使用Hadoop处理全球年度最高和最低温度数据集

嗯，country.sql这份资源适合跨境电商和开发者使用，包含了两百多个国家和四千多个省份的数据。想做国际化的项目或者需要国家、省份相关信息的应用，这份数据绝对能帮你省不少事。尤其是跨境电商，能用它直接对接全球市场，比较方便。数据全，信息比较准确，基本涵盖了全球的地理分布。你在做电商开发时，会常常遇到这种需求，这时候就可以用到它。总体来说，挺好用的，推荐给你！ 此外，这里有些相关的资源，也挺适合你的项目： 1. Tianchi AntaiCup 跨境电商推荐算法方案 2. 全球城市-省份/州-国家数据表.sql 3. 全球国家省份州城市四级数据详解洲、国家、州/省、城市 4. 全球国家省份城

数据科学的全球薪水数据集，信息量挺全的，从 2020 年到现在，工资水平、岗位类型、远程比例全都有，数据结构也比较干净，直接用 Pandas 就能搞。嗯，像experience_level、remote_ratio这些字段，挺适合做可视化或者预测练习。工资还换算成了美元，帮你省了不少麻烦，蛮贴心的。你做数据或者机器学习入门，这个数据集还不错，能练一阵子。 超过 37000 行的薪资数据，字段也挺丰富，像work_year、employment_type这些，拿来做分组统计、工资对比都挺顺手。尤其是remote_ratio，可以做点远程办公趋势，挺有意思的。字段全是英文的，直接配合pandas.

该数据集包含全球范围内的省、市、区等行政区划信息，并以SQL语句的形式存储，方便用户进行数据查询和分析。

Apache Spark是一个为大数据处理设计的强大分布式计算框架，其高效的并行和分布式数据处理能力可以处理PB级别的数据。Spark的核心优势在于其内存计算机制，大大减少了磁盘I/O，提高了计算速度。在处理一个简单的文本数据集的主题下，我们将探讨如何使用Spark处理文本数据。了解Spark的基本架构，包括Driver程序、Cluster Manager和Worker Nodes的角色。SparkSession作为Spark 2.x引入的新特性，整合了SQL、DataFrame和Dataset API，可以用于加载、转换和操作文件。例如，可以使用SparkSession.read.text(

刚入门大数据，碰到个挺实用的资源。是我师兄当时带我时整理的一份Hadoop 测试数据，格式清晰、数据量合适，蛮适合用来练手。分享出来，你也能少走点弯路。有些数据是CSV格式，有些是JSON，可以直接喂进 Hadoop 或者 Spark 跑，省得自己东拼西凑。尤其适合测试MapReduce流程、HDFS 导入，还有数据清洗这些常规流程。如果你也在搭 Hadoop 环境，或者想试试Hive跑查询，那这份数据真的还不错。操作起来也不麻烦，响应也快。跑个聚合、排序啥的，效果挺直观的。顺手也整理了几篇相关的资源文章，像是Hadoop 集群搭建测试数据、Spark 销售、还有个GitHub 的大表数据库，

Hadoop权威指南书籍附带的NCDC天气数据集，适用于学习和实践。这些数据集是《Hadoop权威指南》一书中使用的真实案例，提供了丰富的实验和应用场景。

本数据集提供全球范围内的行政区域数据，包含 JSON 和 SQL 两种格式，方便用户直接导入数据库使用。 该数据集是企业应用系统构建基础主数据的理想选择。

MATLAB代码提供了QG方法，用于反演海面密度、海面高度和分层，以获得三维海洋状态。 所需输入数据：- 海面密度（ssd）- 海面高度（ssh）- 垂直坐标（z）- 分层（n2）- 纬度（lat）- 经度（lon）- 是否使用异常数据（useanomaly，默认True） 使用方法：1. 将数据保存为datain.mat文件。2. 在命令行或脚本中，运行python invert.py datain.mat dataout.mat。 输出：反演结果将保存在dataout.mat文件中。

AR 和 ORL 与 Stanford 数据集是人脸识别领域比较常用的几个数据集。Stanford 数据集包含 200 张男性和 200 张女性人脸图像，光照和姿态都差不多，分辨率为 200×200，正面图像为主，分为训练集和测试集，图像格式为.jpg。而 ORL 数据集是 40 个人的面部图像，10 张，格式是.pgm。此外，AR 数据集有 2600 张图像，男女不分文件夹，文件格式也是.pgm。总体来说，这些数据集对人脸识别的测试和研究挺有的。如果你做人脸识别相关的项目，使用这些数据集可以轻松搞定数据准备工作，节省多时间哦。