1.Hue 概述及版本下载 1)概述 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等. 2)下载 CDH版本下载 官网下载 2.编译安装 1)解压 tar -zxf hue-3.9.0-cdh5.5.0.

日前,Uber 开源了基于 web 的自动驾驶可视化系统(AVS),称该系统为自动驾驶行业带来理解和共享数据的新方式.AVS 由Uber旗下负责自动驾驶汽车研发的技术事业群(ATG)开发,目前该系统已在 Voyage.Applied Intuition 等多家公司应用.Uber 在其官网上发布了这一开源消息,雷锋网 AI 科技评论编译如下. 自动驾驶汽车数据不再封闭,Uber 开源新的数据可视化系统 当自动驾驶汽车在城市环境中驾驶时,了解它们感知到了什么对于开发使其能够安全运行的系统至关重要.并

如何使用django去构建数据可视化的 web,可视化的结果可以呈现在web上. 使用django的MTV模型搭建网站 基础铺垫-MTV模型 Created with Raphaël 2.1.0Request服务器(Djangoweb)Response 首先,要搞清楚我们去访问服务器,服务器返回信息的行为. 1)Request向服务器(Djangoweb)发起请求 点击页面,或查看网页信息,都是这个过程 2)服务器回应-Response 服务器抛出的可能是某个页面,也可能是图片,或是一组动态的数

前言 如今的制造行业,基于数据进行生产策略制定与管理已经成为一种趋势,特别是 工业4.0 的浪潮下,数据战略已经成为很多制造企业的优先战略,而数据可视化以更直观的方式,帮助指导决策,成为数据分析传递信息的重要工具.通过数据可视化系统助力实现数据驱动的工业世界,为 工业4.0 提供更加灵活.敏捷.高效.个性化的数据支撑.今天就给大家带来一个采用 Hightopo 的 HT for Web 产品实现了一个水泥工厂可视化系统. 系统预览 本案例共有七个子系统: 数据概况 -- 展示全厂年月时间单位的各

个人非常喜欢这种说法,最后一公里不是说目标全部达成,而是把整个路程从头到尾走了一遍. 大数据在经过前几年的野蛮生长以后,开始与数据中台的概念一同向着更实际的方向落地.有人问,数据可视化是不是等同于数据大屏.数据大屏是数据可视化的一部分,其承载更多的是展示与监控的功能. 而真正对业务产生影响的,确是比较低调的自助数据可视化系统(商用的一般称之为BI系统),支撑着公司的指标体系,为业务的发展,企业的数字化驱动提供帮助. 本文将对比Superset,Redash,Metabase,Davinci,Da

(一)Hive 概述 (二)Hive在Hadoop生态圈中的位置 (三)Hive 架构设计 (四)Hive 的优点及应用场景 (五)Hive 的下载和安装部署 1.Hive 下载 Apache版本的Hive. Cloudera版本的Hive. 这里选择下载Apache稳定版本apache-hive-0.13.1-bin.tar.gz,并上传至bigdata-pro03.kfk.com节点的/opt/softwares/目录下. 2.解压安装hive tar -zxf apache-hive-0.

基于HBase实现的手机数据备份系统,实现了手机关键信息的备份,如短信.联系人等. 包括服务器端(Server)和客户端(Client) Server运行环境:Hadoop+HBase+Tomcat Client运行环境: Eclipse+Android2.3 Server端介绍: 接收客户端请求的Action: 添加短信Action----------->AddInfoAction.java 获取短信Action----------->GetInfoAction.java 同步联系人Acti

Cesium数据可视化-仓储调度系统可视化部分 目的 仓储调度系统需要一个可视化展示物资运输实况的界面,需要配合GPS设备发送的位置信息,实时绘制物资运输情况和仓储仓库.因此,使用Cesium可视化该数据. 说明 这只是开发过程中的原型系统. 原理简介 点,线,图片的绘制就不细说了. 动态点绘制是利用Entity的position属性可以制定某时间点的出现位置,形成动画效果. 核心代码如下: /** * 计算 property * @param source * @returns {Sample

一.前言 目前大屏大数据可视化UI这块非常火,趁热也用Qt来实现一个,Qt这个一站式超大型GUI超市,没有什么他做不了的,大屏电子看板当然也不在话下,有了QSS和QPainter这两个无敌的工具组合,借用几个Qt高手朋友的话来说,都是分分钟.在整个系统的编写过程中,发现数学知识真的还是蛮重要的,在重要的几个算法点上,需要多次用到二元一次方程才能搞定几个算法,比如如何分组绘制柱状图. 二.文章导航 Qt编写数据可视化大屏界面电子看板1-布局方案 https://blog.csdn.net/feiy

前言 3D 可视化,就是把复杂抽象的数据信息,以合适的视觉元素及视角去呈现,方便系统的展示.维护和管理.而在可视化系统的搭建选择上,所呈现的风格样式效果多种多样,各自所突出的适用场合也不尽相同.对于科技风格上的体现,线框模式可能是最具有代表性意义的实现方式之一.机房数据可视化的管控维护的实现上,在工业互联网的推动下,体现的维护数据和系统搭建也越来越多样化,而 Hightopo(以下简称 HT )的 HT for Web 产品上的有着丰富的组态化可供选择,本文将介绍如何运用 HT 丰富的 2/3D

前言 近年来,无人机的发展越发迅速,既可民用于航拍,又可军用于侦察,涉及行业广泛,把无人机想象成一个“会飞的传感器”,无人机就成了工业4.0的一个空中数据端口,大至地球物理.气象.农业数据.小至个人位置信息,无人机将引爆一场空中的大数据革命!本系统则是通过 Hightopo 的  HT for Web  产品来搭建的一款 无人机 3D 可视化系统,通过对无人机及其信息的全景展示来模拟无人机状态的监控. 系统中包含 4 种展示模式:实体模式 .热力模式.线框模式和内部模式,通过飞机下方操作按钮即可

Caravel 是 Airbnb (知名在线房屋短租公司)开源的数据探查与可视化平台(曾用名Panoramix),该工具在可视化.易用性和交互性上非常有特色,用户可以轻松对数据进行可视化分析. 核心功能: 快速创建数据可视化互动仪表盘 丰富的可视化图表模板,灵活可扩展 细粒度高可扩展性的安全访问模型,支持主要的认证供应商(数据库.OpenID.LDAP.OAuth 等) 简洁的语义层,可以控制数据资源在 UI 的展现方式 与 Druid 深度集成,可以快速解析大规模数据集 git 地址:http

前言 数据时代,数据的多源集成和快速检索查询是第一步,配上数据分析及可视化才能算窥得大数据一角. 创建这个项目的主要目的一是对前期工作的一些总结,二是提升自己. 这里简单介绍一下sqlpro这个项目的核心功能. 本项目基于python的flask web框架.提供简单的页面(起初准备用vue写前端,奈何自身能力所限,遂放弃.依然基于flask+jinja2的mvt模式). 对于数据查询引擎部分,因为需要支持多数据源,所以选用了presto.presto是一个优秀的支持多种数据源联合查询的数据查询

相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件 第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件 第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件 第三章:Linux基础软件的安装 CentOS6安装各种大数据软件 第四章:Hadoop分布式集群配置 CentOS6安装各种大数据软件 第五章:Kafka集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第六章:HBase分布式集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第七章:Flume安装与配置 CentOS6安装各

胡亚海 首席技术官  CTO 北京航空航天大学  博士 深耕互联网领域近20年,先后任职于普天信息技术研究院.摩托罗拉.宇龙酷派.百度等知名企业,曾主导宇龙酷派公司全员从WinCE向Android转型,并作为百度移动云技术委员会成员,参与核心架构设计和业务规划.在手机系统研发.云生态技术架构与业务规划等领域拥有丰富经验,擅长技术体系搭建.大数据平台.运维与云服务平台化. 今天非常有幸采访掌众金服的胡总,就掌众金服的业务发展和信贷风控的自动化实施进行了交流. 信数:请胡总简单介绍下掌众金服和主要的

目录: 前言 简介 方法一:模块化单文件引入(推荐) 方法二:标签式单文件引入 [前言] 最近在捣鼓各种插件各种框架,发现这个ECharts还是比较不错的,文档也挺全的,还是中文的,给大家推荐一下. 这篇文章是零基础入门ECharts图表的教程,先简单介绍一下吧,可能有人还不知道这个东西. [简介] ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9/10/1

图表是企业级Web开发必不可少的一个功能点.也是“数据可视化的一个具体呈现”.今天看到阮一峰翻译的“数据可视化:基本图表”一文,同时梳理一下公司现在项目使用的EChart2.0类库.阮一峰的文章同时也适合产品经理和设计师看,因为很多产品经理和设计师其实不能完全区分哪些地方需要哪些图表去呈现具体的数据.     1.柱状图-Bar Chart 适合场景:二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较.一般是Y轴.柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异.   特点:肉眼对高度差异特别

最近我一直在做数据可视化的前端工作,我用的最多的绘图工具是d3.d3有点像photoshop,功能很强大,例子也很多,但是学习成本也不低,做项目是需要较大人力投入的.3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使用了一下echart,一个由百度前端发起的canvas国产类库(官网:http://echarts.baidu.com/index.html).这个echart其实是在canvas类库zrender的基础上做的主题图库,优点有数据驱动,图例丰富,功能强大,支持数据拖拽重计算,数据区域漫游,全中文文档

HBase 数据读写流程 2016-10-18 杜亦舒 读数据 HBase的表是按行拆分为一个个 region 块儿,这些块儿被放置在各个 regionserver 中 假设现在想在用户表中获取 row key 为 row0001 的用户信息 要想取得这条数据,就需要先找到含有此条记录的 region HBase 是如何定位到具体 regionserver 中的具体 region 的呢? HBase 中有一个内置的 hbase:meta 表,其中记录了所有表的所有 region 的详细信息 例如

自从7月8日美国和韩国共同宣布将在韩国部署萨德反导系统后,韩国国内对此事的巨大争议以及本地区一些国家的强烈不满情绪在持续发酵.“萨德”(THAAD)全称“末段高空区域防御系统”,是美国导弹防御局和美国陆军隶下的陆基战区反导系统.韩国无视中.俄等地区国家的利益关切,执意将“萨德”引入韩国,其宣称的理由是出于保卫国家安全的考虑.但是“萨德”入韩不仅无益于韩国的安全,而且还将如同“冷战幽灵”一般威胁东北亚的和平与稳定. 现在,我们用数据可视化的方法来看看萨德的探测范围,对民用航空的影响和的防御范围,由

第四章:交互式绘图接口 本章我们将展示Python的绘图功能以及如何在IPython中交互式地使用它们. NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法.但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图.散点图.折线图.图片等图像来的直观.Matplotlib是一个使用NumPy数据生成高质量图像的Python包,其包含的内容非常丰富.它提供了和世界上工程与科学领域非常流行的商业软件atlab非常相似的简单而高级的绘图接口.Matplotlib和IPython结合的相当好. 我们也会介绍一些图形