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全文1.5万字,建议阅读时间35min。业务埋点和数据分析是在用户行为和业务数据上进行跟踪、收集和分析的关键方法,用于了解用户行为模式、改进产品和服务,并做出数据驱动的决策。
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Apache Hive是一款建立在Hadoop之上的开源数据仓库系统,可以将存储在Hadoop文件中的结构化、半结构化数据文件映射为一张数据库表,基于表提供了一种类似SQL的查询模型,称为Hive查询语言(HQL),用于访问和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。Hive核心是将HQL转换为MapReduce程序,然后将程序提交到Hadoop群集执行。Hive由Facebook实现并开源。
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验证19.5节中的Pig评估函数的示例。在MapReduce框架中,程序需要被转换为一系列的Map和Reduce阶段。可是,这不是数据分析者熟悉的编程模式。因此,为了对这个鸿沟搭建一座桥梁,建筑在Hadoop之上的、被称为Pig(猪)的抽象运用而生。Pig是一种高级编程语言,用于分析大型数据集。
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建议文档和视频一起食用。
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全国职业技能大赛 大数据开发
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搭建hadoop集群环境太麻烦?运行两个脚本五分钟搞定环境搭建
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Hive中的视图(view)是一种虚拟表,只保存定义,不实际存储数据。通常从真实的物理表查询中创建生成视图,也可以从已经存在的视图上创建新视图。创建视图时,将冻结视图的架构,如果删除或更改基础表,则视图将失败。视图是用来简化操作的,不缓冲记录,也没有提高查询性能。物化视图(Materialized View)是一个包括查询结果的数据库对像,可以用于预先计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果。在执行查询时,就可以避免进行这些耗时的操作,而从快速的得到结果。
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比如,如果表具有分区,则load命令没有指定分区,则将load转换为INSERT AS SELECT,并假定最后一组列为分区列,如果文件不符合预期,则报错。由于使用了split-update,UPDATE是不会出现的,所以delta文件中的operation是0 , delete_delta 文件中的operation是2。详见Hive事务的支持段落。所有合并都是在后台完成的,不会阻止数据的并发读、写。对于DELETE语句,则为null,对于INSERT就是插入的数据,对于UPDATE就是更新后的数据。
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排查后确认问题,购买云服务器配置网段时是192.168.0.0,当时在配置/etc/hosts主机映射时使用的是私网ip,且配置了主机映射,后在配置中增加了公网映射。而报错时的网段为192.168.1.0,且进行其他操作时删除了私网ip的映射。ifconfig发现集群中每台服务器的网卡ip都为私网ip,考虑可能集群内部每台服务器之间是局域网通信,所以在/etc/hosts下补充私网ip主机映射。使用阿里云配置好且启动成功过的的集群今天启动报错。
数据错误
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【代码】安装配置hadoop集群-完全分布模式。
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大数据可视化工具hue的安装及集成过程
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在使用这两个函数时,你可以使用列名、表达式、聚合函数等进行列的选择和计算。表示一个 DataFrame 对象,你需要将其替换为你实际使用的 DataFrame 变量名。另外,如果你使用的是 PySpark,可以使用。函数用于选择一个或多个列,并返回一个新的 DataFrame。它接受一个或多个列名作为参数,或者可以使用列表达式来选择列。它接受一个或多个列表达式作为参数,并返回一个新的 DataFrame。方法接受两个参数:新列的名称和要添加的表达式。模块中的函数来构建列表达式,如示例中的。
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使用CloudEon可以快速地在Kubernetes上搭建Kylin5需要的HDFS、YARN、Hive、Zookeeper等组件,节省安装时间。
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Arkime是一款开源回溯系统。
数据错误
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这是我刚开始学习python时的一套学习路线,从入门到上手。(不敢说精通,哈哈~)希望对大家有帮助哈~大家需要高清得完整python学习路线可以。
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之前使用es,更多的是使用term查询,和agg聚合分析。对相关性关注较少。实际上es擅长的是做模糊搜索,相关性搜索。ES是一个开源的通用的检索工具,能满足百分之八十的需求。相关性这个问题,是一个非常有意思的问题,值得深思。搞清楚相关性打分规则,有利于提高召回内容的相关性。深入了解以后,能帮我们解决剩下的百分之二十的需求。
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本文将介绍RabbitMQ的七种工作模式的第一种Simple模式的代码实现,编程工具使用的是IDEA,在RabbitMQ中的工作模式都是生产消费模型多线程实操&&阻塞队列所谓Simple模式就是简单的一个生产者p与一个消费者c,一对一的关系,如下图所示:在这个过程中,生产者会将消息通过channel通道放入到我们的消息队列queue中,消费者在察觉消息队列中有消息时,会从queue中获取消息。既然我们刚刚使用到了管理界面,那当然要做一下简单介绍,如下图:Queue功能释义queue1的详情页。
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下面模拟一条消息显示被投入普通队列,这条消息被设置过期时间是10秒,在这10秒内没有消费者来处理,因此这条消息就过期了,变成了死信,这时,RabbitMQ会将它放到死信队列里,也就是我们在代码中声明的死信队列。该代码虽然执行成功了,并且创建了我们声明的交换机,但是因为我们指定的路由键找不到与之绑定的队列,所以消息并不会推送进rabbitmq,但是因为rabbitmq并没有报错,所以我们会误以为推送成功了。这时再运行程序,就会进行报错,我们这里是输出了错误,实际生产中应该是将错误记录到指定的日志数据表中。

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医疗保健、零售、金融、制造业……一文带你看懂大数据对工业领域的影响!...
随着大数据技术的兴起,工业领域在很大程度上发生了变化。智能手机和其他通讯方式的使用迅速增加,使得每天都能收集大量数据。以下是大数据对工业领域的影响。
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每当提到区块链一词时,许多人都会将其与比特币等加密货币联系起来。这项技术通过加快交易速度、提供隐私和透明以及其他更多功能,确实改变了虚拟货币的世界。
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MySQL 狠甩 Oracle 稳居 Top1,私有云最受重用,大数据人才匮乏! | 中国大数据应用年度报告...
科技长河,顺之者昌,错失者亡。在这个技术百态之中,中国专业的 IT 社区CSDN 创始人&董事长蒋涛曾多次在公开活动中表示,开发者是对技术变革最敏感的人群。这不仅源于开发者、工程师创建了助力这个时代蜕变的工具,他们还极具前瞻性地缔造了真实世界之外的虚拟、数字化世界。
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根据《哈佛商业评论》的说法,数据科学家是21世纪最性感的工作。在现在这个大数据的世界中,数据科学家们用AI 或深度学习方法来发掘宝贵的商业见解。
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相信对于大部分的大数据初学者来说,一定遇见过Hadoop集群无法正常关闭的情况。有时候当我们更改了Hadoop内组件的配置文件后,必须要通过重启集群来使配置文件生效。
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这篇分享主要总结了数据从业人员在实践中可能遇到的陷阱与缺陷。跟其他新起的行业一样,数据科学从业人员需要不停的去考虑现在,考虑未来;需要不断的斟酌工作方法的合理性,正确性。思索不断,才能前行。
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2月18日,阿里云在官网宣布,河源数据中心正式对外提供服务。这是华南地区规模最大的绿色数据中心,可容纳超过30万台服务器,作为深圳地域的新可用区为华南地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、物联网等服务。
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如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
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随着云计算,大数据和人工智能技术应用,单靠CPU已经无法满足各行各业的算力需求。海量数据分析、机器学习和边缘计算等场景需要计算架构多样化,需要不同的处理器架构和GPU,NPU和FPGA等异构计算技术协同,满足特定领域的算法和专用计算需求。今天,笔者带大家详细了解下FPGA技术。 FPGA是英文Field Programmable Gate Array简称,即现场可编程门阵列。它是在PLA、PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
数据错误 -
随着云计算,大数据和人工智能技术发展,边缘计算发挥着越来越重要的作用,补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化,需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求,同时需要GPU,NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此,不同CPU架构,不同加速技术应用而生。
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云+X案例展 | 电商零售类:WakeData助力叁拾加数字化变革
在新零售时代下,各行业都在寻求数字化转型、发展智慧零售模式。而作为新零售的主赛道生鲜行业来说,运营端需要从即时性消费需求出发,加强线下场景布局,提升用户全渠道消费体验。其中水果是生鲜里消费者喜爱程度及消费频次较高的品类,具有很强的互联网基因,但水果行业的数据构成极其复杂,要考虑很多变量,这就需要借助线下大数据构建数字化运营及经营系统。
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云+X案例展 | 金融类:金山云为新网银行重塑金融服务提供云计算动力
作为国内第三家、中西部首家互联网银行,新网银行从创立起,就注定将走上一条与众不同之路。按照新网银行高层的话说,“与其说我们是一家银行,不如说我们是一家拿了银行牌照、专注于大数据驱动的金融科技公司”,这无疑是点出了新网银行的特别之处——依靠大数据风控和金融科技能力来驱动业务运营,实现金融和科技的融合。
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云+X案例展 | 金融类:荣之联助力君康人寿构建新一代数据中心
近年来,互联网、大数据、云计算和物联网等行业的蓬勃发展,对数据的存储、交换、计算等的应用需求不断增加,使得大数据发展需求下对上游基础设施领域的需求持续旺盛,促进了数据中心(简称“IDC”)需求的不断增加。同时,各国5G技术的发展和商用化的推广又进一步促进了IDC行业爆发增长。未来,IDC行业必将成为物联网、云计算及5G技术的不断完善与发展下又一风口。
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近日腾讯云在北京举行大数据AI新品发布会。会上,腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果,包括AI换脸甄别技术AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品,并对AI、大数据产品进行全线升级,致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本,全面降低企业AI技术应用门槛。
数据错误 -
近日在腾讯云AI大数据新品发布会上,腾讯云副总裁王龙向听众全面介绍了当前腾讯云数据智能服务的全景布局。针对目前整体AI行业的发展趋势,他表示过去一招鲜的发展模式已经难以为继,取而代之的是真正能够产生价值的、端到端的、全面的AI解决方案,并且随着技术的不断演进,企业进入和使用数据智能领域的门槛将继续大幅降低。
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阿里云提出“云+Fintech”新金融战略 已助上万家金融机构上云
12月3日,阿里云峰会广东期间,阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示,目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一,也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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12月3日,阿里云峰会广东期间,阿里巴巴副总裁、阿里云智能数字政府事业部总裁许诗军表示,目前阿里云已成为中国数字政府大数据整体市场第一,也是数字政府大数据基础平台软件市场第一。
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2019年技术盘点云数据库篇(一):UCloud专家谈云数据库:千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势,那么作为企业最核心的系统—数据库,数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说,数据可视为其命脉,因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上,数据上云有两种形式,数据库直接上云或者选择云数据库,而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势,包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等,正逐渐被更多的企业所接受。
