全部 Python+大数据新闻动态 Python+大数据技术文章 Python+大数据学习常见问题 技术问答

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    数据清洗的定义是什么?

    数据清洗技术是提高数据质量的有效方法。这项技术是一个较新的研究领域，对大数据集的清洗工作需要花费很长的时间。由于不同的应用领域对数据清洗有不同的解释，因此数据清洗直到现在都没有一个公认、统一的定义。数据清洗主要应用于3个领域，即数据仓库领域、数据挖掘领域以及数据质量管理领域。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-07-22 |传智教育 |数据清洗,数据清洗定义

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    数据清洗概述：数据质量的评价指标

    数据质量的评价指标主要包括数据的准确性(accuracy)、完整性(completeness)、简洁性(concision)及适用性(applicability)，其中数据的准确性、完整性和简洁性是为了保证数据的适用性。下面针对数据质量的主要评价指标进行详细的介绍。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-07-22 |传智教育 |数据清洗,数据质量评价

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    Python中如何操作Surface对象绘制图形？

    在Surface对象上绘制图形分为加载图片和绘制图片两个步骤。加载图片即将图片读取到程序中，通过pygame中 image模块的load()方法可以向程序中加载图片，生成Surface对象。load()方法的声明如下： 查看全文>>

    Python+大数据技术文章2022-07-21 |传智教育 |Surface对象绘制图形

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    Kettle的设计原则是什么?

    每个ETL工具都会有自己的设计原则，Kettle也不例外。Kettle的设计原则一共有7点，具体内容如下... 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-07-21 |传智教育 |Kettle,Kettle设计原则

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    大数据培训：全量加载与增量加载

    数据的加载是ETL的最后一个阶段，它的主要任务是将数据从临时数据表或文件中加载到指定的数据仓库中。一般来说，可以通过编写SQL语句和利用加载工具将数据加载到数据仓库中。ETL的数据加载和数据抽取类似，将数据加载到目标数据表或者数据仓库的过程中可分为全量加载、增量加载以及批量加载。下面详细介绍一下ETL的全量加载、增量加载以及批量加载。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-07-21 |传智教育 |全量加载,增量加载

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    大数据培训：ETL常见工具介绍

    目前比较流行的ETL工具有Pentaho Kettle、Hawk、Informatica PowerCenter及DataStage，对这些工具的介绍如下... 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-07-20 |传智教育 |ETL常见工具介绍,大数据知识

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    大数据培训：Zookeeper分布式集群部署

    Zookeeper分布式集群部署指的是Zookeeper分布式模式安装。Zookeeper集群搭建通常是由2n+1台服务器组成，这是为了保证Leader选举(基于Paxos算法的实现)能够通过半数以上服务器选举支持，因此，Zookeeper集群的数量一般为奇数。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-07-20 |传智教育 |Zookeeper分布式,Zookeeper集群部署

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    大数据培训：NodeManager无法启动如何解决?

    同学们在进行Hadoop集群的配置和启动时，可能会出现如NodeManager进程无法启动或者启动后自动结束的情况，此时可以查看Hadoop解压包目录中Logs下的日志文件，主要是因为系统内存和资源分配不足。此时，可以参考如下方式，在所有节点的yarn-site.xml配置文件中添加如下参数进行适当调整。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-07-18 |传智教育 |解决NodeManager无法启动,大数据问题

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