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解決Flume采集數(shù)據(jù)時在HDFS上產(chǎn)生大量小文件的問題
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阿里云官網(wǎng)（<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fwww.aliyun.com%2F" target="_blank">https://www.aliyun.com/</a>），每日分享最新產(chǎn)品技術內(nèi)容、官網(wǎng)活動資訊！
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KUDU 介紹前言 近兩年，KUDU 在大數(shù)據(jù)平臺的應用越來越廣泛。在阿里、小米、網(wǎng)易等公司的大數(shù)據(jù)架構中，KUDU 都有著不可替代的地位。本文通過分析 KUDU 的設計， 試圖解釋為什么...
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HIve 配置LZO壓縮
1.下載lzo源碼包，然后進行編譯，下載lzo的源碼包地址https://github.com/twitter/hadoop-lzo/tree/release-0.4.20[...
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操作符&模式匹配和樣例類
1、操作符通常用來構建領域特定語言-內(nèi)嵌在scala的迷你語言。隱試轉換是另一個我們在創(chuàng)建領域特定語言時的工具。2、中置操作符是二元的-它有兩個變量 1 to 2，一元操作符...
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數(shù)倉--Azkaban3-mysql中元數(shù)據(jù)庫面試被問到Azkaban的job歷史信息存在那張表中 概述 Azkaban3 共 15 張表，分別用于存儲任務調(diào)度，定時任務，觸發(fā)器，項目 Project,工作 Flows，...
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6.5.1蒙塔卡羅模擬理論概述。.where、.sqrt蒙塔卡羅模擬：通過隨機采樣來找到問題的近似答案 '蒙特卡羅模擬方法，又稱，‘隨機抽樣’或‘統(tǒng)計實驗方法，是以概率和統(tǒng)計盧綸方法位基礎的一種計算方法 1--創(chuàng)建數(shù)據(jù) np.ra...
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《利用Python進行數(shù)據(jù)分析·第2版》第11章 時間序列第1章 準備工作[http://www.itdecent.cn/p/04d180d90a3f]第2章 Python語法基礎，IPython和Jupyter[https://...
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《利用Python進行數(shù)據(jù)分析·第2版》第5章 pandas入門第1章 準備工作第2章 Python語法基礎，IPython和Jupyter第3章 Python的數(shù)據(jù)結構、函數(shù)和文件第4章 NumPy基礎：數(shù)組和矢量計算第5章 panda...
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《利用Python進行數(shù)據(jù)分析·第2版》第4章 NumPy基礎：數(shù)組和矢量計算第1章 準備工作第2章 Python語法基礎，IPython和Jupyter第3章 Python的數(shù)據(jù)結構、函數(shù)和文件第4章 NumPy基礎：數(shù)組和矢量計算第5章 panda...
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《利用Python進行數(shù)據(jù)分析·第2版》第2章 Python語法基礎，IPython和Jupyter Notebooks第1章 準備工作第2章 Python語法基礎，IPython和Jupyter Notebooks第3章 Python的數(shù)據(jù)結構、函數(shù)和文件第4章 NumPy基礎：數(shù)組和矢量計...
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《利用Python進行數(shù)據(jù)分析·第2版》第1章 準備工作《利用Python進行數(shù)據(jù)分析·第3版》新版上市[https://u.jd.com/W8xSkzl]，新版使用的是Pandas 1.4，更新了不少內(nèi)容。為了幫助大家學習，這次...
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調(diào)參必備--Grid Search網(wǎng)格搜索關注小編的公眾號，一起來交流學習吧！ 什么是Grid Search 網(wǎng)格搜索？ Grid Search：一種調(diào)參手段；窮舉搜索：在所有候選的參數(shù)選擇中，通過循環(huán)遍歷，嘗試每一...
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數(shù)據(jù)特征分析
①分布分析：基本分析、數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計量、結構分析② 絕對數(shù)比較-差、相對數(shù)比較-相除 空間結構比較：時間相同的情況下，橫向對比分析。動態(tài)分析對比：縱向對比分析，同一現(xiàn)象在不同...
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ROC曲線和AUC面積
AUC 是一個模型評價指標：只能用于二分類模型的評價。AUC的計算同時考慮了正比例和負比例的，在樣本不均衡的情況下，依然能夠對分類器做出合理的評價。分類器對兩個隨時樣本進行預...
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本博客純屬胡說八道，有疑問還請自行翻閱相關資料
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EM算法和混合高斯模型（一）EM（Expectation Maximization）算法是一種迭代算法，用于含有隱變量的概率模型參數(shù)的極大似然估計，或極大后驗估計。EM算法的每次迭代由兩步組成：E步，求...
