大数据背景下基于Python语言的单车租赁商业数据可视化分析
本文基于Python语言，对华盛顿共享单车租赁数据进行了可视化分析，并且深入探索，揭示了在大数据背景下，数据背后的潜在模式和趋势。通过对历史使用模式、天气、温度、湿度和风速等多种因素的分析，我们发现了这些因素对单车租赁数量的显著影响。
基于Python的热门旅游景点数据分析系统【python-爬虫-大数据定制】
随着信息技术的飞速发展和全球化的不断推进，旅游已成为人们生活中不可或缺的一部分。旅游业的繁荣不仅促进了经济的增长，也丰富了人们的精神文化生活。然而，面对日益增长的旅游需求和复杂的旅游市场环境，如何有效地分析和预测热门旅游景点的人流、消费趋势以及服务质量，成为了旅游管理和规划中的关键问题。Python
kafka 各种选举过程
通过这种机制，Kafka 实现了消费者组协调器的分布式选举和管理，确保每个消费者组都有一个协调器来管理其成员关系和分区分配。
大数据-101 Spark Streaming DStream转换 窗口操作状态 跟踪操作 附带多个案例
上节研究了SparkStreamingDStream转换函数，无状态转换与对应的几个案例的实现。本节研究DStream转换，窗口操作、跟踪操作，附带了几个案例。对于没有数据输入，则不会返回那些没有变化的Key的数据，即使数据量很大，checkpoint也不会像updateStateByKey那样，占
仿RabbitMQ实现消息队列———整体框架
在实际的后端开发中, 尤其是分布式系统⾥, 跨主机之间使⽤⽣产者消费者模型, 也是⾮常普遍的需求。因此, 我们通常会把阻塞队列封装成⼀个独⽴的服务器程序, 并且赋予其更丰富的功能。这样的服务程序我们就称为 消息队列 (Message Queue, MQ)。其中 RabbitMQ 是⼀个⾮常知名、功能
离线数仓之Hive的基础操作
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本
kafka（一）：生产者
生产者在消息发送的过程中，涉及到了 两个线程 ——main 线程和Sender 线程。
动态面板数据实证模型及 Stata 具体操作步骤
研究揭示，劳动者早期的教育投资会在其职业生涯中产生长期的动态影响，不仅影响初次就业选择，还对后续的职业晋升和岗位变动产生持续作用。其研究发现，技术创新的滞后效应在推动经济持续增长中发挥着关键作用，且这种影响在不同发展阶段的国家和地区呈现出显著的差异。研究指出，汇率的短期波动对企业出口决策的影响相对较
Hadoop-20 开源项目教程
Hadoop-20 开源项目教程 hadoop-20项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/had/hadoop-20 项目介绍Hadoop-20 是 Facebook 基于 Apache Hadoop 0.20-append 版本开发的一个实时分布式文件系统。该项目
激活函数 (Activation Function) 原理与代码实例讲解
激活函数 (Activation Function) 原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1
稀疏向量查询简介：使用 inference 或预先计算的查询向量搜索稀疏向量
向量搜索正在不断发展，随着我们对向量搜索的需求不断发展，对一致且具有前瞻性的向量搜索 API 的需求也在不断发展。当 Elastic 首次推出语义搜索时，我们使用 text_expansion 查询利用了现有的字段。然后，我们重新引入了sparse_vector 字段类型以用于语义搜索用例。当我们思
【大数据】大数据算法
大数据算法的技术涵盖了多个领域，包括分布式存储与处理、数据挖掘、机器学习、图计算、文本挖掘与自然语言处理、推荐系统、关联规则挖掘、时间序列分析、异常检测、数据压缩与降维、网络分析、模式识别等。这些算法的选择取决于具体的应用场景和问题要求，通常需要综合倾斜考虑算法的效率、准确性、可扩展性等因素。
7个领先数据仓库和数据库的深入比较
此定价模式与AmazonRedshift一致，并确保您按实际使用量付费，使其成为寻求经济实惠的数据分析且不牺牲性能的各种规模公司的有吸引力的选择。在当今的数字时代，数据仓库和数据湖已成为存储和分析大量数据的核心，为各种数据管理挑战提供可扩展的解决方案。这对于依赖数据做出明智决策的企业至关重要。简而言
【五】阿伟开始学Kafka
本文阿伟结合自己的理解从几个方面梳理了Kafka，其中讲到了基本概念，市面上消息中间件的对比，以及Kafka在实际应用中会遇到一些问题点和处理思路。
SparkSQL调优
Spark Shuffle 过程中，shuffle reduce task 的 buffer 缓冲区大小决定了 reduce task 每次能够缓冲的数据量，也就是每次能够拉取的数据量，如果内存资源较为充足，适当增加拉取数据缓冲区的大小，可以减少拉取数据的次数，也就可以减少网络传输的次数，进而提升性
Hadoop FS 文件系统命令
Hadoop 文件系统命令可以用来直接和 Hadoop 的文件系统交互，支持包括 HDFS、本地文件系统、WebHDFS、S3 等文件系统。下面我们介绍下常用的文件命令。
flink消费kafka报错
ERROR coordinator.SourceCoordinatorContext: Exception while handling result from async call in SourceCoordinator-Source: source. Triggering job failov
大数据-108 Flink 快速应用案例 重回Hello WordCount！方案1批数据 方案2流数据
上一节研究了Flink的基本概念、适用场景、核心组成等内容，本节研究Flink的应用案例，重回WordCount，使用批数据和流数据的方式。流处理是指对持续不断的数据流进行实时处理。Flink 的流处理模式非常适合处理持续产生的数据，例如来自传感器、日志记录系统或金融交易的数据流。批处理是指对静态的
医疗大健康解决方案HIS方案
本篇文章主要介绍：智慧医疗机构解决方案，联合合作伙伴，连接政府、医疗服务机构、医药研发与流通、康养等，构建医疗大健康产业云生态，助力数字化升级。
【赵渝强老师】Spark中的RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，它是Spark中最基本、也是最重要的的数据模型。它由分区组成，每个分区被一个Spark的Worker从节点处理，从而支持分布式的并行计算。RDD通过检查点Checkpoint的方式提供自动容错的功能，并且具有位
