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据研究表明,在数据分析的整个过程中,数据准备会占大约80%的时间。怎样把数据收集起来,并确保数据可直接用于分析展示,是最麻烦、最耗时的事情,这在企业级的数据分析中也被称为是“最脏最累”的活。倘若数据未处理妥当,炫酷好看的可视化展示也毫无意义。如果你参与过大型企业BI系统的建设,那就一定能有所感触。无数的决策分析系统成为临时的“政绩工程”,一时名声大噪之后却无人问津,大多因为后续数据不准确,无法真正
Pentaho是一个以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件,具有商业智能(BI)组件,整合了多个开源项目,使得公司可以开发商业智能问题的完整解决方案,目标是和商业BI相抗衡。FineBI是一套企业数据化管理和可视化BI的方案,集成了Alluxio 、Spark、 HDFS、zookeerer等大数据组件,引擎支撑前端快速地展示分析,真正实现亿级数据,秒级展示。内存型的BI工具,数
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sparksql任务中,有时需要建临时表,来实现一些代码逻辑,最后再进行不同临时表逻辑关联,以提高任务执行效率。下面介绍几种建临时表的方法。
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目录1.问题:spark shuffle如何优化?2.分析:3.优化方案3.1:算子方面3.2:参数调优1.问题:spark shuffle如何优化?2.分析:可以从两方面考虑,第一方面宽依赖算子可以产生shuffle,我们可以从算子的角度,进行优化;第二方面产生shuffle了怎么半,我们可以从参数调优方面考虑;3.优化方案3.1:算子方面1)当进行联合的规约操作时,避免使用 groupByKe
一、前言本文是《DAMA数据管理知识体系指南》第三章的读书笔记,主要讲述如何进行数据治理,是全书的最为关键章节之一(按照CDMP考试认证的内容占比高达11%)。由于本章内容较多,且内容相对比较硬核,因此全文篇幅略长。全文约6000字,在手机上阅读可能会略有不便,主要内容参看思维导图即可(为方便大家阅读,思维导图总结较为详细),详细阅读建议大家收藏后在pc端进行。二、内容结构本章节内容比较丰富,首先
最近,卷积神经网络最有趣的应用是神经风格迁移,在编程作业中,你将自己实现这部分并创造出你的艺术作品。什么是神经风格迁移?让我们来看几个例子,比如这张照片,照片是在斯坦福大学拍摄的,离我的办公室不远,你想利用右边照片的风格来重新创造原本的照片,右边的是梵高的星空,神经风格迁移可以帮你生成下面这张照片。这仍是斯坦福大学的照片,但是用右边图像的风格画出来。为了描述如何实现神经网络迁移,我将使用𝐶来表示

目录1.数据2.取出第一个json对象3.取出第一个json的age字段的值4.复杂案例1.数据[{"name":"大郎","sex":"男","age":"25"},{"name":"西门庆","sex":"男","age":"47"}]2.取出第一个json对象hive (gmall)>select get_json_object('[{"name":"大郎","sex":"男","ag