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基于大数据爬虫技术的图书推荐系统与可视化平台设计和实现

基于大数据爬虫技术的图书推荐系统与可视化平台设计和实现随着互联网的迅猛发展,图书的种类和数量急剧增加,如何在海量数据中为用户提供个性化的推荐服务成为一个重要课题。本文将探讨基于大数据爬虫技术的图书推荐系统的设计与实现,并通过数据可视化平台展示推荐结果。一、系统设计本系统主要分为数据采集、数据处

Anaconda安装教程(超详细版)

Anaconda 是一个开源的 Python 和 R 语言分发工具,它提供了一个直观的安装程序,帮助用户轻松安装、管理和部署各种数据科学、机器学习和深度学习的包。本文将详细介绍 Anaconda 的安装过程,从下载、安装到环境的配置等步骤。一、下载 Anaconda首先,我们需要从 Anacon

地址转坐标:利用高德API进行批量地理编码

在现代社会中,地址信息的处理变得越来越重要,尤其是在地理信息系统(GIS)、物流、出行等领域,地理编码(Geocoding)和反地理编码(Reverse Geocoding)是非常常见的需求。地理编码是将地址转换为坐标(经纬度)的过程,反之亦然。高德API提供了一些便捷的服务,可以帮助开发者高效地进

大数据-154 Apache Druid 架构与原理详解 基础架构、架构演进

Apache Druid是一种高性能的实时分析数据库,广泛用于大数据应用场景,特别是数据分析、商业智能以及交互式查询等需求。它的架构设计特别适合处理大规模的数据集,支持快速查询,并能应对高并发请求。本文将对Druid的基础架构、架构演进及其工作原理进行详细解读。Druid架构Druid的架构可以

大数据-96 Spark 集群 SparkSQL Scala编写SQL操作SparkSQL的数据源:JSON、CSV、JDBC、Hive

大数据与Spark集群的SparkSQL操作随着大数据技术的快速发展,Spark作为一种高效的处理大数据的工具,得到了广泛的应用。SparkSQL是Apache Spark中一个重要的模块,提供了结构化数据的处理能力,可以使用SQL语言直接对数据进行查询和操作。本文将探讨如何使用SparkSQL处

【Python篇】深入挖掘 Pandas:机器学习数据处理的高级技巧

深入挖掘 Pandas:机器学习数据处理的高级技巧Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的强大工具。它通过灵活的数据结构,使得对数据的操作变得简单、高效,尤其是在机器学习的数据准备阶段。本文将介绍一些高级技巧,以帮助你更好地使用 Pandas 进行数据处理。1. 数据清洗在进行机

stata 代码实现熵值法计算 含常见问题解答

熵值法是一种常用的数据赋权方法,广泛应用于多指标评价体系中。其基本理念是通过计算各个评价指标的信息熵,来确定各指标的权重。熵值法具有客观、公平的特点,能够有效避免主观判断带来的偏差。一、熵值法的基本步骤数据标准化:将不同特征的指标进行标准化处理,使得它们的量纲一致。计算熵值:通过标准化后的数

基于大数据爬虫+Python+SpringBoot+Hive的网络电视剧收视率分析与可视化平台系统(源码+论文+PPT+部署文档教程等)

在近年来,网络电视剧逐渐成为观众喜爱的娱乐方式,收视率作为衡量其受欢迎程度的重要指标,分析其变化和趋势具有重要的现实意义。本项目旨在基于大数据爬虫、Python、Spring Boot、Hive等技术,构建一个网络电视剧收视率分析与可视化平台。以下将详细介绍该系统的架构、实现过程及所涉及到的代码示例

Hadoop的安装和使用-2024年08月01日

Hadoop的安装和使用Hadoop是一个开源的分布式计算框架,广泛用于大数据处理。它能够处理海量数据并以高效的方式进行存储和分析。本文旨在介绍Hadoop的安装与基本使用,适合初学者。一、安装前的准备系统要求:Hadoop可以在Linux、Windows等操作系统上运行,但通常推荐使用Li