Apache Crunch設計：基礎資料處理

PCollection裡的兩種基本原語介面：

Apache Spark：大資料處理統一引擎

工業和研究中資料的大幅增長為電腦科學帶來了巨大的機會與挑戰。由於資料大小超過了單臺機器的能力，使用者需要新的系統將計算擴充套件到多個節點。因此，針對不同計算工作負載的新叢集程式設計模型已呈爆炸式增長。這些模型相對專業化。例如支援批處理的MapReduce，支援迭

Apache Pulsar：實時資料處理中訊息、計算和儲存的統一

本文來自於 QCon 北京2018全球開發者大會，作者翟佳，其畢業於中科院計算所，

python ：基礎資料型別list , tuple , dict, set方法彙總

#基礎資料型別方法（1）list常用方法彙總‘ （1.1）新增類 append(*args,**kwarsg) # 向列表的尾部追加元素 extend(iterable) #向列表的尾部追加可迭代物件元素 list = [] list_add = [1,2,

Beego框架：請求資料處理

#獲取引數我們經常需要獲取使用者傳遞的資料，包括 Get、POST 等方式的請求，beego 裡面會自動解析這些資料，你可以通過如下方式獲取資料： GetString(key string) string GetStrings(key string) []string GetInt

從Storm到Flink：大資料處理的開源系統及程式設計模型（文末福利）

本文節選自CCF大資料教材系列叢書之《大資料處理》，本書由華中科技大學金海教授主編，包括大資料處理基礎技術、大資料處理程式設計與典型應用處理、大資料處理系統與優化三個方面。本教材以大資料處理程式設計為核心，從基礎、程式設計到優化等多個方面對大資料處理技術進行系統介紹，使得讀者能

Machine Learning On Spark——第一節：基礎資料結構（一)

作者：周志湖微訊號：zhouzhihubyond 本節主要內容本地向量和矩陣帶類標籤的特徵向量（Labeled point）分散式矩陣 1. 本地向量和矩陣本地向量（Local Vector）儲存在單臺機器上，索引採用0開始的整型表示

經典演算法題：大資料處理常見演算法題

第一部分、十道海量資料處理 1、海量日誌資料，提取出某日訪問百度次數最多的那個IP。　　此題，在我之前的一篇文章演算法裡頭有所提到，當時給出的方案是：IP的數目還是有限的，最多2^32個，所以可以考慮使用hash將ip直接存入記憶體，然後進行統計。　　再詳細介紹下此方案：

Tensorflow深度學習之十二：基礎影象處理之二

首先放出原始影象： 1、影象的翻轉 import tensorflow as tf import cv2 # 這裡定義一個tensorflow讀取的圖片格式轉換為opencv讀取的圖片格式的函式 # 請注意： # 在tensorflow中，一個畫素

每日一python（9）：基礎資料結構 ---- 元組

Tuple是Python內建的另一種資料型別，元組。Tuple也是一種有序的集合，tuple和list非常類似，但是tuple一旦初始化就不能修改。比如：同樣是列出同學的名字，如下： >>> classmates = ('Bob', 'Tract', 'Jac

每日一python（8）：基礎資料結構----列表

List（列表）是Python內建的一種資料型別。List是一種有序的集合，可以隨時新增和刪除其中的元素。比如，列出班裡所有同學的名字，就可以用一個list表示： >>> classmates = ['Bob', 'tracy', 'Jack', 'Judy'

每日一python（7）：基礎資料結構----字串

1、索引例1： >>> s = "apple" >>> s[0] 'a' >>> s[1] 'p' >>> s[2] 'p' >>> s[3] 'l' >>> s[4]

Pandas使用DataFrame進行資料分析比賽進階之路（二）：日期資料處理：按日期篩選、顯示及統計資料

首先，表格的資料格式如下： 1、獲取某年某月資料 data_train = pd.read_csv('data/train.csv') # 將資料型別轉換為日期型別 data_train[

Tensorflow深度學習之十一：基礎影象處理

OpenCV是一個十分強大的視覺庫，tensorflow也提供了十分強大的圖片處理函式，下面是一個簡單的例子來說明使用tensorflow和opencv兩個工具進行深度學習程式的設計。首先是使用的原始圖片： import tensorflow as

《Java 8 in Action》Chapter 7：並行資料處理與效能

在Java 7之前，並行處理資料集合非常麻煩。第一，你得明確地把包含資料的資料結構分成若干子部分。第二，你要給每個子部分分配一個獨立的執行緒。第三，你需要在恰當的時候對它們進行同步來避免不希望出現的競爭條件，等待所有執行緒完成，最後把這些部分結果合併起來。Java 7引入了一個叫作分支/合併的框架，讓這些操

小白學 Python（2）：基礎資料型別（上）

人生苦短，我選Python 引言前文傳送門小白學 Python（1）：開篇接觸一門新的語言，肯定要先了解它的基礎資料型別。啥？你問我為啥要先了解基礎資料型別？為了你的生命安全，還是乖乖聽我 BB 吧，別想那些有的沒的。 Python 擁有著很多的基礎資料型別，那麼，什麼是資料型別呢？開啟

小白學 Python（3）：基礎資料型別（下）

人生苦短，我選Python 引言前文傳送門小白學 Python（1）：開篇小白學 Python（2）：基礎資料型別（上）前面我們介紹過了數字，本篇我們接著聊另一個常用的基礎資料型別：字串。什麼是字串？字串是由字元組成的一串有限序列，如： 'geekdigging' 、 "geek

Java Stream函數語言程式設計圖文詳解(二)：管道資料處理

一、Java Stream管道資料處理操作在本號之前釋出的文章《Java Stream函數語言程式設計？用過都說好，案例圖文詳解送給你》中，筆者對Java Stream的介紹以及簡單的使用方法給大家做了介紹。在開始本文之前，我們有必要介紹一下這張Java Stream 資料處理過程圖，圖中主要分三個部分

小白學 Python（9）：基礎資料結構（列表）（上）

人生苦短，我選Python 前文傳送門小白學 Python（1）：開篇小白學 Python（2）：基礎資料型別（上）小白學 Python（3）：基礎資料型別（下）小白學 Python（4）：變數基礎操作小白學 Python（5）：基礎運算子（上）小白學 Python（6）：基礎運算子（下）

小白學 Python（10）：基礎資料結構（列表）（下）

人生苦短，我選Python 前文傳送門小白學 Python（1）：開篇小白學 Python（2）：基礎資料型別（上）小白學 Python（3）：基礎資料型別（下）小白學 Python（4）：變數基礎操作小白學 Python（5）：基礎運算子（上）小白學 Python（6）：基礎運算子（下）

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