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本文主要汇总了2024年各类无次数限制的免费API接口整理,主要是聚合数据上和API Store上的一些,还有一些其他的。聚合数据提供30大类,160种以上基础数据API服务,国内最大的基础数据API服务,下面就罗列一些免费的各类API接口。当使用免费API时,开发人员应该注意遵守API提供商的使用协议和限制,以确保不会超出免费配额或滥用服务。数据API:提供各种类型的数据,如天气数据、地理位置数
上班越久,发现有些数据一直放在那里,根本没有流动,完全没有发挥价值,数据是有生命周期的,而且生命周期管理得好,工作就会更轻松。
1.用户信息标签用户信息的收集包括用户基础要素、用户场景、行为偏好、心理个性、交际等多方面。可以用静态标签、动态标签两大类来划分。静态数据:用户相对稳定的信息,主要包括人口属性、商业属性等方面数据;这类信息果企业有真实信息则无需过多建模预测动态数据: 用户不断变化的行为信息,主要是用户的网络行为。包括搜索、浏览、注册、登陆、签到、发布信息、收藏、评论、点赞、分享、加入购物车、购买、使用优惠券、使用
2.1 redis 特性redis为什么这么快1.基于内存Redis是纯内存数据库,一般都是简单的存取操作,线程占用的时间很多,时间的花费主要集中在IO上,所以读取速度快。2.单线程上下文切换线程只需要保存线程的上下文(相关寄存器状态和栈的信息)Redis采用了单线程的模型,避免了不必要的上下文切换和竞争条件,也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU。3.IO多路复用技术redis 采用网
StarRocks采用Range-Hash的组合数据分布方式,也就是我们一直在提的分区分桶方式。StarRocks中的分区是在建表时通过PARTITION BY RANGE()语句设置,用于分区的列也被称之为分区键,当前分区键仅支持日期类型和整数类型(支持一列或多列)。例如前文中表table01中“PARTITION BY RANGE(event_time)”,event_time即为分区键。若建
本文最早发表在csdn时间为:2021-12-08本案例数据链接(数据是本人业余时间模拟数据,为防止滥用设置价格4.9,需要的自行下载):数据点我下载数据来源为工作中接触到的某公司后台数据,在完成工作相关分析后,本人对该部分数据虚拟重建用以复盘整理大家好,我是Captain,一个从业两年的数据分析师。公主号:CaptainData学习是为了不落后,整理则是为了不忘记。通过本文您将学习到:hive
hive,hive的基本原理;hive的运行过程
1. OceanBase 概述:OceanBase是由蚂蚁金服、阿里巴巴完全自主研发的金融级分布式关系数据库,始创于2010年。OceanBase具有数据强一致、高可用、高性能、在线扩展、高度兼容SQL标准和主流关系数据库、低成本等特点。OceanBase至今已成功应用于支付宝全部核心业务:交易、支付、会员、账务等系统以及阿里巴巴淘宝(天猫)收藏夹、P4P广告报表等业务。除在蚂蚁金服和阿里巴巴业务
【CSDN 编者按】数据库技术的蓬勃发展,不仅带动了产业的百家争鸣之势,更使中国数据库在国际数据库格局中占据了一席之地。与此同时,引发了业界诸多讨论与疑问,比如,面对国际顶流数据库的垄断态势,国产数据库如何破局?数据库趋势指向何方,是开源、分布式架构、云原生、HTAP,还是与AI、5G的结合?企业是否部署云原生,又如何解决安全问题?作为数据库行业的建设者,年轻程序员又该如何抓住机遇并提升自己?为此
******HDFS基本概念篇******1. HDFS前言设计思想分而治之:将大文件、大批量文件,分布式存放在大量服务器上,以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析;在大数据系统中作用:为各类分布式运算框架(如:mapreduce,spark,tez,……)提供数据存储服务重点概念:文件切块,副本存放,元数据2. HDFS的概念和特性首先,它是一个文件系统,用于存储文件,通过统一的命名空间
Scala是一门多范式的编程语言,一种类似Java的编程语言,设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。目前最主流的大数据开发框架Spark的实现就是通过Scala去实现的。Scala可以与Java互操作。它用scalac这个编译器把源文件编译成Java的class文件(即在JVM上运行的字节码),也可以从Scala中调用所有的Java类库,也同样可以从Java应用程序
如何声明、定义、调用函数(文件)。给函数传递参数、接受函数的返回值。matlab中矩阵的简单使用和下标索引。一句话:我调用你,与你无关。即软件工程的思想:模块化。matlab中for循环(遍历)的使用。如何从一个文件调用另一个函数文件。
官网地址Apache Superset 是一个现代的数据探索和可视化平台。它功能强大且十分易用,可对接各种数据源,包括很多现代的大数据分析引擎,拥有丰富的图表展示形式,并且支持自定义仪表盘。Superset快速,轻巧,直观,并带有各种选项,使各种技能的用户都可以轻松浏览和可视化其数据,从简单的折线图到高度详细的地理空间图。以下是Superset的主要功能的概述:开箱即用的丰富数据可视化集合易于使用
RDD,RDD是什么?为么需要RDD?,RDD的五大属性,WordCount中的RDD的五大属性,如何创建RDD?RDD的操作,基本算子/操作/方法/API,分区操作,重分区操作,聚合操作,四个有key函数的`区别`,关联操作,排序操作,RDD的缓存/持久化,cache和persist,checkpoint检查点,共享变量,Shuffle本质
Hadoop集群配置1)集群部署规划注意:①NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器上。NN和2NN的关系就好像是NN的补充是2NN,如果安装在同一个机器上,机器一挂,NN和2NN全挂,完全不需要2NN对NN的补充②ResourceManager也很消耗内存,不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上所以安装规划如下hadoop1
在这篇文章中,我将解释使用 SMOTE、SVM SMOTE、BorderlineSMOTE、K-Means SMOTE 和 SMOTE-NC 进行过采样/上采样。我将通过一个实际示例进行解释,在该示例中我们应用这些方法来解决不平衡的机器学习问题,以了解它们的影响。
数据去重主要是为了掌握利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选,数据去重指去除重复数据的操作。在大数据开发中,统计大数据集上的多种数据指标,这些复杂的任务数据都会涉及数据去重。文件file1.txt本身包含重复数据,并且与file2.txt同样出现重复数据,现要求使用Hadoop大数据相关技术对以上两个文件进行去重操作,并最终将结果汇总到一个文件中。 (1) 编写MapReduce程序,在Map阶段
1. MAPREDUCE原理篇(1)Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架;Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上;1.1 为什么要MAPREDUCE(1)海量数据在单机上处理因为硬件资源限制,无法胜任(2)而一旦将单机版程序扩展到集群来分布
RocketMQ—(总结)一篇就搞懂RocketMQ
文章目录一、创建RDD1.1、启动Spark shell1.2、创建RDD1.2.1、从集合中创建RDD1.2.2、从外部存储中创建RDD任务1:二、RDD算子2.1、map与flatMap算子应用2.1.1、map2.1.2、flatMap2.1.3、mapPartitions2.2、sortBy与filter算子应用2.2.1、sortBy2.2.2、filter任务2:2.3、交集与并集计算
除法运算的定义:除法运算 ÷\div÷ 是同时从关系的水平和垂直方向进行运算。给定关系 R(X,Y)R(X,Y)R(X,Y) 和 S(Y,Z)S(Y,Z)S(Y,Z),X,Y,ZX,Y,ZX,Y,Z 为属性组。R÷SR \div SR÷S 为:元组在 XXX 上的分量值 xxx 的 像集 YxY_xYx ,包含 关系 SSS 在属性组 YYY 上投影 πy(S)\pi_y(S)πy(S) 的.
实验4NoSQL和关系数据库的操作比较1.实验目的(1)理解四种数据库(MySQL、HBase、Redis和MongoDB)的概念以及不同点;(2)熟练使用四种数据库操作常用的Shell命令;(3)熟悉四种数据库操作常用的Java API。2.实验平台(1)操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04);(2)Hadoop版本:3.1.3;(3)MySQL版本:5.6;
R语言na.omit函数删除NA值实战目录R语言na.omit函数删除NA值实战#基本语法#dataframe应用na.omit#删除向量中的NA值#na.omit函数、complete.cases函数、is.na函数对比#基本语法na.omit(data)#dataframe应用na.omitdata <- data.frame(x1 = c(9, 6, NA, 9, 2, 5, NA),
1、理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色2、熟悉使用HDFS操作常用的Shell命令3、熟悉HDFS操作常用的Java API1、操作系统:Windows2、Hadoop版本:3.1.33、JDK版本:1.84、Java IDE:Eclipse1、编程实现以下功能,并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务1)向 HDFS 中上传任意文本文件,如果指定的文件在 HDFS 中已经存在,
异常代码描述刚刚开始接触Hadoop,对于MapReduce并不时特别了解,以下记录以下纠结了一天的问题及解决方案1、执行MapReduce任务hadoop jar wc.jar hejie.zheng.mapreduce.wordcount2.WordCountDriver /input /output2、跳出异常 Task failed task_1643869122334_0004_m_00
SRTM30m分辨率DEM数据 USGS下载
随着大数据时代的来临,mysql已经无法满足人们的需要,海量数据存储到达了瓶颈,hbase应运而生。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考。
Hadoop集群伪分布模式的搭建JunLeon——go big or go home目录Hadoop集群伪分布模式的搭建1、配置免密登录2、HDFS的配置、启动与停止(配置文件均在hadoop的主目录下操作)(1)配置hadoop-env.sh(2)配置core-site.xml(3)配置hdfs-site.xml(4)格式化HDFS3、YARN的配置、启动与停止(配置文件均在hadoop的主目录
一、环境(1)操作系统:Linux。OpenStack官网推荐使用 Ubuntu-20.04 LTS进行安装OpenStack,所以本教程也以此版本为例。(不推荐使用其他版本,出现错误较多,容易安装失败)(2)虚拟机软件:VirtualBox或者Vmware。虚拟机的内存最好分配 8G 以上(至少4G),若达不到也可以进行实验;硬盘分配 30G 以上即可;处理器内核总数设置 4 以上。(本文章以V
Hadoop单机版(保姆级教学),希望能给你带来帮助。
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