作为本次活动总冠名商，王力将充分发挥科技创新企业的责任与担当，搭建青年实践与乡村需求深度对接的桥梁，探索“数字经济+乡土经济”融合发展的新路径，为乡村振兴注入创新动能。值得一提的是，王力始终重视产学研协同创新，已与北京大学、浙江大学、武汉大学、西安交通大学等国内顶尖高校，建立了长期稳定的产学研深度合作，共同推动行业创新升级。在乡村振兴与数字经济深度融合的时代浪潮下，王力用企业社会责任推动青年主播、
公司智能化企业绩效管理平台融合全面预算管理、合并报表、管理报表、销售绩效管理四大核心产品,凭借简捷的操作、高性能和自助式的数据分析能力,服务海内外400多家知名企业,帮助客户实现智能化、数字化管理,提升企业管理竞争力。这些模型从用户实际需求出发,量身定制,严格遵循本部预算编列原则,加强了对地方预算编制的管控,确保上下预算数字一致,形成整体合力,有效避免了地方预算脱离本部规划的情况。各环节之间加强了
操作题：利用鸢尾花数据实现数据加载、标准化处理、构建聚类模型并训练、聚类效果可视化展示及对模型进行评价一、数据加载from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdata = load_iris()train_data, test_data, trai...
I3D是除了双流网络视频领域里的另一力作，本文主要的工作有2个方面，一方面就是这个标题名称，inflated，本文提供了一种方法将2D网络膨胀为3D网络，使得视频理解不需要再耗费心神去设计一个专门的网络了，而是可以直接使用图片预训练好的模型甚至是预训练的参数，另一方面是提出了一个Kinetics400数据集（后续还有扩充），大家可以在这个数据集做视频理解的预训练，然后迁移到其他数据集上，也能获得
零基础手把手教学安装HBase分布式集群（非常详细）！
1、介绍开源的列式存储数据库(DBMS)，由C++编写，用于在线分析处理查询(OLAP)可以通过SQL查询实时生成分析数据报告解释：DBMS：数据库管理系统常见的列式存储数据库：Hbase、ClickHouse、DruidOLAP：On-Line Analytical Processing，联机分析处理，做数据统计和分析的平台OLTP：On-Line Transaction Pro...
原文《智慧教育大数据信息化顶层设计及智慧应用建设方案》WORD格式，共653页约23万字，主要从智慧教育大数据顶层设计总体框架（基础环境、大数据管控中心、教育大数据应用服务）、技术路线（大数据技术、数据融合技术、大数据分析与可视化、微服务架构）、智慧应用系统等进行建设。
在国有企业中，管理人员作为企业运营和发展的关键力量，其行为的合规性直接关系到企业的声誉、经营效益和国有资产的安全。其中最重要的是统一管理人员的ID，将不同来源的与人员相关的用户名、姓名、工作电话号、员工号，映射到统一的ID上，实现各来源信息的打通。通过对企业内外部的企业管理人员相关数据的统一采集，建立管理人员主题仓库，预测模型采用机器学习、深度学习等算法进行构建，建立统一标签萃取中心，通过训练和调
服务端登录地址详见各任务服务端说明。补充说明：宿主机及各容器节点可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问。
1.在需求4中，对日期的处理，我们使用了Hive中自带的，截取字符串的函数substr。因此，Hive并不适合那些需要低延迟的应用，它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业，例如，网络日志分析。在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除， 而外部表只删除元数据，不删除数据。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，
简单说，Hive提供了一种独特的SQL查询语句，使得熟悉SQL的开发者通过编写SQL语句即可访问Hadoop存储的海量数据，通过hive的SQL查询语句，开发者可以在一定程度上绕过MapReduce。这有一个容错机制，副本策略，默认一块数据会有三个block，当前机器存储一份（数据本地化），另外一个机架存储一份，该机架的不同机器存储一份。不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢
这些应用程序来自Spark的不同组件，如Sparkshell.Spark Submit 交互式批处理、Spark Streaming实时流处理、Spark SQL快速查询、MLlib 机器学习、GraphX图处理等。(2)Spark Streaming是Spark API核心的一个存在可达到超高通量的扩展，可以处理实时数据流的数据并进行容错。Hadoop是一个分布式数据基础设施，它将巨大的数据集分
kafka消息同步到mysql，batch和steaming模式的基本写法是一致的，特殊差异请参考文档。
saless.csv数据的导入，清洗，分析，导出，可视化（利用hive，sqoop，mysql工具）
目录一、日志采集1.1 浏览器的页面日志采集1.2 无线客户端的日志采集1.3 日志采集的挑战案例二、数据同步2.1 数据同步基础2.2 数据同步策略2.2.1 批量数据同步2.2.2 实时数据同步2.3 数据同步问题2.3.1 分库分表处理2.3.2 高效同步和批量同步2.3.3 增量与全量同步的合并2.3.4 数据同步性能2.3.5 数据漂移三、离线数据开发3.1 统一计算平台3.2 统一开发
【大数据技术】centos7下配置hive连接mysql，mysql-connector-java-8.0.26-1.el7.noarch.
df –h：条数、每条大小、内存是DDR4还是DDR3、内存频率是2666MT/S还是1600MT/sjps -l#获取进程id● USER，进程所有者的用户名。● PID，进程号，可以唯一标识该进程。● %CPU，进程自最近一次刷新以来所占用的CPU时间和总时间的百分比。● %MEM，进程使用内存的百分比。● VSZ，进程使用的虚拟内存大小，以K为单位。● RSS，进程占用的物理内存的总数量，
从文件中读取每一行的UTF-8编码数据。文件中的每行内容的集合 集合类型。文件中的每行内容的集合 集合类型。文件中的每行内容的集合 集合类型。文件中的每行内容的集合 集合类型。文件中的每行内容的集合 集合类型。文件中的每行内容的集合 集合类型。文件中的每行内容的集合 集合类型。文件中的每行内容的集合 集合类型。文件中的每行内容的集合List。文件中的每行内容的集合List。文件中的每行内容的集合L
🎈1.项目内容ython基于大数据的微博网络舆情监控和预警系统是一个综合性的解决方案，旨在实时监控微博平台上的网络舆情，并对其进行预警和分析。以下是对该系统的详细介绍：一、系统背景与意义随着社交媒体的普及，微博已成为人们获取信息和表达观点的重要平台。由于用户数量庞大，信息传播速度快，微博上的舆情也成为了反映社会问题和事件的重要窗口。因此，设计和实现一个基于大数据的微博网络舆情监控和预警系统具有重
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1.背景介绍航空航天大数据在现代科学和工程领域发挥着越来越重要的作用。在气象预测领域，航空航天大数据为我们提供了丰富的数据源，有助于揭示天气模式，提高天气预测的准确性。本文将从背景、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势等方面进行全面阐述，为读者提供一个深入的理解。1.1 背景介绍气象预测是一项对人类生活和经济发展至关重要的科学。随着气象观测网络的不断完善，气象数据的规模和复杂性不...
sethive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=1000//每个maper或reducer可以允许创建的最大动态分区个数，默认是100，超出则会报错。set hive.exec.max.dynamic.partitions =1000//一个动态分区语句可以创建的最大动态分区个数，超出报错。set hive.exec.max.created.files =1
实时数仓第1天讲义学习目标理解实时数仓项目的基本需求、整体架构了解常用实施方案能够编写Canal客户端采集binlog消息理解google ProtoBuf序列化方式理解Canal采集原理实时计算应用场景及技术选型实时计算在公司的用处公司内已经采用MR与spark之类的技术，做离线计算，为什么用实时计算？离线的伤痛就是数据出的太慢有对实时数据要求高的场景比如：滴滴的风控、淘宝双十一营销大屏、电商购
第二次打数模，刚好也是第二次打妈妈杯系列的赛题。相比较4月份的题目，11月的赛题只有两道，一个预测类，一个图像分析类。技术有限，只能做预测类，下次争取做一道图像分析的题目。这次比赛体验还是不错的，比上次好很多，至少有人陪博主一起受苦，有问题也能找得到人来解决。学到了关于K-means和DTW的东西，收货是有的争取下次去试试更高难度的图像识别！
除了用shell交互式的操作，还可以自己编写Spark程序，打包提交。
DataX的介绍和部署
RDD就是弹性分布式数据集，可以理解为一种数据结构，拥有多种不同的RDD算子。
论文解读：李欣 马玺渊作者：Gah-Yi Ban, Cynthia Rudin引用：Ban, Gah-Yi and Cynthia Rudin. The big data newsvendor: Practical insights from machine learning. Operations Research 67.1 (2019): 90-108.文章链接：https://doi.org
可视化模型特征图
问题一：关于“ Classorg.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem not found ”的问题解决办法：参考网址一参考网址二问题二：hdfs命令行上传文件报错org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException)解决问题参考网址：解决办法网址...
Python + 大数据 阶段一 Python大数据开发基础 第一章 大数据介绍及开发环境 1-1 大数据介绍
本文为PMCAFF专栏作者田宇洲出品笔者正在由电商产品经理转型数据产品经理，为了提升自己学习的效率，尝试以这种输出驱动输入的模式，将自己学习的思路和学习内容分享给大家，也希望可以与其他数...
一致性CLK有个比较致命的缺点就是数据一致性的问题,CLK仅仅只能保证数据的最终一致性比如CLK的去重MT所以在使用CLK的时候,肯定也一定会出现短暂的数据不一致的情况解决方法:手动OPTIMIZE在表数据插入进来的时候,立马执行OPTIMIZE强制触发CLK的合并动作,这种方式虽然可以解决,但是对下游的影响往往是非常大的,除非这张表只有你一个人在使用,否则不建议这样做GROUP BY + 视图众
其实吧我不太想写flink，因为线上经验确实不多，这也是我需要补的地方，没有条件创造条件，先来一篇吧。
系统如果检测到挂载服务目录的设备分区的只读模式消失（比如文件系统修复为读写模式、设备拔出、设备被重新格式化等原因），则告警恢复。系统周期性进行扫描，如果检测到挂载服务目录的设备分区变为只读模式（如设备有坏扇区、文件系统存在故障等原因），则触发此告警。造成服务数据无法写入，业务系统运行不正常。产生告警的挂载目录名。产生告警的设备分区名。产生告警的服务名称。产生告警的角色名称。硬盘存在坏道等故障。
个人情况，985本，双非硕，是为了转计算机调剂的。因为研一就开始专注就业方向了，在研一学了点后端开发。在研二这个时间点，为了更好的发展和专注，就选取了大数据开发方向。目前后端开发水平严重倒退，所以秋招估计就只试着冲大数据岗了。为了更好地复盘以及总结，准备尽量多写点博客，提升自己能力。基本上实习岗全投了，字节腾讯一面挂，感觉是自己没复习好中间件。其他的很多笔试挂，力扣太难了。阿里一面过，二面通知没h
执行作业前建议导入如下：插入数据验证：普通查询增量查询首先再插入/修改一条数据，参见插入/修改数据。然后执行：发现只取出了最近插入/修改后的数据。验证方法使用普通查询。验证方法使用普通查询。发现只有新增的这一条数据。验证方法使用普通查询。启动Hudi spark sql的方法：如果使用Hudi的版本为0.11.x，需要执行：创建表：验证：插入数据SQL方式：验证：普通查询SQL方式：修改数据SQL
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
一般对数据进行缺省值处理，都是全部的数据，所以这里先不做分割。诸如删除法，临近值填充，中位值填充，众数填充，平均值填充，KNN，回归等方法
今年环境不好，很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析，该如何实现降本增效？今天系统讲解下。降本增效的错误姿势错误1：前台增效，后台降本有些人一提“降本增效”，本能的反应就是：增效是前台的事，销售、营销多赚钱降本是后台的事，研发、生产、供应多降本听起来非常合理！可真这么干了，很快就会发现：“成本竟是我自己！”裁员、停产就是后台最快的降本办法。可后台再裁员停产，也抵不...
大数据生态与Spark简介一：大数据生态二： spark简介一：大数据生态大数据：历史数据量逐渐攀升、新型数据类型逐渐增多。是企业必然会遇到的问题新技术：传统方式与技术无法处理大量、种类繁多的数据，需要新的技术解决新的问题。技术人员：有了问题，有了解决问题的技术，需要大量懂技术的人解决问题。最佳实践：解决 问题的方法，途径有很多，寻找最好的解决方法。商业模式：有了最好的解决办法，同行业可以复用，不
所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所有录用的论文将由。Pearl Wu | 吴老师。联系手机(微信同号)：+86-15217204403。咨询邮箱：ichih1@163.com。吕威 教授/阿里云大数据应用学院院长。珠海科技学院阿里云大数据应用学院。珠海科技学院阿里云大数据应用学院。• 异数据库关联的大数据疾病网络。•健康软件体系结构、框架、设计。• 全生命周期个
当时只理解到这个层面，是想从园子里删除的，没删成功。所以重新整理了下。 需求，最近实现了文章的原创度检测功能，处理思路一是分词之后做搜索引擎匹配飘红，另一方面是量化词组，按文章、段落、句子做数据库查询，功能基本满足实际需求。接下来，还需要在海量大数据中快速的查找到与一句或者一段话最相关的文章、段落。上一篇随笔里记录有当时的一些想法，今天下午按想法具体实现并测试了一次，速...
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