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 后端 2024年10月01日 0 点赞 0 评论 25 浏览
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 后端 2024年10月09日 0 点赞 0 评论 25 浏览
SpringBoot中基于JWT的双token(access_token+refresh_token)授权和续期方案 在现代的Web开发中,JWT(JSON Web Token)被广泛应用于用户认证和授权。基于JWT的双token机制,即使用access_token和refresh_token的组合,能够有效地提高应用的安全性和用户体验。下面,我们将探讨如何在Spring Boot中实现这一方案。1. 方案概述 后端 2024年09月24日 0 点赞 0 评论 199 浏览
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 后端 2024年10月19日 0 点赞 0 评论 35 浏览
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 后端 2024年10月03日 0 点赞 0 评论 29 浏览
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 后端 2024年10月11日 0 点赞 0 评论 28 浏览
【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 后端 2024年09月27日 0 点赞 0 评论 32 浏览
大数据-156 Apache Druid 案例实战 Scala Kafka 订单统计 使用Apache Druid进行订单统计的案例实战在现代的数据分析和实时数据处理场景中,Apache Druid作为一个高性能的实时分析数据库,越来越受到欢迎。它的高吞吐量、快速查询能力与灵活的数据建模,非常适合用于时序数据分析。本文将通过一个实际案例,使用Scala和Kafka,结合Apache 后端 2024年10月07日 0 点赞 0 评论 16 浏览
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 后端 2024年09月23日 0 点赞 0 评论 40 浏览
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 后端 2024年10月15日 0 点赞 0 评论 19 浏览