Hive数据处理全指南
如果您目前从事大数据行业,请详细了解Hive;如果您的公司大量使用Hive,请深入研究本书。
Hive
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2024-07-24
Learning Spark SQL数据处理指南
数据里的 Spark SQL,用起来就像是 SQL 界的瑞士军刀。DataFrame的接口写着舒服、跑得也快,还能JSON、Parquet甚至 Hive 表,格式都不挑。嗯,多语言支持也挺贴心,Scala、Python都行,跨平台用起来也省心。
《Learning Spark SQL - Aurobindo Sarkar》这本书讲得还挺系统,从DataFrame和Dataset的基本操作开始,到怎么用SQL搞定JOIN、GROUP BY、ORDER BY这些常规操作,讲得清楚,例子也挺接地气。
性能调优部分也挺实用,像是 Catalyst 优化器的逻辑/物理计划转换,还有代码优化的小技巧,对写
spark
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2025-06-16
Matlab数据处理磁引力数据处理代码
Matlab数据处理文件夹“ process_data”包含用于执行所有处理的代码“ process_data.m”。文件夹“ plot”包含克里斯汀·鲍威尔(Christine Powell)编写并修改的宏“ plot_cen_maggrav”。代码可用于下降趋势、上升延续、极点减小、垂直和水平导数。
Matlab
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2024-09-28
Spark数据处理
本书介绍了Spark框架在实时分析大数据中的技术,包括其高阶应用。
spark
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2024-05-13
MongoDB大数据处理指南(2.0)
本书为MongoDB大数据处理权威指南(第二版),涵盖了MongoDB数据处理的各个方面。
MongoDB
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2024-05-12
PyCharm Pandas数据处理入门指南
Pandas 的快速入门指南,学起来其实没你想的那么复杂。PyCharm 的操作体验配上这份教程,整个数据的流程你基本能跑通。像DataFrame怎么建、read_csv怎么用,讲得都挺清楚。初学 Python 搞数据,Pandas 是绕不开的一关。这篇叫《玩转 PyCharm》的教程,内容挺实在,从数据读写到基本清洗操作,举的例子都比较贴地气,不会让你学得一头雾水。你用的是 PyCharm?那正好,教程里配合PyCharm的界面截图,多步骤你可以边看边点。新手最怕的那种“看不懂操作”的问题,在这基本没什么。想再进阶?推荐几个还不错的延伸资源,像python 数据 pandas、Python
算法与数据结构
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2025-07-02
GHCND 数据处理脚本
这是一组用于处理《全球历史气候学网络日报》(GHCND)数据的 Matlab 脚本。GHCND 数据可从以下网址获取:https://www.ncei.noaa.gov/。
这些 Matlab 脚本需要根据您的具体需求进行自定义,并不能直接运行。一些脚本直接源自或修改自 Matlab Spring Indices 代码包(Ault 等人,2015)。
文件使用顺序:
mk_ghcnd.m: 处理 GHCND 元数据文件 (ghcnd-stations.txt)。
mk_ghcnd_inv.m: 处理 GHCND 库存文件 (ghcnd-inventory.txt)。
过滤器GHCND.m:
Matlab
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2024-05-20
海量数据处理流程
通过数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化等步骤,有序处理海量数据,助力企业深入挖掘数据价值,提升决策效率。
DB2
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2024-05-15
Pig数据处理命令
大数据用 Pig,挺适合那种不想深挖 MapReduce 又想灵活数据的你。Pig 的 Pig Latin 语言有点像 SQL,但写法更自由,适合清洗、转换、复杂聚合这类活儿。你要是以前写过 Hive,那对比一下你就能感觉出来,Pig 更像灵活的工程利器,Hive 更偏报告。命令行、脚本、脚本文件三种用法切换也比较方便,写个脚本丢到生产环境跑都没问题。最常用的命令像load、foreach、filter这些,语法上没啥门槛,快就能上手。比如你要从a.txt里加载数据,只要一句:A = load 'a.txt' as (id:int, name:chararray);复杂的业务逻辑拆成步骤来写也
Hadoop
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2025-06-23