(分布式文件系统)和Mapreduce(分布式计算框架)。
应用场景 当杂乱无章的数据,经过数据清洗后,得到了想用的数据,但是查看这些数据通过数据库只能看到数据本身,无法看到其中的规律,可以通过数据分析展示工具,图形化展示数据,使数据更形象化的展现在用户面前,更容易看出规律,得出结论,还可以监控实时数据,实时刷新,比如双十一大屏等等。
应用场景 当杂乱无章的数据,经过数据清洗后,得到了想用的数据,但是查看这些数据通过数据库只能看到数据本身,无法看到其中的规律,可以通过数据分析展示工具,图形化展示数据,使数据更形象化的展现在用户面前,更容易看出规律,得出结论,还可以监控实时数据,实时刷新,比如双十一大屏等等。
应用场景 当你想通过工具,从一个数据库将数据进行清洗后搬迁到另一个数据库,那么就可以通过ETL的数据抽取清洗转换加载工具来操作。
应用场景 当几个应用系统需要同一个入口时,那么此时就需要配置CAS统一单点登录了。 操作步骤 SSO实现有很多产品,我们今天选用的这个是耶鲁大学发明的CAS SSO服务器。