学习数据科学的过程，从来就不是一帆风顺的。在写代码的时候，你是否也经常不得不反复搜索同一个问题，同一个概念，甚至同一个语法结构的特性呢?对，你不是一个人在战斗。
为了进一步巩固我自己对这些概念的理解，也为了帮大家节省一下每次上网搜索的时间，我在这里整理了一下自己使用Python、NumPy和Pandas时遇到的一些常见的小问题，希望对你有帮助。
作为一名码农，相信你身边的同行业者在过去的一年中，对于大数据的谈论并不少，当然，他们之中也不乏有一些人转型去做了大数据。而且，就目前大数据行业的薪资来看，其平均起始薪资已经达到了15k左右，相信，很多有几年编程经验的从业者也无法达到这个标准。
本文为Java开发人员总结了23个大数据工具，其中包括MongoDB、Elasticsearch、Cassandra和Redis等等，快来看看吧！
近些年的技术圈，单以计算机语言界来说，稳坐太师椅的Java“或将被取代”、迎接转折点、Java项目工程师风光不再等言论不绝于耳。
近期大数据开源软件非常活跃，包括hadoop生态系统和spark生态系统。从近期的一些发布release来看，大数据开源软件逐渐废弃对java6的支持。
前段时间，ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上，有一个演讲主题叫做“FullstackJavaScript”，是关于用JavaScript进行前端、服务器端，甚至数据库（MongoDB）开发，一个Web应用开发人员，只需要学会一门语言，就可以实现整个应用。
类似的数据处理还有很多，有些时候还会将就效率问题，比如在HBase的文件拆分和合并过程中，要不影响线上业务是比较难的事情，很多问题值得我们去研究场景，因为不同的场景有不同的方法去解决，但是大同小异，明白思想和方法，明白内存和体系架构，明白你所面临的是沈阳的场景，只是细节上改变可以带来惊人的效果。
搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。
如果你对晦涩的统计运算进行繁重的数据分析工作，那么你不青睐R才怪。如果你跨GPU进行NLP或密集的神经网络处理，那么Python是很好的选择。如果想要一种加固的、面向生产环境的数据流解决方案，又拥有所有重要的操作工具，Java或Scala绝对是出色的选择。
IEEESpectrum的排序是来自10个重要数据源的综合，例如IEEEXplore，GitHub，CareerBuilder等等，他们根据数据源对48种语言给出不同角度的排列。调整不同的权重，可以得到不同的排序结果。
分享之前我还是要推荐下我自己创建的大数据学习资料分享群119599574，晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程，专注大数据分析方法,大数据编程，大数据仓库，大数据案例，人工智能,数据挖掘都是纯干货分享，你愿意来学习吗？，今天的源码已经上传到群文件，不定期分享干货，包括我自己整理的一份最新的适合2018年学习的前端资料和零基础入门教程，欢迎初学和进阶
Java和大数据如何选 大数据方向有很多，目前我们经常说的大数据学习，其实指的是大数据开发！ 大数据开发顾名思义学习的主要技术就是编程技术，零基础学习大数据是需要从java和linux学起的。当然，学习大数据需要的java技术有限，主要学习javaSE和部分javaEE知识点。 那下面就谈谈java和大数据如何选择 1、java可以称之为常青树，我个人最早也是做java出身的。但是，因
目前C/C++、C#、JAVA等语言开发的在线教育比较火爆，但小编所见的讲解高级案例的非常少，切合市场需求的较少。而且针对铁路、公路、建筑、市政、制造业等所有工业计算机辅助设计的开发技术和案例几乎没有介绍，市场上对CAD二次开发、BIM软件开发等技术的需求异常强烈，一将难求。有先见之明者已经自学相关技术，但进展缓慢。为此云幽学院推出C++、C#、python、CAD开发系
Kafka配置 启动 记一次服务器被黑客攻击 使用KAFKA基本概念 kafkashell kafkajavademo生产者样例 消费者样例 运行说明 这个系列指南使用真实集群搭建环境，不是伪集群，用了三台腾讯云服务器 或者访问我的个人博客站点，链接 Kafka 配置 kafka依赖zookeeper，所以先确保集群已经安装zookeeper并且能够正常启动。浪费了一整天的时间debug结果bug很简单（至少现在集群没有崩溃）
各个组件的整合出现的一些问题 storm+kafka样例代码 storm+hdfs样例代码 kafka+storm+hdfs注意点 样例代码 kafka+storm+hbase注意点 样例代码SpliterBolt CountBolt HbaseTopology 这个系列指南使用真实集群搭建环境，不是伪集群，用了三台腾讯云服务器 或者访问我的个人博客站点，链接 各个组件的整合 在基于Hadoop平台的很多应用场景中，我们需要对数据进行离线和实时分析，离线分析可
从IT时代到DT时代，伴随着数字化高品质的生活，我们日常餐饮、出行、购物等行为都产生了庞大的数据量。我们日常刷抖音、逛淘宝的时候更是体现出了大数据的强大，能够根据你以往的搜索、访问痕迹，通过大数据向你展现你感兴趣的东西。 目前大数据产业的高速发展，同时伴随着巨大的人才缺口，根据某招聘网站公布的数据，目前大数据从业者数量仅占未来三到
1-1 无向连通图所有顶点的度之和为偶数。 (3分) T F Author:DS课程组 Organization:浙江大学 1-2 如果无向图G必须进行两次广度优先搜索才能访问其所有顶点，则G一定有2个连通分量。 (3分) T F Author:DS课程组 Organization:浙江大学 1-3 所谓“循环队列”是指用单向循环链表或者循环数组表示的队列。 (2分) T F Author:DS课程组 Organization:浙
本来从原公司离职以后，应该去约好的公司去面试的。但是家里出了一点急事就回老家了。因此利用在老家的这段时间来整理下之前的公司项目里面用的的知识点和一些经验。原来的项目数据采集部分都是使用flume+kafka等框架。但是最新的潮流是ELK三兄弟来进行数据的采集处理显示。整个配置很长，往下一直看下去，对你还是有帮助的。 使用Filebeat来代替flume，因为F
大数据实时流式数据处理是大数据应用中最为常见的场景，与我们的生活也息息相关，以手机流量实时统计来说，它总是能够实时的统计出用户的使用的流量，在第一时间通知用户流量的使用情况，并且最为人性化的为用户提供各种优惠的方案，如果采用离线处理，那么等到用户流量超标了才通知用户，这样会使得用户体验满意度降低，这也是这几年大数据实时流处理的进步
今天，有什么经验需要分享呢？
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