前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f

一.十亿数据,轻松秒出 实时监控领域有两个显著的特点,一是数据来源很多而且数据量大,有来自监控摄像头.GPS.智能设备等:二是需要实时处理.我们的客户在做实时处理时,就遇到这样的问题.客户的某个数据表中有10亿条记录,希望统计类查询的响应时间在30s以内,而使用单台MySQL的响应时间在300s以上.OneProxy特有的并行查询功能,让响应时间降到10s以内.如有疑问,请联系onesoft007(微信) 二.并行查询前提之分库分表 大家都说MySQL不具备并行查询能力,OneProxy做到了!

之前老板给了我一个任务,让我赶紧学习一下大数据分析,下个季度就要用. 赶紧看了一下日历,这离下个季度还有不到半个月的时间,而且我还没有数据分析基础,该怎么能在这么短的时间内学会大数据分析呢-- 经过多方了解,我发现了自助式BI工具这个宝藏! 相比于传统大数据分析工具,用自助式BI工具做大数据分析更加全面,易于上手.而且BI工具还可以可以进行多层次多深度的大数据分析,实现对大数据的横向联动和纵深挖掘.今天就来把我之前学习到的,如何用BI工具进行大数据分析分享给大家! 一.BI和大数据分析 要想了解

小明以前是学技术,跳槽来到一家大公司,在这个公司里会经常开会,比如有月度报告.季度报告以及年度报告,在开会前小明了解到同事们都会制作精美的PPT来汇报工作计划和目标,看到同事们精美的PPT里各种好看的数据报表对比自己的简单又普通的PPT内容,也没有数据报表和数据仪表盘,无法让领导直观的感受到数据的变化,小明问了身边的同事怎么才能做出好看得报表,同事们推荐了小明使用smartbi大数据分析网站. 就拿上图数据的中国队获奖情况来举例,这样的报表是不是比普通的PPT来的更加精美和直观, 要想做成这样的

我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后,就尝试着写一本Python数据分析方面的书.正好去年有段时间股票题材比较火,就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书.在这段特殊时期内,夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走,终于在近期上市. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html. 感激涕零之余,用此文借博客园宝地向大家介绍我的新书,同时在王婆卖瓜之余,再以此经历讲下出书对程序员

在我写的这本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战(视频教学版)>里,用能吸引人的股票案例,带领大家入门Python的语法,数据分析和机器学习. 京东链接是这个:https://item.jd.com/12868774.html​ 在本文里,就将通过截图,详细展示本书给出的若干案例,这些案例的代码,均在本书里. 1 用爬虫得到股票数据的效果图

鸟枪换炮,利用python3对球员做大数据降维(因子分析得分),为C罗找到合格僚机 原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_176 众所周知,尤文图斯需要一座欧冠奖杯,C罗也还想再拿一座欧冠奖杯,为自己的荣誉簙上锦上添花.意甲霸主在意甲虽然风生水起,予取予求,但是在今年欧冠1/8决赛赛场上,被法甲球队里昂所淘汰,痛定思痛,球队解雇了主教练萨里,签约名宿皮尔洛,但是要想在欧冠赛场上夺冠,这还不够,球队还需要什么?没错,需要一名强力中锋,在正印中锋伊瓜因难堪大用的情况下,

本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台.根据官网介绍,其实部署Kylin非常简单,称为非侵入式安装,也就是不需要去修改已有的 Hadoop大数据平台.你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包,选择一个Hadoop节点部署即可,Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent. Kylin部署的架构是一个分层的结构,最底层是数据来源层,我们可以通过Sqoop等工具将数据迁移到HDFS分布式文件系统.Kylin依赖Hado

http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 本篇文章整理自史少锋4月23日在『1024大数据技术峰会』上的分享实录:使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台. 正文如下 我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM.eBay做过大数据.云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人. Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目.今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟

原文地址 简单易用,Storm让大数据分析变得轻而易举. 如今,公司在日常运作中经常会产生TB(terabytes)级的数据.数据来源包括从网络传感器捕获的,到Web,社交媒体,交易型业务数据,以及其他业务环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时计算(real-time computation )已成为很多组织面临的一个巨大挑战.我们已经有效地使用了一个可扩展的实时计算系统--开源的 Storm 工具,它是有 Twitter 开发,通常被称为"实时 Hadoop(real-time Hadoo

摘要:随着数据体积的越来越大,实时处理成为了许多机构需要面对的首要挑战.Shruthi Kumar和Siddharth Patankar在Dr.Dobb’s上结合了汽车超速监视,为我们演示了使用Storm进行实时大数据分析.CSDN在此编译.整理. 简单和明了,Storm让大数据分析变得轻松加愉快. 当今世界,公司的日常运营经常会生成TB级别的数据.数据来源囊括了互联网装置可以捕获的任何类型数据,网站.社交媒体.交易型商业数据以及其它商业环境中创建的数据.考虑到数据的生成量,实时处理成为了许多机

discuz论坛apache日志hadoop大数据分析项目:清洗数据核心功能解说及代码实现http://www.aboutyun.com/thread-8637-1-1.html(出处: about云开发) 我们在进行日志分析的时候,那么日志的数据是杂乱无章的,或则说日志的数据并不是我们都想看到的.所以我们需要对里面的数据进行清洗,说的直白一点就是要过滤里面的字符串.下面便是我们需要过滤的数据: 183.131.11.98 - - [01/Aug/2014:01:01:05 +0800] "GE

BuzzSumo:什么样的文章能获得疯转?(基于1亿篇文章大数据分析) 社交媒体追踪服务分析工具BuzzSumo,2014年5月前后对社交媒体上超过1亿篇文章进行了分析,试图找出一个答案: 什么样的内容才能让用户乐于分享,获得病毒式传播? 这个大问题又内含或细分为一些小问题: ◆那些获得疯转的文章,激起了用户哪种情绪? ◆清单?图表?哪类文章更有可能被用户分享? ◆读者更喜欢分享短文章还是长文章?社交媒体上的文章,最理想的长度是怎样的? ◆“信任”是不是驱动用户分享文章的一个主要因素? ◆文章有

1.Apache Kylin是什么? 在现在的大数据时代,越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据,但是现有的业务分析工具(如Tableau,Microstrategy等)往往存在很大的局限,如难以水平扩展.无法处理超大规模数据.缺少对Hadoop的支持:而利用Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍,例如大多数分析师只习惯使用SQL,Hadoop难以实现快速交互式查询等等.神兽Apache Kylin就是为了解决这些问题而设计的. Apache Kylin,中文名麒(shen)麟(shou)

Impala架构分析 Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统,它提供SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据.已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义,但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎,仍然是一个批处理过程,难以满足查询的交互性.相比之下,Impala的最大特点也是最大卖点就是它的快速.那么Impala如何实现大数据的快速查询呢?在回答这个问题前,需要先介绍Google的Dremel系统,因为Impala最开始是参照 Dre

     今天早上蹲坑玩手机的时候,无意间看到了iPhone 给我一些提醒,震惊了我.也许你们会说,没什么大惊小怪的,当然做程序的都知道苹果公司早就记载了我们日常生活中很多数据,只是苹果公司目前还没做出太大的举动.先放图:                                        疑问: 1.它怎么知道我要去公司上班呢? 2.它怎么知道我今天要走哪条路线? 3.它怎么知道我公司在哪? 4.它怎么知道我去公司要花1小时4分钟(当然有可能是iPhone内置地图导航的,看右上角导航

大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#Net,写Windows服务抓取原始日志数据,合并精简压缩后,写入Redis集群. 2,各业务系统从时间维度上遍历Redis缓存

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原文:http://www.cnblogs.com/nnhy/archive/2018/01/16/Redis220.html 大数据时代,海量数据分析就像吃饭一样,成为了我们每天的工作.为了更好的为公司提供运营决策,各种抖机灵甚至异想天开的想法都会紧跟着接踵而来!业务多变,决定了必须每天修改系统,重新跑数据,这就要求极高的海量数据读取和存储速度! 公司每天增加几亿行的业务日志数据,我们需要从中分析出各种维度的业务画像.经过很长时间的摸索,选择了Redis作为读写数据的缓存. 1,开发平台,C#

Apache Flink是一个高效.分布式.基于Java实现的通用大数据分析引擎,它具有分布式 MapReduce一类平台的高效性.灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案,它支持批量和基于流的数据分析,且提供了基于Java和Scala的API.从Apache官方博客中得知,Flink已于近日升级成为Apache基金会的顶级项目.Flink项目的副总裁对此评论到: Flink能够成为基金会的顶级项目,自己感到非常高兴.自己认为社区的驱动将是Flink成长的最好保证.Flink逐渐的成长以及众多新

本文作者:李栋,来自Kyligence公司,也是Apache Kylin Committer & PMC member,在加入Kyligence之前曾就职于eBay.微软. 1.Apache Kylin是什么? 在现在的大数据时代,越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据,但是现有的业务分析工具(如Tableau,Microstrategy等)往往存在很大的局限,如难以水平扩展.无法处理超大规模数据.缺少对Hadoop的支持:而利用Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍,例如大多数分析师只习惯