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如何看懂行业分析报告?

从下面几部分聊聊行业分析:1.什么时候需要做行业分析?2.如何做行业分析?3.案例学习4.在工作中如何应用?5.在生活中如何应用?1.什么时候需要做行业分析呢?当你在对自己进行职业规划的时候,会思考选择哪个行...

猴子聊人物 发表了文章 • 8 小时前

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中国企业数字化转型峰会 | 观远数据用智能BI驱动零售业务增长

随着人口红利的消失、互联网获客成本的增加,越来越多的企业开始投身到以效率为王的数字化革命当中。 9月20日,以“数字中国•智创未来”为主题的中国企业数字化转型暨首席信息官峰会在深圳举行。作为国内领先...

观远数据 发表了文章 • 9 小时前

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为什么要换工作?

我是思宇:现在找到自己喜欢的工作了,分享下我当时换工作的经验。1.为什么要换工作?目标是什么?一定要明白自己换工作的原因,三思后行。当有换工作想法时,对自己当前工作情况做个总结,避免随意性地做决定。...

猴子聊人物 发表了文章 • 4 天前

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思迈特软件入选“中国大数据企业投资价值百强”

9月11日,在2019世界计算机大会“计算机未来:算力驱动万物互联”主题论坛上,由大数据产业生态联盟联合赛迪顾问共同完成的《2019中国大数据产业发展白皮书》重磅发布,并揭晓了“中国大数据企业投资价值百强”榜单,...

大麦 发表了文章 • 5 天前

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淘宝APP用户行为分析

我是fengbailc:多年以来电子商务业务快速发展,尤其是移动客户端发展迅猛,移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利,而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。淘宝APP的...

猴子聊人物 发表了文章 • 6 天前

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一张图看懂数据分析、机器学习、深度学习、人工智能的关系

​我是思宇:现在找到自己喜欢的工作了,分享下我当时换工作的经验。1.为什么要换工作?目标是什么?一定要明白自己换工作的原因,三思后行。当有换工作想法时,对自己当前工作情况做个总结,避免随意性地做决定。...

猴子聊人物 发表了文章 • 2019-09-11 17:18

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如何提高逻辑思维能力?

今天介绍一种分析方法,可以提高我们的逻辑思维能力,分为以下几部分去聊:1.什么是假设分析方法?2.如何进行假设分析?3.在生活中如何应用?4.在工作中如何应用?1.什么是假设分析方法?假设分析方法底层思想其...

猴子聊人物 发表了文章 • 2019-09-09 17:17

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零经验转行数据分析,需要做什么准备?

我是邓莎:数据分析让我通过数据,以“上帝视角”看世界,这是我选择数据分析行业的主要原因。本文从以下几点为你梳理转行数据分析的思路:1. 人人都可以转行数据分析么?2. 数据分析行业升级路线是什么?3. 转行数...

猴子聊人物 发表了文章 • 2019-09-06 18:09

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7张图学会SQL

我是一颗橙子:很多朋友平时处理数据可能更熟悉Excel,提到SQL就想逃避,殊不知SQL在处理大量数据时有Excel无法比拟的优势。而且根据二八定律,其实只需掌握20%SQL的基础内容,就足以胜任80%的常见工作啦。因此,...

猴子聊人物 发表了文章 • 2019-09-05 17:39

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Spark SQL 概述

推荐文章 https://blog.csdn.net/bingdianone/article/details/84134868大数据中的sql之前使用范围最广的是hadoop体系的中的hive sqlhive sql 原理是将sql转换为MapReduce任务,所有效率不高,后面做了改进可以运...

攻城的狮子 发表了文章 • 2019-09-03 13:43

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Spark概述及安装

推荐文章https://blog.csdn.net/bingdianone/article/details/84105561#Spark_1hadoop的生态圈Hive构建在HDFS上, 原理是将sql转mapreduceMahout,R语言机器学习; Pig 类似Hive 讲pig语言转 MapReduce Oozie工作...

攻城的狮子 发表了文章 • 2019-09-03 10:11

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最全的用户数据指标解读

1.什么是指标?现代管理学之父 彼得·德鲁克 提出用管理促进企业增长,他讲过一句非常经典的话:如果你不能衡量,那么你就不能有效增长。那么,如何去衡量呢?就是用某个统一标准去衡量业务,这个统一标...

猴子聊人物 发表了文章 • 2019-09-02 16:14

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亚马逊店铺分析

​通过具体的项目案例,学习面对数据,如何去分析的思路。下面内容来自找到工作的社群会员,在实际工作中是如何用数据分析解决问题的。带着下面问题去学习这个案例:1)是如何展开分析思路的?2)分析维度有哪些?...

猴子聊人物 发表了文章 • 2019-08-29 17:30

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python 实现hadoop的mapreduce

为了用python实现mapreduce,我们先引入下面两个个知识sys.stdin()itertools之groupbysys模块的简单学习sys.stdin 是一个文件描述符,代表标准输入,不需使用open函数打开,就可以使用例如下面的简单程序 &n...

DataFrog 发表了文章 • 2019-08-28 19:38

条新动态, 点击查看
同程吴文波:spark做olap?

天天向上:@大连-K12-王东 spark现在还是一种计算框架 。。

王东:greenplum和spark选型如何取舍呢?

同程吴文波:真有这样的方案哦

小小蜗牛爬上墙:olap用cognos,ibm推广较好的,据说... 显示全部 »
同程吴文波:spark做olap?

天天向上:@大连-K12-王东 spark现在还是一种计算框架 。。

王东:greenplum和spark选型如何取舍呢?

同程吴文波:真有这样的方案哦

小小蜗牛爬上墙:olap用cognos,ibm推广较好的,据说11R版本的cognos会支持hadoop。

锋:spark现在是不是发展很快。

小小蜗牛爬上墙:看来从传统数据仓库往大数据平台迁移任重道远呀。

天天向上:还是要找到价值点,不能盲目的上大数据。

春宇:传统数据仓库和大数据平台分工不同,列存,MPP能够解决的事情,不见得非得挪到Hadoop上去。

同程吴文波:@大连-K12-王东 怎么想到用spark做olap?

春宇:现在就是觉得系统太多,企业统一化的数据视图更难画了

大米:主要的生产数据还是用主流关系数据库,分析用hadoop是这样理解吗?

王东:@同程吴文波 我就是觉得数据层的东西太多,开发维护成本有点高,所以想用spark解决olap和大数据分析等各种场景

同程吴文波:@大连-K12-王东 试试Hadoop+kylin 或spark+cassandra等组合

王东:我们也打算围绕spark做呢,但是这块儿没实际操作过,比较担心olap的响应速度。

Shadow 杨:@大连-K12-王东 [发呆]多大的数据量,数据量不到一定程度,根本发挥不出来。

王东:@Shadow 杨 事实表千万级别,维度表特别多有上百。

同程吴文波:@大连-K12-王东 你的这些用普通db来构建olap就好 

Shadow 杨:@同程吴文波 同意你

天天向上:普通的就可以啊,微软的sass就搞定了。

王东:事实表千万级别greenplum行吗?

同程吴文波:@大连-K12-王东 gp是可以搞定的。但是你的那个数据量用SSAS也就行的。使用SSD 3.2T的+128G内存 或 256G就OK

王东:cognos和ssas是一个量级的么?

春宇:Cognos你用什么?PowerCube?Dynamic Cube?还是TM1?

王东:cognos也没实际用过,这几个cube啥区别啊

春宇:@大连-K12-王东 话题太长,可单聊,但就性价比而言,还是建议你选择SSAS或者开源的OLAP引擎。
collect是直接将执行collect的这个RDD是数据加载到内存中执行,如果数据量太大必然会卡死,所以唯一能建议的就是合理使用collect,不要滥用。
collect是直接将执行collect的这个RDD是数据加载到内存中执行,如果数据量太大必然会卡死,所以唯一能建议的就是合理使用collect,不要滥用。
多学习,cloudera公司的官网上就有包含所有大数据技术的虚拟机,供学习使用。
多逛大数据的问答社区
主动参与到其他的项目,哪怕是打杂都是可以的。学习这些项目的实际运作流程
多学习,cloudera公司的官网上就有包含所有大数据技术的虚拟机,供学习使用。
多逛大数据的问答社区
主动参与到其他的项目,哪怕是打杂都是可以的。学习这些项目的实际运作流程
区别在于第一个map中的r是数组类型,通过圆括号加索引的形式取得数组中的元素,第二个map中的r是tuple,通过下划线_1,_2的方式取得tuple对应位置的元素
区别在于第一个map中的r是数组类型,通过圆括号加索引的形式取得数组中的元素,第二个map中的r是tuple,通过下划线_1,_2的方式取得tuple对应位置的元素
val a = "A:b,c,d" val b = a.split(":") val c = b{0} val d = b{1} val e = d.split(",") val f = e.flat... 显示全部 »
val a = "A:b,c,d" val b = a.split(":") val c = b{0} val d = b{1} val e = d.split(",") val f = e.flatMap(s=>List((c,s))) println(f.mkString(","))
 
regan

regan 回答了问题 • 2017-04-05 10:00 • 1 个回复 不感兴趣

spark中如何看有多少个并发的task啊

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看有多少个partition就有多少个并发的任务,webui也可以看

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看有多少个partition就有多少个并发的任务,webui也可以看

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regan

regan 回答了问题 • 2017-04-06 10:42 • 2 个回复 不感兴趣

spark中如何看有多少个并发的task啊

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你可以通过rdd.partitions.size在程序里面查看,比较方便的是你可以在spark-shell中
val a = spark.range(1,100,9)
a.rdd.partitions.size直接可以在console窗口打印出来看到。
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你可以通过rdd.partitions.size在程序里面查看,比较方便的是你可以在spark-shell中
val a = spark.range(1,100,9)
a.rdd.partitions.size直接可以在console窗口打印出来看到。
第二中方式是你可以通过SparkUI查看

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 程序的并行度是由partitions的大小决定的,一个partition对应一个task。可以通过repartions或coalease进行合理的设置
Microsoft R Server 收费
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使用rdd上的randomSplit方法,将一个RDD随机拆分成多个RDD,randomSplit方法返回一个rdd数组,遍历数组,取出每个rdd,toDF后,使用jdbc方法写入数据库,遍历过程中制定一个随机的选库策略,这样就将rdd内容写入到了相同的 数据... 显示全部 »
使用rdd上的randomSplit方法,将一个RDD随机拆分成多个RDD,randomSplit方法返回一个rdd数组,遍历数组,取出每个rdd,toDF后,使用jdbc方法写入数据库,遍历过程中制定一个随机的选库策略,这样就将rdd内容写入到了相同的 数据库不同的表中了。你具体的需求按照这个思路去应该可以实现。
程序本地写,测试时候发到你的服务器上去跑。
程序本地写,测试时候发到你的服务器上去跑。
你的目的是减少文件的个数,设置合理的分区数就可以了,例如设置分区数为5,对应5个文件。coalesce和repartitions都能设置分区数量,其底层原理有稍微的差别。从你的问题来看应该是设置的分区数太少,导致并行度不够,故写入速度慢。意见是尝试吧分区数调整... 显示全部 »
你的目的是减少文件的个数,设置合理的分区数就可以了,例如设置分区数为5,对应5个文件。coalesce和repartitions都能设置分区数量,其底层原理有稍微的差别。从你的问题来看应该是设置的分区数太少,导致并行度不够,故写入速度慢。意见是尝试吧分区数调整为5或10再试试
目前我好想没有听说过有这样的平台,要学习的话,我觉得有这样的几个建议:
1. 公司支持
    公司技术迭代,需要使用Hadoop、Spark,那肯定会提供测试环境等一切资源,那就很方便了;
    公司没有需求,那是否可以和上级领导反馈下,申请测试环境供大家... 显示全部 »
目前我好想没有听说过有这样的平台,要学习的话,我觉得有这样的几个建议:
1. 公司支持
    公司技术迭代,需要使用Hadoop、Spark,那肯定会提供测试环境等一切资源,那就很方便了;
    公司没有需求,那是否可以和上级领导反馈下,申请测试环境供大家自主学习使用,这个估计要看具体情况;
    公司有没有闲置的机器,都可以利用起来
2. 个人
    个人电脑安装VirtualBox之类的虚拟机,开3个虚拟机玩儿就够了,电脑的话配置也就内存8G以上应该足够了,CPU差不多就行了,直接装Linux就行了;
    可以使用Docker,可以简单的把他看成虚拟机,找些资料看看,简单使用应该没问题,使用Docker开实例很方便,不像虚拟机那样耗费很多资源
    要不开通个阿里云之类的,在云平台上面玩儿,这个价钱不清楚,可以去官网看看
MarsJ

MarsJ 回答了问题 • 2017-10-20 15:53 • 1 个回复 不感兴趣

kylin 2.1 对应的spark版本啥多少的?

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我这边使用Spark 1.6是支持的,没有试过更高版本
我这边使用Spark 1.6是支持的,没有试过更高版本
从推送到kafka,到最后出去统计结果,中间有很多事情要做。
比如 
spark 接收 kafka数据
spark 如何处理数据
处理完后如何保存数据
如何推送到前端显示
 
从推送到kafka,到最后出去统计结果,中间有很多事情要做。
比如 
spark 接收 kafka数据
spark 如何处理数据
处理完后如何保存数据
如何推送到前端显示
 
bryanyang

bryanyang 回答了问题 • 2018-05-19 11:22 • 2 个回复 不感兴趣

Hive初始化mysql不起作用

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1. 该文是使用 Centos 作为安装环境,请确认是否一致
2. 如果不是用自动化 script,而是手动按照指令操作,请确保环境变数设置正常
3. 错误讯息建议贴完整的,单贴片段很难确认错误.
4. 其他各种报错的处理方式可以参考这篇 https://ww... 显示全部 »
1. 该文是使用 Centos 作为安装环境,请确认是否一致
2. 如果不是用自动化 script,而是手动按照指令操作,请确保环境变数设置正常
3. 错误讯息建议贴完整的,单贴片段很难确认错误.
4. 其他各种报错的处理方式可以参考这篇 https://www.jianshu.com/p/d9cb284f842d
 
 
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kylin 2.1 对应的spark版本啥多少的?

MarsJ 回复了问题 • 2017-10-20 15:53
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R语言中文社区 发表了文章 • 2018-10-30 15:14

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最近上手Spark相关的项目,实践过程中遇到的几个问题,来此记录下。1.引入maven包<dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>...

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k3ho8p 发表了文章 •

  Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,

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