Python如何處理大資料（知識整理）

阿新 • • 發佈：2019-01-11

In [138]: reader = pd.read_table('tmp.sv', sep='|', chunksize=4) In [139]: reader Out[139]: <pandas.io.parsers.TextFileReader at 0x120d2f290> In [140]: for chunk in reader: .....: print(chunk) .....: Unnamed: 0 0 1 2 3 0 0 0.469112 -0.282863 -1.509059

-1.135632 1 1 1.212112 -0.173215 0.119209 -1.044236 2 2 -0.861849 -2.104569 -0.494929 1.071804 3 3 0.721555 -0.706771 -1.039575 0.271860 Unnamed: 0 0 1 2 3 0 4 -0.424972 0.567020 0.276232 -1.087401 1 5 -0.673690 0.113648 -1.478427 0.524988

2 6 0.404705 0.577046 -1.715002 -1.039268 3 7 -0.370647 -1.157892 -1.344312 0.844885 Unnamed: 0 0 1 2 3 0 8 1.075770 -0.10905 1.643563 -1.469388 1 9 0.357021 -0.67460 -1.776904 -0.968914

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Android面試集錦之Service（知識整理）

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Android面試集錦之Fragment（知識整理）

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雷頓學院大資料（一期課程）

雷頓學院大資料課程大綱（第一期）學時：75 課時適用物件：雷頓學院招收大資料班全體學員一、課程的性質與目標網際網路企業作為大資料的發源地，一直都是大資料應用與技術快速發展的行業。作為大資料從業者，進入網際網路企業工作，一直都是學習大資料與

大資料（十五）：Hadoop資料壓縮與壓縮/解壓縮例項

一、資料壓縮 1.概論壓縮技術能夠有效減少低層儲存系統（HDFS）讀寫位元組。壓縮提高了網路頻寬和磁碟空間的效率。在Hadoop下，尤其是資料規模很大和工作負載密集的情況下。使用資料壓縮閒的非常重要。在這種情況下，I/O操作

大資料（十四）：多job串聯與ReduceTask工作機制

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大資料（十二）：自定義OutputFormat與ReduceJoin合併（資料傾斜）

一、OutputFormat介面 OutputFormat是MapReduce輸出的基類，所有實現MapReduce輸出都實現了OutputFormat介面。 1.文字輸出TextOutPutFormat &n

大資料（十八）：Hive元資料配置、常見屬性配置、資料型別與資料轉換

一、Hive元資料配置到MySQL當中為什麼要把Hive的元資料配置到MySql中？我們可以使用多個客戶端連線linux系統並且都嘗試啟動Hive，可以發現在啟動第二個Hive客戶端的時候發生報錯了。

大資料（十七）：Hive簡介、安裝與基本操作

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大資料（十六）：Yarn的工作機制、資源排程器、任務的推測執行機制

一、Yarn概述 Yarn是一個資源排程平臺，負責為運算程式提供伺服器運算資源，相當於一個分散式的作業系統平臺，而MapReduce等運算程式則相當於運行於操作程式上的應用程式。二、Yarn基本架

大資料（二十）：hive分割槽表、修改表語句與資料的匯入匯出

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大資料（十九）：hive資料庫基本操作與表分類

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被神話的大資料——從大資料（big data）到深度資料（deep data）思維轉變

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大資料（Big Data）掃盲

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