大数据可以说是从搜索引擎诞生之处就有了,我们熟悉的搜索引擎,如百度搜索引擎.360搜索引擎等可以说是大数据技处理技术的最早的也是比较基础的一种应用.大概在2015年大数据都还不是非常火爆,2015年可以说是大数据的一个分水岭.随着互联网技术的快速发展,大数据也随之迎来它的发展高峰期. 整个大数据处理技术的核心基础hadoop.mapreduce.nosql系统,而这三个系统是建立在谷歌提出的大表.分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架上,以此来解决海量数据处理的问题.虽然说大数据处理技术最早兴…

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map…

if __name__=="__main__": '''============================先导入数据==================================''' file_train = 'F:/goverment/exceloperating/all_tocai_train.csv' file_test = 'F:/goverment/exceloperating/all_tocai_test.csv' importSmallContentdata…

技术背景 借助云开发数据库的实时推送能力和云开发官方出品的前后端一体化部署工具CloudBase Framework,可以轻松搭建一个完整应用. 效果展示 示例地址:http://cloud.qinmudi.cn/watch-todolist 项目开发 1.开发前准备 1.1 腾讯云 CloudBase 的按量计费环境 我们要部署静态网站,因此,需要提前准备按量计费环境. 1.2 项目创建 使用 CloudBase Framework 创建一个 vue 应用. 具体操作,参见:如何用 Cloud…

快装WebApp项目(Web移动端开发案例)webapp移动端项目源码.html5+css3实战案例分享.微信端H5实例开发 简介快装WebApp是一个面向移动端的快速装修app,此项目为手机端:使用HTML5+css3+zepto+jQ开发,特效方面用到了css3里的过渡transition和动画transform,还用到了iscroll上拉刷新.下拉加载功能,swiper区块轮播效果. 效果截图:               …

导读 前二天我写了一篇,Redis高级项目实战(点我直达),SpringBoot整合Redis附源码(点我直达),今天我们来做一下Redis秒杀系统的设计.当然啦,Redis基础知识还不过关的,先去加强下自身内功,然后在回来看这篇,Redis基础知识(点我直达).为啥写这个微信抢红包项目呢,公司0202年08月22日,公司周年庆,抢了100多红包…

一.引言 在当前的电子商务平台中,用户下完订单之后,然后店家会在后台看到客户下的订单,然后店家可以对客户的订单进行发货操作.此时客户会在自己的订单状态看到店家已经发货.从上面的业务逻辑可以看出,当用户下完订单之后,店家或管理员可以对客户订单进行跟踪和操作.上一专题我们已经实现创建订单的功能,则接下来自然就是后台管理功能的实现了.所以在这一专题中将详细介绍如何在网上书店案例中实现后台管理功能. 二.后台管理中的权限管理的实现 后台管理中,首先需要实现的自然就是权限管理了,因为要进行商品管理等操作的…

一.引言 上一专题已经为网上书店实现了购物车的功能了,在这一专题中,将继续对网上书店案例进行完善,本专题将对网上书店订单功能的实现进行介绍,现在废话不多说了,让我们来一起看看订单功能是如何实现的吧. 二.订单功能的实现思路 在网上购过物的朋友,对于订单功能的流程自然不陌生,这里我还是先来梳理下下订单的一个流程: 用户点击我的购物车,可以勾选对应的商品进行结算 在结算页面可以提交订单来创建一个订单 创建订单成功之后就是进行付款了. 一般购物网站下订单的流程分上面3步,由于在本案例中并没有对接第三方…

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利用pandas对数据进行预处理然后再使用matplotlib对处理后的数据进行数据可视化是数据分析中常用的方法. 第一组例子(星巴克咖啡店) 假如我们现在有这样一组数据:星巴克在全球的咖啡店信息,如下图所示.数据来源:starbucks_store_locations. 店铺总数排名前10的国家 # coding=utf-8 # 统计店铺数排名前10的国家 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from matplot…