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gracejpw1117

skewjoin參數(shù)設(shè)置解決Hive由于join產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題

在Hive的數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，由于join造成的傾斜，常見(jiàn)情況是不能做map join的兩個(gè)表(能做map join的話基本上可以避免傾斜)，其中一個(gè)是行為表，另一個(gè)應(yīng)該是屬性表。比如我們有三個(gè)表，一個(gè)用戶屬性表users，一個(gè)商品屬性表items，還有一個(gè)用戶對(duì)商品的操作行為表日志表logs。假設(shè)現(xiàn)在需要將行為表關(guān)聯(lián)用戶表：select * from logs l join users u on

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我是大魔王哈哈

scp: /usr/local/hadoop/ /hadoop-2.7.3: Permission denied

出現(xiàn)Permission denied是因?yàn)槲覀儼盐募cp到了aworker01的hduser01用戶下面，我們只需要把hduser01用戶改為root用戶即可

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PanHero_龍寶寶

終于迎來(lái)三天假期

開(kāi)心開(kāi)心開(kāi)心開(kāi)心

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gracejpw1117

大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的演進(jìn)之路

1、石器時(shí)代大數(shù)據(jù)技術(shù)剛起步時(shí)平臺(tái)架構(gòu)很簡(jiǎn)單，數(shù)據(jù)流從日志通過(guò)RSYNC(linux系統(tǒng)下的數(shù)據(jù)鏡像備份工具)流入到Hive，然后通過(guò)Hive SQL語(yǔ)句統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果導(dǎo)入到MySQL，最后形成報(bào)表展示。整個(gè)流程的驅(qū)動(dòng)基于Shell腳本完成，報(bào)表系統(tǒng)和數(shù)據(jù)處理是利用Java實(shí)現(xiàn)。所有業(yè)務(wù)需求都是手工處理，所有報(bào)表都要寫(xiě)Java代碼開(kāi)發(fā)，這個(gè)給開(kāi)發(fā)人員造成了很大的工作量，并且用戶獲取數(shù)據(jù)周期長(zhǎng)，速度

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我是大魔王哈哈

MetaException：Hive Schema version 2.3.0 does not match metastore's schema version 1.2.0 Metastore

造成如下圖所示錯(cuò)誤的原因是：hive schema和metastore schema 版本不一致造成的解決方法：1. 使用root身份訪問(wèn)mysql mysql -u root -p password2. 使用hive數(shù)據(jù)庫(kù) use hive3. 查看version表中Schema的版本 select * from version;4. 更新version表中schema版本

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PanHero_龍寶寶

MySQL還挺難的

雖然上課都聽(tīng)懂了但每次都要對(duì)著老師以前講過(guò)的題參考代碼才能做出來(lái)根本沒(méi)辦法獨(dú)立完成

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永洪科技

深度分析數(shù)據(jù)庫(kù)，從人類“登月”談起

數(shù)據(jù)庫(kù)作為一種數(shù)據(jù)管理的技術(shù)，起源于上世紀(jì)60年代，戰(zhàn)爭(zhēng)中對(duì)于情報(bào)管理的需要，而出現(xiàn)。但是促使數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，在短短10年間快速發(fā)展，取得突破性進(jìn)展的，卻是航天事業(yè)。上面這張圖，是土星五號(hào)的整體結(jié)構(gòu)示意圖。來(lái)自百科中關(guān)于土星五號(hào)的介紹:“土星5號(hào)仍是人類歷史上使用過(guò)的自重最大的運(yùn)載火箭，高達(dá)110.6米，起飛重量3038.5噸；總推力達(dá)3408噸，月球軌道運(yùn)載能力45噸，近地軌道運(yùn)載能力118噸。它曾

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anranhui

修改jupyter notebook的工作目錄

首先anaconda powershell prompt中輸入：F: ——進(jìn)入F盤(pán)然后輸入：dir——查看F盤(pán)所有文件輸入：cd"Jupyter notebook"——進(jìn)入到Jupyter notebook中，輸入：Jupyter notebook由此，電腦就給我們分配了一個(gè)8889端口。在8889端口下面我們就進(jìn)入了我們新建的并行的jupyter 服務(wù) 。服務(wù)所在的目錄就是我們所在的目錄。我們可

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我是大魔王哈哈

TypeError:’JavaPackage’object is not callable

我們把需要的 jar 包放在spark下面之后運(yùn)行相應(yīng)的代碼有時(shí)會(huì)報(bào) ’JavaPackage’object is not callable 這種錯(cuò)誤這是因?yàn)槲覀兊膕park已經(jīng)啟動(dòng) 這時(shí)并不能識(shí)別我們新加入的jar包，我們需要關(guān)閉spark之后重新啟動(dòng)spark 這時(shí)再運(yùn)行程序就可以解決這個(gè)問(wèn)題了

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我是大魔王哈哈

在服務(wù)器上啟動(dòng)jupyter之后無(wú)法在瀏覽器中訪問(wèn)

如圖中所示：這是因?yàn)槲覀冊(cè)跒g覽器中輸入的網(wǎng)址信息有誤，我們要把網(wǎng)址中的cda改成服務(wù)器的ip地址即可訪問(wèn)成功

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陳革007

數(shù)據(jù)分析流程---思維導(dǎo)圖

來(lái)自助教老師早上的分享,加工成導(dǎo)圖分享給大家

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陳革007

機(jī)器學(xué)習(xí): 決策樹(shù)的剪枝策略及其優(yōu)缺點(diǎn)

決策樹(shù)的剪枝方法主要分為兩大類：預(yù)剪枝和后剪枝兩種。預(yù)剪枝：當(dāng)最優(yōu)分裂點(diǎn)對(duì)應(yīng)的增益值為負(fù)值是停止分裂。它的優(yōu)點(diǎn)是，計(jì)算時(shí)間上能保證最優(yōu)；缺點(diǎn)則是將來(lái)的某個(gè)時(shí)刻也許能夠獲取更高的增益，也就是說(shuō)它不能保證最優(yōu)。后剪枝：將決策樹(shù)增長(zhǎng)到它的最大深度，遞歸的進(jìn)行剪枝，剪去那些使得增益值為負(fù)值的葉子節(jié)點(diǎn)。它的優(yōu)點(diǎn)是能夠保證決策樹(shù)最優(yōu)；缺點(diǎn)是比預(yù)剪枝計(jì)算復(fù)雜度高很多。

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陳革007

機(jī)器學(xué)習(xí): 決策樹(shù) 三種數(shù)的對(duì)比

ID3，C4.5，CART算法對(duì)比

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陳革007

機(jī)器學(xué)習(xí): 聚類什么是DBSCAN

DBSCAN是一種基于密度的空間聚類算法,它不需要定義簇的個(gè)數(shù),而是將具有足夠高密度的區(qū)域劃分為簇,并在有噪聲的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇,在此算法中將簇定義為密度相連的點(diǎn)的最大集合

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bowan.

統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的分布

常用的分布1.正態(tài)分布：一個(gè)神奇的分布：任何分布任何統(tǒng)計(jì)量隨著其自由度或樣本量的增大，其最終都會(huì)服從正態(tài)分布——正態(tài)分布是所有分布的終極狀態(tài)。因此：當(dāng)要計(jì)算一般正態(tài)分布的概率時(shí)，應(yīng)先將其轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布再計(jì)算。2.卡方分布：是相互獨(dú)立的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的平方和3.t分布：實(shí)際上是Z分布小時(shí)候的樣子（矮一點(diǎn)、胖一點(diǎn)），自由度n就是他的年齡，隨著年齡的增大他逐漸變高變瘦變成了Z分布。4.F分布5.各分布

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陳革007

機(jī)器學(xué)習(xí): KNN 預(yù)測(cè)范圍注意點(diǎn)

KNN 不能做超出訓(xùn)練集范圍(0-70)的預(yù)測(cè), 否則就是一條直線, 如下:

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PanHero_龍寶寶

繼續(xù)學(xué)習(xí)

疫情減薪是個(gè)好東西，讓我反思自己，原來(lái)的工作到底是否適合我，最后裸辭學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)行，加油

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小小麟

阿發(fā)發(fā)發(fā)發(fā)發(fā)

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PanHero_龍寶寶

沒(méi)有Mojito的周一

有些知識(shí)點(diǎn)，聽(tīng)課時(shí)跟不上大家的節(jié)奏，就覺(jué)得老師講的快。到了有些我理解比較快的知識(shí)點(diǎn)，做完等老師給大家答疑時(shí)，啊，真香~~

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bowan.

power BI不同維度計(jì)算度量

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