一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch…
一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch…
暑假已至,接下来组内成员将会各回各家,各找各妈,这肯定是对本次大数据比赛是很不利的. 接下来我会把任务分配给组员,当然任务会比起初的时候轻一点,因为我认为本次比赛的目的并不是我要求组员做什么,而是我的组员要求自己做什么! 我们现在主要接触的两门语言: MATLAB语言在数据处理方面很牛,它的画图功能也是杠杠的,尤其是3D画图 Python语言是一门近几年很火的语言,学好它对自己肯定只有益处,它的出生很晚,但是短短十多年,它已经稳居计算机语言前三名.尤其是现在的大数据时代,它的代码不仅简单易懂,而…
前几天备战考试,接下来的日子将会继续攻克大数据比赛 虽然停止了一段时间没有提交数据,但是这几天的收获还是有的,对Python 随机森林了解的更了解了 随机森林是由多课决策树组成(当然这个虽然我们初学者都知道,但是我确定没有现在认识的深刻),多棵决策树经过数据训练后,经过投票方式对测试数据进行判断 那么也就是说随机森林的鲁棒性非常好,我们现有的特征还不是特别多,之所以前一段时间出现“过拟合”现象,其实原因有可能是我们当时急功近利,把大多数正确率高的特征放在一起测试数据,导致的“过拟合”,其实非也,…
原先有3000条测试数据,MATLAB表现出来强大的数据处理能力,十几秒就可以把数据分类.分装并储存,这次共有10万条坐标数据,MATLAB明显后劲不足,显示内存不足 自我认识:以前MATLAB数据处理是手动将数据导入mat表格,再由程序运行表格数据,但是这次运行光坐标压缩文件就有35兆,就算导入成功也是相当恐怖的一个表格文件 解决方案:1.拒绝手动导入,程序导入 2.不使用表格,表格的内存占用明显比文本文档大太多(当然,这种方案比较极端,但是必须执行,否则后期明显性能上就差别人一大截)…
经过头脑风暴法想出了很多特征,目前经过筛选已经提交了两次数据,数据提交结果不尽如人意,但是收获很大. 接下来继续提取特征,特征数达到27时筛选出20条特征,并找出最佳搭配…
今天使用了所有特征并且用SVM测试数据 理由:SVM可以使用特征将测试集划分区域,比较单调.死板 结果:成绩很不理想,无疑又一次说明随机森林更适合大数据处理 第二次提交数据 用MATLAB运行11次运算结果,提取其中6次及6次以上重复出现的数据,提交结果:分数降低5分本次目的:检测以往数据的准确率 总结:我们的数据中有部分数据错误了至少6次,那么特征还不够完善,接下来的工作还在特征…
引言:读写大“二进制”文件,不必申请很大内存(fopen.fread.fwrite.fclose)!做到开源节流,提高速度! 每天告诉自己一次,『我真的很不错』.... 加速读写大文件,在实际工作过程当中其实想必很多人都有这样的经历-大家知道,如果使用记事本(notepad)打开10M的文本文件,那会卡到无响应,但是如果使用Sublime或者Notepad++则瞬间打开. 不展开讲了,接口简单,多说无益,直接上码. 函数 <?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到…
<?php $file_name = "d:test.sql"; $dbhost = "localhost"; $dbuser = "root"; $dbpass = "; $dbname = "test"; set_time_limit(); $fp = @fopen($file_name,"r") or die("sql文件打不开");//打开文件 $pdo = &q…
今天新提交了一次数据,总量达到10337个,本以为成绩会突飞猛进,没想到还是不如从前 但是已经找到人工鼠标轨迹的程序,有待完善,接下来兵分四路:找特征.决策树.完善人工轨迹程序,使其可以将生成的数据自动储存.还一个是Python面向对象. 为什么要学习Python面向对象,因为我发现现在接触的程序越多.越深,越觉得举步维艰,越觉得不懂的地方越多.其实我是在学习Java的面向对象吃到了甜处,面向对象可以提高一个程序的可读性,一个程序的可利用性.这几天我们一直在找一个最佳组合,而我们一直是手动去找,…
目前已经找出26条特征 ,但是提交数据越来越少,给我的感觉是随机森林画的范围越来越小,输出的机器数据也越来越少,我自认为特征没太大问题 我已经将不懂之处列了出来,将于明天咨询大师级人物…
第一次提交数据 增加了部分特征 3000数据测试中得分99 但是10万数据出现过拟化现象,正确率下降 总结:1.某些特征数据本身波动不大应该考虑放弃 2.一些特征虽然表面觉得差异显而易见,但是数据表达出来的结果不一定完美 第二次提交数据 这次提交的数据采用昨天提交的特征,并加入今天的得出的特征的其中一个,打算以不同的方式找出最佳配合 结果 分数降低7分 本次吸取经验教训,得出如下总结:1.继续寻找特征的最佳组合 2.训练集太少,端午前后必须扩大训练集…
第一次提交数据: 今天用了8个特征,加上的这一个特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的树的数目为50再次使用3000条测试数据测试结果-- 结果不错: 99%但是运行官网数据结果分数--降低0.5      为58.55分总结:总特征数目为8,树的数目远远超过特征数,以后树的数目不能多于特征的1.5倍,否则结果很难得出结论,无说服力 第二次提交数据: 本次使用9个特征,加上的特征是 从3000条测试数据中测试失败的数据总结出来的 树的数目为12 使用3000条测试数据测试结果--…
运行六个特征,提高了3分,也就是说以前做的特征已经用完了,穷途末路,依靠以前的特征已经很难取得进步了,提出以下建议 1.测试集曾经运行错误的数据尽早画出图形,并尽可能发现问题并提出特征 2.运行其他程序测试数据 决策树.SVM等 3.不拘泥大赛给的数据…
经过一个下午找资料,已作出人工轨迹记录程序,这样就可以增加样本容量 接下来三个方向:特征.决策树.机械轨迹程序 虽然机械轨迹的程序相对好做,但是现有机械轨迹程序太过于死板,不能自行更改轨迹…
今天我们离成功又近了一步,因为又失败了两次 第一次使用了所有特征,理由:前天的特征使用的是取单个特征测试超过85分的特征,结果出现过拟合现象. 本次使用所有特征是为了和昨天的结果作比较. 结果稍好:比最佳分数多了1分 第二次使用了上一次最佳结果的特征,去除其中单个特征测试结果最好的,加入新的特征,加入的特征为新总结的特征,结果等于以前的最佳成绩. 也就是说没有进步 总结:盲目增加特征有可能继续造成过拟合,接下来的工作应该在程序上做文章,优化程序,做出一个为现在的工作服务的程序,也可以说是量身定做…
摘自:https://blog.csdn.net/xueyao0201/article/details/79103973 引申阅读原理篇: 大数据:Hive - ORC 文件存储格式 大数据:Parquet文件存储格式…
zw版足彩大数据&报价 ::zw增强版足彩大数据,文件名后缀是'.dat' ::文件格式是标准文本格式,逗号分隔 ::zw增强版,在标准版赔率基础上,增加了倒数.比率两组归一化数据 ::zw版2010-2015年,近6万场足彩实盘数据,包含:官方数据,欧平,立博.bet365,澳门.伟德.SNAI.威廉等欧赔.亚赔数据包: ::zw版足彩大数据索引文件,目前是免费提供的, ps:: 有时间 再整理一套股票版本的大数据包 股票数据,目前我只有9x年开盘到2012的  2012以后的要重新采集,12…
项目需求 ​ 导出生成大批量数据的文件,一个Excel中最多存有五十万条数据,查询多余五十万的数据写多个Excel中.导出完成是生成的多个Excel文件打包压缩成zip,而后更新导出记录中的压缩文件路径. ​ 大数据量文件一般采用异步生成文件,导出时首先授权生成一个流水号,而后将数据携带流水号请求导出接口. 抛开实际业务,做成一个比较公共的导出功能. 参数说明 { "className": "ValideData", //导出的数据的实体类,类中有别名和顺序相关的注…
一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消…
1. 读取数据库的形式创建DataFrame DataFrameFromJDBC object DataFrameFromJDBC { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建SparkSession实例 val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName(this.getClass.getSimpleName) .master("local[*]") .getOrCrea…
spark 2.1.1 spark初始化rdd的时候,需要读取文件,通常是hdfs文件,在读文件的时候可以指定最小partition数量,这里只是建议的数量,实际可能比这个要大(比如文件特别多或者特别大时),也可能比这个要小(比如文件只有一个而且很小时),如果没有指定最小partition数量,初始化完成的rdd默认有多少个partition是怎样决定的呢? 以SparkContext.textfile为例来看下代码: org.apache.spark.SparkContext /** * Re…
POI3.8的SXSSF包是XSSF的一个扩展版本,支持流处理,在生成大数据量的电子表格且堆空间有限时使用.SXSSF通过限制内存中可访问的记录行数来实现其低内存利用,当达到限定值时,新一行数据的加入会引起老一行的数据刷新到硬盘. 比如内存中限制行数为100,当行号到达101时,行号为0的记录刷新到硬盘并从内存中删除,当行号到达102时,行号为1的记录刷新到硬盘,并从内存中删除,以此类推. rowAccessWindowSize代表指定的内存中缓存记录数,默认为100,此值可以通过 new SX…
一.Oracle中大数据处理 在Oracle中,LOB(Large Object,大型对象)类型的字段现在用得越来越多了.因为这种类型的字段,容量大(最多能容纳4GB的数据),且一个表中可以有多个这种类型的字段,很灵活,适用于数据 量非常大的业务领域(如图象.档案等). LOB类型分为BLOB和CLOB两种:BLOB即二进制大型对象(Binary Large Object),适用于存贮非文本的字节流数据(如程序.图象.影音等).而CLOB,即字符型大型对象(Character Large Obj…
1. 上传大文件 /* 以1.5M/秒的速度写入文件,防止一次过写入文件过大导致服务器出错(chy/20150327) */ $is_large_file = false; if( strlen($xml_str)>=2097152 ){ //当文件大于2M $is_large_file = true; fwrite($fp, $pre, strlen($pre)); //写入头部 $start = 0; while( $content=mb_strcut($xml_str,$start,157…
1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g…
c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo…
一 原理阐述 1' DFS 分布式文件系统(即DFS,Distributed File System),指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连.该系统架构于网络之上,势必会引入网络编程的复杂性,因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂. 2' HDFS 借此,关于GFS和HDFS的区别与联系查看 我于博客园找到的前辈的博客>>http://www.cnblogs.com/liango/p/7136448.html HDFS(Hadoop Dis…
sqlcmd导入大数据文件 SQLCMD 允许在Windows命令窗中通过命令行提示符运行脚本. 语法如下: sqlcmd  [  { { -U <login id> [ -P <password> ] } | -E }  ]  [-S <server> [ \<instance > ] ] [ -H <workstation> ] [ -d <database> ]  [ -l <time out> ] [ -t <…
当Mapper没有数据输入,mapper.run中的while循环会调用context.nextKeyValue就返回false,于是便返回到runNewMapper中,在这里程序会关闭输入通道和输出通道,这里关闭输出通道并没有关闭collector,必须要先flush一下. 获取更多大数据视频资料请加QQ群:947967114       代码结构: Maptask.runNewMapper->NewOutputCollector.close->MapOutputBuffer.flush 我…