不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 如何用Python来处理数据表的长宽转换(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. 在R语言中,提供数据长宽转换的包主要有两个: reshape2::melt/dcast ti…

不多说,直接上干货! 很多地方都需用到这个知识点,比如Tableau里.   通常可以采取如python 和 r来作为数据处理的前期. Tableau学习系列之Tableau如何通过数据透视表方式读取数据文件(图文详解) 数据长宽转换是很常用的需求,特别是当是从Excel中导入的汇总表时,常常需要转换成一维表(长数据)才能提供给图表函数或者模型使用. python中,我这里只讲两个函数: melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中…

不多说,直接上干货! 参考博客 http://blog.csdn.net/u012318074/article/details/72793914   (表示感谢)  前期博客 Neo4j沙盒实验申请过程步骤(图文详解) Ubuntu16.04下Neo4j图数据库官网安装部署步骤(图文详解)(博主推荐) 首先,查看下你的操作系统的版本. root@zhouls-virtual-machine:~# cat /etc/issue Ubuntu 16.04.1 LTS \n \l root@zhoul…

不多说,直接上干货! 参考博客 http://blog.csdn.net/u012318074/article/details/72793914   (表示感谢) 前期博客 Neo4j沙盒实验申请过程步骤(图文详解) Ubuntu14.04下Neo4j图数据库官网安装部署步骤(图文详解)(博主推荐) 首先,查看下你的操作系统的版本. root@zhouls-virtual-machine:~# cat /etc/issue Ubuntu 14.04.4 LTS \n \l root@zhouls…

不多说,直接上干货! SPSS Statistics导入读取数据的步骤: 文件  ->  导入数据 成功! 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑     免费给分享       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http://www.cnblogs.com/lchzls/     详情请见:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7473861.html 人生苦短,我愿分享.本公众…

SQL Server 表的管理_关于数据增删查改的操作的详解(案例代码)-DML 1.SQL INSERT INTO 语句(在表中插入) INSERT INTO 语句用于向表中插入新记录. SQL INSERT INTO 语法 INSERT INTO 语句可以用两种形式编写.第一个表单没有指定要插入数据的列的名称,只提供要插入的值: INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...) VALUES (value1, value2, va…

用户表单是Web端的一项基本功能,大而全的Django框架中自然带有现成的基础form对象,本文就Python的Django框架中forms表单类的使用方法详解. Form表单的功能 自动生成HTML表单元素 检查表单数据的合法性 如果验证错误,重新显示表单(数据不会重置) 数据类型转换(字符类型的数据转换成相应的Python类型) Form相关的对象包括 Widget:用来渲染成HTML元素的工具,如:forms.Textarea对应HTML中的<textarea>标签 Field:Form…

引言 在上一篇 大数据学习系列之四 ----- Hadoop+Hive环境搭建图文详解(单机) 和之前的大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中成功搭建了Hive和HBase的环境,并进行了相应的测试.本文主要讲的是如何将Hive和HBase进行整合. Hive和HBase的通信意图 Hive与HBase整合的实现是利用两者本身对外的API接口互相通信来完成的,其具体工作交由Hive的lib目录中的hive-hbase-handler-*.jar工具类来实现,通信原理如下图…

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭…

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式.多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于 当前的优化器模式 (ALL_ROWS 和 RULE) 取决于表大小 取决于连接列是否有索引 取决于连接列是否排序 下面来介绍三种不同连接工作方式的不同: 实验sql 假如有10000个城市,对应于10个国家(此例子仅仅可以解释join工作的过程) 更换优化器,添加索引,会影响下面…

前期博客 基于CentOS6.5下snort+barnyard2+base的入侵检测系统的搭建(图文详解)(博主推荐) tcpreplay是什么? 简单的说, tcpreplay是一种pcap包的重放工具, 它可以将用ethreal, wireshark工具抓下来的包原样或经过任意修改后重放回去. 它允许你对报文做任意的修改(主要是指对2层, 3层, 4层报文头), 指定重放报文的速度等, 这样tcpreplay就可以用来复现抓包的情景以定位bug, 以极快的速度重放从而实现压力测试. tcpr…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/172 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 1.大数据与数据库 1) 从Hadoop到数据库 大家知道在计算机领域,关系数据库大量用于数据存储和维护的场景.大数据的出现后,很多公司转而选择像 Hadoop/Spark 的大数据解决方案. Hadoop使用分布式文件系统,用于存储大…

不多说,直接上干货! 如果在一个界面里,可以是单个项目 注意:本文是以gradle项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Gradle项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 注意:本文是以maven项目的方式来做的! 如何在IDEA里正确导入从Github上下载的Maven项目(含相关源码)(博主推荐)(图文详解) 如果在一个界面里,可以是多个项目 注意:本文是以maven项目的方式来做的! IDEA学习系列之IDEA里如何正确设置(类似eclipse里同一个wor…

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)…

不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http…

原作者在做这个项目时,他把所有数据字典都放在数据库表中了,这种方法的确比较好,适用于中大型项目,方便统一管理字典:而且优点突出,字典值变化后不需要调整前端代码: 但是在实际开发项目中,一些小型的项目,在展示数据表时, 例如展示 性别.状态 这些字典值比较少.又基本不变(整个项目一共不过几个字典值),又而且很明显的字典值时,反复从后台取值,浪费资源不说,还对开发人员有要求,感觉代码有些啰嗦: 所以可以自己在画面展示时,加入类似如下代码,避免这样的矛盾: { field : 'area', titl…

页级:引擎 BDB. 表级:引擎 MyISAM , 理解为锁住整个表,可以同时读,写不行 行级:引擎 INNODB , 单独的一行记录加锁 表级,直接锁定整张表,在你锁定期间,其它进程无法对该表进行写操作.如果你是写锁,则其它进程则读也不允许 行级,,仅对指定的记录进行加锁,这样其它进程还是可以对同一个表中的其它记录进行操作. 页级,表级锁速度快,但冲突多,行级冲突少,但速度慢.所以取了折衷的页级,一次锁定相邻的一组记录. MySQL .1支持对MyISAM和MEMORY表进行表级锁定,对BDB…

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而…

Mysql 多表查询详解 一.前言 二.示例 三.注意事项 一.前言 上篇讲到Mysql中关键字执行的顺序,只涉及了一张表:实际应用大部分情况下,查询语句都会涉及到多张表格 : 1.1 多表连接有哪些分类? 1.2 针对这些分类有哪些连接方法? 1.3 这些连接方法分别作用于哪些应用场景? 这篇针对这三个点通过实例来讲述,目的是穷尽所有的场景和所有的方法,并且对每个方法的使用做实例. 首先先列举本篇用到的分类(内连接,外连接,交叉连接)和连接方法(如下): A)内连接:join,inner jo…

版权声明: 作者:虚无境 博客园出处:http://www.cnblogs.com/xuwujing CSDN出处:http://blog.csdn.net/qazwsxpcm 个人博客出处:http://www.panchengming.com 原创不易,转载请标明出处,谢谢! 引言 在上一篇中大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机) 中,成功搭建了Hadoop+HBase的环境,本文则主要讲述使用Java 对HBase的一些操作. 一.事前准备 1.确认hadoop和hba…

本章介绍邻接表有向图.在"图的理论基础"中已经对图进行了理论介绍,这里就不再对图的概念进行重复说明了.和以往一样,本文会先给出C语言的实现:后续再分别给出C++和Java版本的实现.实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录 1. 邻接表有向图的介绍 2. 邻接表有向图的代码说明 3. 邻接表有向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法…

本章介绍邻接表无向图.在"图的理论基础"中已经对图进行了理论介绍,这里就不再对图的概念进行重复说明了.和以往一样,本文会先给出C语言的实现:后续再分别给出C++和Java版本的实现.实现的语言虽不同,但是原理如出一辙,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录 1. 邻接表无向图的介绍 2. 邻接表无向图的代码说明 3. 邻接表无向图的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法…

主要内容 CSS概述 CSS和HTML结合的三种方式:行内样式表.内嵌样式表.外部样式表 CSS四种基本选择器:标签选择器.类选择器.ID选择器.通用选择器 CSS三种扩展选择器:组合选择器.后代选择器.伪类选择器 CSS样式优先级 CSS 概述 CSS:Cascading Style Sheet,层叠样式表.CSS的作用就是给HTML页面标签添加各种样式,定义网页的显示效果.简单一句话:CSS将网页内容和显示样式进行分离,提高了显示功能. 接下来我们要讲一下为什么要使用CSS. HTML的缺陷…

sql数据库表连接,主要分为:内连接.外连接(左连接.右连接 .全连接).交叉连接,今天统一整合一下,看看他们的区别.   首先建表填充值. 学生表:student(id,姓名,年龄,性别 ) 成绩表:score(id,学生id,成绩)   一.内连接(inner join……on) select student.* ,Score.* from student inner join Score on student.id=Score.sid 查询结果如下:   关系如下图:   总结:inner…

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以…

本文最初于2015-10-03发表于博客园,并在GitHub上持续更新前端的系列文章.欢迎在GitHub上关注我,一起入门和进阶前端. 本文主要内容 CSS概述 CSS和HTML结合的三种方式:行内样式表.内嵌样式表.外部样式表 CSS四种基本选择器:标签选择器.类选择器.ID选择器.通用选择器 CSS几种扩展选择器:后代选择器.交集选择器.并集选择器.伪类选择器 CSS样式优先级 前言 现在的互联网前端分三层: HTML:超文本标记语言.从语义的角度描述页面结构. CSS:层叠样式表.从审美的…

一.基本原理 1.hbase的位置 上图描述了Hadoop 2.0生态系统中的各层结构.其中HBase位于结构化存储层,HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持, MapReduce为HBase提供了高性能的批处理能力,Zookeeper为HBase提供了稳定服务和failover机制,Pig和Hive为HBase提供了进行数据统计处理的高层语言支持,Sqoop则为HBase提供了便捷的RDBMS数据导入功能,使业务数据从传统数据库向HBase迁移变的非常方便. 2.体系图 体系图中各个…

一.hbase数据模型 完整的官方文档的翻译,参考:https://www.cnblogs.com/simple-focus/p/6198329.html 1.rowkey 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记录的主键.访问HBASE table中的行,只有三种方式: 1.通过单个row key访问 2.通过row key的range(正则) 3.全表扫描 Row key行键 (Row key)可以是任意字符串(最大长度 是 64KB,实际应用中长度一般为 10-100bytes…

一.概述 1.什么是Hbase 根据官网:https://hbase.apache.org/ Apache HBase™ is the Hadoop database, a distributed, scalable, big data store. HBASE是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩的分布式存储系统 中文简明介绍: Hbase是分布式.面向列的开源数据库(其实准确的说是面向列族).HDFS为Hbase提供可靠的底层数据存储服务,MapReduce为Hbase提供高性能的计算能力,…

在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式. 之前打算在sqlplus中用执行计划的,但是格式看起来有点乱,就用Toad 做了3个截图. 从3张图里我们看到了几点信息: CBO 使用的ALL_ROWS模式 Oracle Optimizer CBO RBO http://blog.csdn.net/tianlesoftware/archive/2010/08/19/5824886.aspx 表之间的连接用了hash Join, Nested loops,Sor…