在进行AI模型开发时，数据的数量与质量直接影响模型效果。在实地数据采集之后，企业往往需要从大量数据中筛选出符合训练要求的相关数据，剔除质量差或不相关的数据，这个步骤被称为数据清洗。针对数据清洗这一具体功能，EasyData目前上线了去相似、去模糊、旋转、裁

那么实现2.1、2.2，不过这样的瓶颈就是，如果有很多个字段，则会组合成很多张表。cp = df[‘产品‘].to_frame().drop_duplicates. 输出一张工作表即可。有时还需要处理成，具有环比、比年初、同比等值。则采取给源数据增加字段。

　　RDD是对象的分布式集合。　　RDD也提供数据沿袭——以图形形式给出每个中间步骤的祖先树，当RDD的一个分区丢失，可以根据祖先树重建该分区。　　RDD有两组操作，转换和行动，RDD转换是有惰性的，宽窄依赖。　　SparkSession是读取数据、处理元

②通过Spark读取外部存储文件，将文件数据转变为RDD。可以从本地磁盘读取，也可以从HDFS读取

创建一个存储桶比如hadoop202006…这里我解释一下Hadoop集群中的一些组件，了解大数据的同学直接忽略就好。Apache Hadoop：在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的开源框架，其核心部件是HDFS与MapReduce。Ap

如何用形象的比喻描述大数据的技术生态？Hadoop、Hive、Spark 之间是什么关系？对于大部分人来说都是傻傻分不清楚。今年来大数据、人工智能获得了IT界大量的关注。程序猿们就是有这么实在，坐在地铁上还能那么投入的讨论技术问题。通常，一个技术的兴起，都

把apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下。注意以tab键间隔。hive> create table student ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMI

Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。在提交Spark Streaming任务后，Spark集群会划出指定的Receivers来专门、持续不

Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。Apache Spark已成为业界的热门话题，并且如今非常流行。但工业正在转移朝向apache flink。Apache Spark是为快速计算而设计的开源，闪电般快速的集群计算框架。Apac

worksheet = workbook[name_list[0]]# 读取第一个工作表。# 获取所有 合并单元格的 位置信息。# print后就是excel坐标信息。# 拆分合并的单元格 并填充内容。# 这里的行和列的起始值（索引），和Excel的一样，

大数据的分布式计算框架目前使用的最多的就是hadoop的mapReduce和Spark，mapReducehe和Spark之间的最大区别是前者较偏向于离线处理，而后者重视实现性，下面主要介绍mapReducehe和Spark两者的shuffle过程。Map

现代加密技术令人们可以在传输和存储过程中保护敏感数据，但在数据处理时，却几乎无法对其进行保护。而完全同态加密技术能够解决这一难题，它允许在保持加密状态的情况下对数据进行操作，最大程度上降低了数据暴露的风险。2009 年，IBM 在这方面取得了重大进展，并发

最近工作中用了了Hadoop，比如用Hadoop来处理广告的一些pv量数据、点击数据等，最后统计后给运营展示每个广告的数据报表。hadoop平台提供了分布式存储，分布式计算，任务调度、对象存储、和组件支撑服务。Hadoop主要用来存储以及处理大量并且复杂的

在Spark中，RDD是其最基本的抽象数据集，其中每个RDD是由若干个Partition组成。在Job运行期间，参与运算的Partition数据分布在多台机器的内存当中。图一中，RDD1包含了5个Partition，RDD2包含了3个Partition，这

========== Spark Streaming 是什么 ==========1、SPark Streaming 是 Spark 中一个组件，基于 Spark Core 进行构建，用于对流式进行处理，类似于 Storm。kafka、flume、HDFS

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假设你已经清楚了Spark 的 RDD 转换，Action 等内容。并且已经知道用web UI来理解为什么Job要花这么长时间时，Job、stage和task 也很清楚了。在本文中，您将了解Spark程序在集群中实际执行的基础知识。Spark应用程序由单个

数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。OL

.NET for Spark可用于处理成批数据、实时流、机器学习和ad-hoc查询。在这篇博客文章中，我们将探讨如何使用.NET for Spark执行一个非常流行的大数据任务，即日志分析。日志分析的目标是从这些日志中获得有关工具或服务的活动和性能的有意义

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS