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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

    • 大数据好学吗?什么是大数据?

      好学的,其实不管学习什么编程类的技术都是学习的计算机语言的思维,既然对大数据感兴趣,可以先试试,现在最不缺的就是尝试机会,能那高的薪资我们就不拿低的,在这时候会有比较多的声音说大数据比较难,这个说难度是站在2010年前后去说的,当时提及大数据概念都比较少,处于摸着石头过河的时代,经历10年的发展,现在大数据技术已经非常的成熟,涉及的行业也是越来越多,转化成学习也比较简单。 查看全文>>

      Python+大数据学习常见问题2023-05-12 |传智教育 |大数据好学吗

    • Python函数装饰器有什么作用?

      Python函数装饰器是一种语法结构,它可以用于修改函数或类的行为。它们提供了一种简单而灵活的方式来改变函数的行为,而无需修改函数的源代码。下面列举了Python函数装饰器的一些常见用途: 查看全文>>

      Python+大数据学习常见问题2023-05-08 |传智教育 |Python函数装饰器有什么作用

    • 操作系统有哪些种类?

      操作系统(operating system,简称OS)是管理计算机硬件与软件资源的程序,需要处理如:管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入设备与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务;没有操作系统的机器称之为裸机,不管是开发还是使用都十分不便。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。 查看全文>>

      Python+大数据学习常见问题2023-05-05 |传智教育 |操作系统分类,操作系统概念

    • NumPy中有哪些操作Python列表的函数?

      NumPy是一个强大的数值计算库,提供了许多操作和函数来处理数组。下面是一些常用的NumPy函数,用于操作Python列表的演示代码:1.创建数组2.访问数组元素 查看全文>>

      Python+大数据学习常见问题2023-05-04 |传智教育 |NumPy,Python列表,函数

    • 大数据的5V特征指的是什么?

      大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合;是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 查看全文>>

      Python+大数据学习常见问题2023-05-02 |传智教育 |大数据5V特征,大数据应用场景和领域

    • Python中range&xrange有什么区别?

      在Python 2中,存在两个用于生成整数序列的函数:range和xrange。它们在功能上有一些区别。1.range函数返回一个列表,其中包含指定范围内的整数序列。例如,range(5)将返回一个列表 [0, 1, 2, 3, 4]。2.xrange函数返回一个迭代器对象,它按需生成指定范围内的整数序列。它不会立即生成整个列表,而是根据需要逐个生成元素。这在处理大型范围时可以节省内存空间。 查看全文>>

      Python+大数据学习常见问题2023-05-02 |传智教育 |range,&xrange,迭代器

    • Doris能用来做什么?Doris的特点

      Apache Doris是一个现代化的基于MPP(大规模并行处理)技术的分析型数据库产品。简单来说,MPP是将任务并行的分散到多个服务器和节点上,在每个节点上计算完成后,将各自部分的结果汇总在一起得到最终的结果(与Hadoop相似)。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris可以满足多种数据分析需求,例如固定历史报表,实时数据分析,交互式数据分析和探索式数据分析等。令数据分析工作更加简单高效。 查看全文>>

      Python+大数据学习常见问题2023-04-28 |传智教育 |Doris的用途,Doris核心特性

    • 什么是分桶表?如何创建分桶表?

      Hive的分区可以将整体数据划分成多个分区,从而优化查询,但是并非所有的数据都可以被合理分区,会出现每个分区数据大小不一致的问题,有的分区数据量很大,有的分区数据量却很小,这就是常说的数据倾斜。为了解决分区可能带来的数据倾斜问题,Hive提供了分桶技术,Hive中的分桶是指定分桶表的某一列,让该列数据按照哈希取模的方式随机、均匀地分发到各个桶文件中。本节详细讲解创建分桶表的相关操作。 查看全文>>

      Python+大数据学习常见问题2023-04-26 |传智教育 |分桶表,分桶表创建

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