推荐系统一般是由Java后端与前端人员进行开发的，大数据开发人员比较少参与主要是提供数据。为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，才有了个性化推荐系统。推荐的方式主要分为两种：离线推荐和实时推荐。其中实时推荐一般是离线跑好模型，然后将模型进行部署，根据实时采集的数据实时进行推荐。离线推荐模块则是需要综合用户所有的历史数据，利用设定的离线统计算法和离线推荐算法周期性的进行结果统

拓展：集群关闭8：HDFS文件特点 - 思考9: Hadoop2.x架构#HDFS三大机制（副本机制、心跳机制、负载均衡）#Hive架构图目前的个人理解 ,,HDFS（Hadoop Distributed File System）与 YARN（Yet Another Resource Negotiator）在 Hadoop 生态系统中扮演着不同但互补的角色。它们在逻辑上是分层的，但在物理上通常是统

第一个示例通过n + 1递增n的值，成功生成了一个从1到10的序列。第二个示例由于没有递增n，导致每次递归都生成相同的n值（即1），未能实现预期的序列生成。因此，这两个CTE的效果不相同。为了生成递增的序列，应该使用第一个示例中的n + 1的方式。

​4-1：函数的分类 （UDF、UDAF、UDTF）2：HQL- DQL语句 虚拟列（了解）3：HQL- DQL语句 CTE表达式。1：HQL -DQL语句联合查询。​4-2：字符串相关函数。​4-3：数字相关的函数。​4-4：日期相关函数。​4-5：加密相关函数。​4-6：转换相关函数。​4-7：其他函数。4：Hive函数详解。

__________________________________________二.答案_MySQL一图解MySQL一图解__可只需看此!!!上面sql转为pandas------------------------------------------------------------------------------1. 方法分析流程图#mermaid-svg-kvZ5nBaH5NT9C

​3：HQL DDL语句-复杂类型建表及其解析（了解）​2：HQL DDL语句-行分隔符方式。​4：HQL DQL语句 -基础查询。​5：HQL-DQL语句分桶查询。​6：HQL-DQL语句正则查询。​1：HQL DDL语句 -分桶。​– 简单查询。​–条件查询。​–分组查询。​–排序查询。​-分页查询。

​-union ：联合体。​- map： 映射。​6、DDL语句-复杂类型建表解析-了解。​2、DML语句-数据导入和导出。​5、DDL语句-行分割方式详解。​- array ：数组。​-struct：结构体。​3、DDL语句-分区表❤。​1、DDL语句-操作列。​4、DDL语句-分桶表。

Echarts是个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可. 而Python是门富有表达力的语言，很适合用于数据处理. 当数据分析遇上数据可视化时pyecharts 诞生了.

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简介好多数据集都含缺失数据。缺失数据有多重表现形式数据库中，缺失数据表示为NULL在某些编程语言中用NA表示缺失值也可能是空字符串（’’）或数值在Pandas中使用NaN表示缺失值NaN，NAN，nan，他们都一样缺失值和其它类型的数据不同，它毫无意义，NaN不等于0，也不等于空串数据中出现缺失值是很常见的计算的过程中, 两个表join 可能会有缺失原始的数据中也有可能直接带着缺失值数据处理和模型