51CTO大数据学习002

从事JavaEE开发有三年,感觉自己对于Web开发的东西掌握也就是一般的水平,突然发现自己没有以前对技术的那种热爱了,后来51CTO上看 到大数据的相关课程,参加了徐培成老师的大数据的公开课,突然发现老师对大数据的理解很是简单直接,让我突然对大数据特别的感兴趣 ,并且自己有一定的Java语言的基础,自己感觉学习来应该不是会很难,原以为基础部分自己会很好过,但是在看过基础部分之后,发现自 己在实际项目当中用的都是一些简单的定义与运用,并且不知道为什么这么用,只是按照别人说的,就是这么说,自从听说J

今天学习完了大数据第七天的课程.总结一下抽象类.接口.内部类的内容. 接口的使用,可以降低代码的耦合性,抽象类,体现了Java编程的面向对象特性.Java中只支持单继承,即每个类只能继承一个上级父类,但是可以传递.接口可以实现多个,这也从另外一个角度实现了类的多继承. 实现接口使用关键字implements,抽象类使用abstract关键字.接口中的方法,全是抽象方法,而抽象类中可以有抽象方法,也可以没有抽象方法.抽象类不能实例化.子类继承抽象类,需要实现父类中的抽象方法.接口中的方法,全部都用

负数的表现形式 负数的表现形式为正数取反+1.其原理为正负相加为0:在计算机世界中,0被看做是一个正数,而不是数学世界中的非正亦非负. 负数的二进制表示: 5 :00000101 -5:11111011(正数各位取反,+1) 5+(-5) = 100000000   1被溢出结果为0 byte类型数字转换为16进制数的过程及原理 byte类型占用8个位,将其转换为16进制数时,将低四位与0x0F相与,将高四位转换成为0000 高四位则右移4位,再与0x0F相与,因为与0x0F相与,所以是否为有符

第12天作业: package com.leo.hadoop.javaTest; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class MapCollectionTest { public static void main(String[] args) { Map<Integer,Map<Integer,String>> map = new HashMap<Integer,Map<Integer,Str

我们习惯了"间歇性踌躇满志.持续性混吃等死", 那么2018年快过了一半了,又该做点什么呢? 其实,要想做出改变并非难事,你缺少的只是一个计划(去做).学习大数据分析更是如此,因为大数据是一门综合性的学科,复杂且具有一定系统性,所以大数据的学习更加需要有一个明确的目标和计划,然后按部就班的执行. 那么如何才能制定出一份可行性强的大数据学习计划呢? 我们可以从以下几个方面去制定. 一.目标 首先你需要制定一个明确的你想要实现的长远的目标.比如,半年内学习相关课程,初步掌握大数据基础知识:

一.整体了解数据分析--5小时 新人们被"大数据"."人工智能"."21世纪是数据分析师的时代"等等信息吸引过来,立志成为一名数据分析师,于是问题来了,数据分析到底是干什么的?数据分析都包含什么内容? 市面上有很多讲数据分析内容的书籍,在此我推荐<深入浅出数据分析>,此书对有基础人士可称消遣读物, 但对新人们还是有一定的作用.阅读时可不求甚解,重点了解数据分析的流程.应用场景.以及书中提到的若干数据分析工具,无需纠结分析模型的实现.5

如何制定一份可实施的2018年大数据学习计划? 我们习惯了"间歇性踌躇满志.持续性混吃等死", 那么又该做点什么呢? 其实,要想做出改变并非难事,你缺少的只是一个计划(去做).学习大数据分析更是如此,因为大数据是一门综合性的学科,复杂且具有一定系统性,所以大数据的学习更加需要有一个明确的目标和计划,然后按部就班的执行. 那么如何才能制定出一份可行性强的大数据学习计划呢? 我们可以从以下几个方面去制定. 大数据学习交流群:716581014 如何制定一份可实施的2018年大数据学习计划?

引言 在上一篇中 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 : http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合HBase,并且测试成功了.在之前的大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) : http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/ 中成功的搭建了Hadoop的环境,本文主要讲的是Hadoop+Spark 的环境.虽然搭建的是单机版,

今天,我们正被数据包围.全球43亿部电话.20亿位互联网用户每秒都在不断地产生大量数据,人们发送短信给朋友.上传视频.用手机拍照.更新社交网站的信息.转发微博.点击广告等,使得机器产生和保留了越来越多的数据.数据的指数级增长对处于市场领导地位的互联网公司,如Facebook.谷歌.雅虎.亚马逊.腾讯等提出了挑战.它们需要对TB级别和PB级别的数据进行分析处理,以发现哪些网站更受欢迎,哪些商品更具有吸引力,哪些广告更吸引用户.传统的工具对于处理如此规模的数据集越来越无能为力. 计算机改变了人类生活