随笔分类 - 图解大数据技术 ◉ 全生态知识宝库
AI工程师『不得不』掌握的大数据技术,都汇总在这份路线里!教程以大数据技术为根基,讲解大数据开发、数据处理、数据分析的核心理论&实战技能 @ShowMeAI研究中心
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Pandas灵活强大,是数据分析必备工具库!但处理大型数据集时,需过渡到PySpark才可以发挥并行计算的优势。本文总结了Pandas与PySpark的核心功能代码段,掌握即可丝滑切换。
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如何在海量用户中精准预测哪些客户即将流失?本文结合音乐流媒体平台 Sparkify 数据,详细讲解一个客户流失建模预测案例的全流程:探索性数据分析 EDA、数据处理、进一步数据探索、建模优化、结果评估。【代码与数据集亲测可运行】
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GraphFrames库构建在DataFrame之上,具备DataFrame强大的性能,也提供了统一的图处理API。本文讲解GraphFrames的构建使用,包括query与数据分析、图中点与边的计算、图入度与出度的应用等。
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本文介绍Spark中用于大数据机器学习的板块MLlib/ML,讲解分类算法、回归算法、聚类算法和PCA降维算法的代码实践,并讲解超参数调优和交叉验证、训练集验证集切分等重要知识点。
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本文介绍Spark中用于大数据机器学习的板块MLlib/ML,讲解机器学习工作流(Pipeline)及其构建方式,并详解讲解基于DataFrame的Spark ML特征工程,包括二值化、定边界离散化、标准化、特征抽取等。
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Spark Streaming是Spark核心API的一个扩展,可以实现实时数据的可拓展,高吞吐量。本文讲解Spark Streaming的架构、作业提交和工作原理,以及DStream的创建、转换和Graph,并通过案例代码展示应用的细节。
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文娱影音是目前大数据与AI应用最广泛的场景之一,本案例以音乐专辑发行数据为背景,讲解使用pyspark对HDFS存储的数据进行处理数据分析的过程,并且对分析结果做了可视化呈现。
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电商与新零售是目前大数据与AI应用最广泛的场景之一,本案例以跨国在线零售业务为背景,讲解使用pyspark对HDFS存储的数据进行交易数据分析的过程,并且对分析结果使用echarts做了可视化呈现。
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2020以来新冠疫情改变了全世界,影响着大家的生活,本案例结合大数据分析技术,使用pyspark对2020年美国新冠肺炎疫情进行数据分析,并结合可视化方法进行结果呈现。
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DataFrame是一个以命名列方式组织的分布式数据集。本文详细讲解 Spark Dataframe的创建方式,Dataframe数据的Agg、Collect、Groupby、Join等核心操作,以及Spark SQL操作核心要点。
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RDD(弹性分布式数据集合)是Spark的基本数据结构,Spark中的所有数据都是通过RDD的形式进行组织。本文讲解RDD的属性、创建方式、广播与累加器等重要知识点,并图解RDD高频算子。
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Apache Spark是目前最主流和常用的分布式开源处理系统,支持跨多个工作负载重用代码—批处理、交互式查询、实时分析、机器学习和图形处理等。本节ShowMeAI给大家讲解它的相关知识。
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HBase是建立在Hadoop文件系统之上的、分布式面向列的数据库,包含Region Server、HBase Master、ZooKeeper等三个组件。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用于结构化数据的查询、分析和汇总。
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Hive是大数据离线计算的关键组件,常用于数仓建设。本节ShowMeAI来详细讲解Hive的搭建和配置及使用方法。
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Hadoop使用一套Map-Reduce的计算框架,解决了大数据处理的难题。本教程ShowMeAI通过几个实例和代码,详细给大家讲解Hadoop使用Map-Reduce进行数据统计的方法。
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本教程详细讲解Hadoop的安装与环境配置方法,并配有相关软件的下载方法。需要主义的是,本教程的工作环境为Linux系统。
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随着互联网高速发展,网络数据呈现出指数级别的快速增长,针对海量数据处理的大数据解决方案应运而生。ShowMeAI将在接下来的内容中逐步展开讲解大数据生态工具的应用,以及大数据的处理分析挖掘方法。
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Hadoop是最基础和场景的开源分布式计算平台,ShowMeAI在本节内容中给大家讲解Hadoop相关知识。
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本篇内容是ShowMeAI组织的「图解大数据处理与开发」系列教程入口,本教程以大数据技术为根基,给大家讲解大数据开发与数据处理分析的相关知识与技能,并配以相关的实战案例帮助大家学习理解。
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