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大数据导论:数据描述性分析

数据描述性分析 用统计学方法,描述数据的统计特征量,分析数 据的分布特性。 主要包括数据的集中趋势分析(Central tendency)、 数据离散趋势分析(Dispersion tendency)、数据的频 数分布(Frequency distribution)等。

  • 2021-12-27
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大数据导论:ApacheSpark之三课件

Spark是基于分布式数据集的概念的,可以包含任意的Java、Python对象。 我们只需要基于这些外部数据构造数据集,然后对这些数据集进行并行操 作。Spark API的基础构件是RDD API,在RDD API之上,又提供了高层的API 供使用,例如DataFrame API,机器学习API。这些更高层次的API提供了特 定数据操作的方法,本部分将通过若干例子说明最简单的Spark应用,展示 Spark的强大功能。

  • 2021-12-27
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大数据导论:并行编程模型--MapReduce-之四课件

MapReduce的具体应用 基本思路: ? 在map阶段, 把关键字 作为key输出,并在 value中标记出数据是 来自data1还是data2; 在shuffle阶段会自然按 key分组; ? reduce阶段,判断每一 个value是来自data1还 是data2,在内部分成2 组,做集合的乘积。

  • 2021-12-27
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大数据导论:ApacheSpark之二课件

相关概念与术语 ? Application:指用户编写的Spark应用程序,其中包括一个Driver功能的 代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码; ? Driver: Spark中的Driver(包含Application的main函数)创建 SparkContext对象,准备Spark应用程序的运行环境,SparkContext负责与 ClusterManager通信,进行资源申请、任务的分配和监控等; ? Executor: Application运行在worker节点上的一个进程,该进程负责运行 一些Task, 并且负责将数据存到内存或磁盘上,每个Application都有各 自独立的一批Executor;

  • 2021-12-27
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大数据导论:ApacheSpark之一课件

Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP 实验室)所开发的类Hadoop MapReduce的通用并行框架;可用来构建 大型的、低延迟的数据分析应用程序。

  • 2021-12-27
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大数据导论:并行编程模型--MapReduce-之三课件

Hadoop MapReduce采用Master/Slave结构 ? Master:是整个集群的唯一的全局管理者,功能包括:作业管理、状 态监控和任务调度等,即MapReduce中的JobTracker。 ? Slave:负责任务的执行和任务状态的回报,即MapReduce中的 TaskTracker。

  • 2021-12-27
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大数据导论:并行编程模型--MapReduce-之一课件

并行计算(Parallel Computing)或称平行计算是相对于串行计算来说的。 它是一种一次可执行多个指令的计算,目的是提高计算速度,以及通 过扩大问题求解规模,解决大型而复杂的计算问题。

  • 2021-12-27
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大数据导论:基于Hadoop的数据仓库之二课件

Hive中的元数据包括表的名字,表的列和分区及其属性,表的属 性(是否为外部表等),表的数据所在目录等。 由于Hive的元数据 需要不断的更新、修改,而HDFS系统中的文件是多读少改的, 这显然不能将Hive的元数据存储在HDFS中。目前Hive将元数据 存储在数据库中,如Mysql、Derby中。我们可以通过修改Hive 的配置文件以修改元数据的存储方式。

  • 2021-12-27
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