Day08 数据处理

海量数据处理的常用技术可分为: 外排序:因为海量数据无法全部装入内存,所以数据的大部分存入磁盘中,小部分在排序需要时存入内存. MapReduce:分布式处理技术 hash技术:以Bloom filter技术为代表 外排序:主要适用于大数据的排序.去重. 分布式处理技术:MapReduce 技术思想是将数据交给不同的机器去处理,将数据切分,之后结果归约. 举例,统计出一批数据的TOP N 首先可以根据数据值或者数据HASH(MD5)后的值将数据按照范围划分,不同的服务器负责处理各种的数值范围,实

开发环境:vs2010+jquery-1.4.min.js 解决问题:网上代码比较少,好多调试不通,返回数据不用json而用jsonp主要考虑解决跨域问题 开发步骤:打开VS2010,新建一web站点,保存位置选择D:\Website1;添加新项,选择一般处理程序,命名cmdHandler.ashx;添加新项,选择HTML页,命名为testAshx.htm;网上下载jquery-1.4.min.js拷贝到web站点中 项目相关网站源码和运行截图如下: 1.testAshx.htm代码如下: <!

前言 pandas有着强大的日期数据处理功能,本期我们来了解下pandas处理日期数据的一些基本功能,主要包括以下三个方面: 按日期筛选数据 按日期显示数据 按日期统计数据 运行环境为 windows系统,64位,python3.5. 1 读取并整理数据 首先引入pandas库 import pandas as pd 从csv文件中读取数据 df = pd.read_csv('date.csv', header=None) print(df.head(2)) 0 1 0 2013-10-24 3

转自:http://www.csdn.net/article/2014-06-12/2820196-Storm 摘要:实时计算一般都是针对海量数据进行的,一般要求为秒级.实时计算主要分为两块:数据的实时入库.数据的实时计算.今天这篇文章详细介绍了实时计算,流数据处理系统简介与简单分析. 编者按:互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的,除了像非实时计算的需求(如计算结果准确)以外,实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果,一般要求为秒级.实时计算的今天,业界都没有一个准确的定义,什么

本文一共分为上下两部分.我们将针对大数据开源工具不同的用处来进行分类,并且附上了官网和部分下载链接,希望能给做大数据的朋友做个参考.下面是第一部分. 查询引擎 一.Phoenix 贡献者::Salesforce 简介:这是一个Java中间层,可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询.Phoenix完全使用Java编写,代码位于GitHub上,并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动. Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan,并编排执行以生成标准的J

Excel数据处理与分析实战 课程学习地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/191 课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com 课程简介 本门课程详细介绍了 Microsoft Excel 的应用知识,Excel也称为电子表格,是Microsoft office 套装软件的一个重要组成部分.利用它可以进行各种数据的混合运算外,还可以应用于财务会计.统计分析.证券管理.决策管理以及市场营销等众多领域.正因为它具有如此广泛的应用,所以才得

一.首先理解下面几个函数 设置变量 length()函数 char_length() replace() 函数 max() 函数1.1.设置变量 set @变量名=值 set @address='中国-山东省-聊城市-莘县'; select @address 1.2 .length()函数 char_length()函数区别 select length('a') ,char_length('a') ,length('中') ,char_length('中') 1.3. replace() 函数

上讲,讲述了大概九种的技术种类以及他们的领域.那么既然有吃饭的,那就必须有做饭的.因此大数据技术结构的选型,必须有的组成部分至少三种(来源.计算.存储) 最简单的数据处理架构: 最少单元的数据处理方案,当然这个不是最好的,为什么呢,问题: 1.流式处理数据(Streaming)时,数据量小时,数据存储到HDFS中,20M或者100K,这种情况是有的.这种计算结果的存储极大浪费了存储空间.HDFS不适用于大批量小文件的存储,(只是不适用,不是不能) 2.数据量大时,数据处理不过来(receiver

面向接口数据处理模块是什么意思呢?实际上很简单,就是使用面向接口的思想和方式来做数据处理. 还提到EntityFramework和Dapper,EntityFramework和Dapper是.net环境下推崇最高的两种ORM工具. 1.EntityFramework是微软出的根正苗红的.netd的ORM工具,直接在Vs工具和Mvc框架中集成了,默认生成的项目就是使用EntityFramework的;微软也一直都在维护更新升级,最新版本最新版本都在EF7了.也迁移到了最新的.net Core平台了