- 2023中国高校计算机大赛 — 大数据挑战赛：论文学科分类（清华大学主办） 2023中国高校计算机大赛 — 大数据挑战赛：论文学科分类（清华大学主办）
- 随着大数据时代的到来，数据可视化成为一种重要的工具。它将庞大复杂的数据转化成直观、易懂的图形，便于用户快速理解和分析数据。而Echarts是一种优秀的数据可视化工具，能够帮助我们实现各种各样的数据可视化。本文将详细介绍基于Echarts实现可视化数据大屏大数据可视化的方法和流程，并且给出一个实例进行演示。 Echarts简介Echarts是由百度前端技术部研发的一款开源的数据可视化工具库。它... 随着大数据时代的到来，数据可视化成为一种重要的工具。它将庞大复杂的数据转化成直观、易懂的图形，便于用户快速理解和分析数据。而Echarts是一种优秀的数据可视化工具，能够帮助我们实现各种各样的数据可视化。本文将详细介绍基于Echarts实现可视化数据大屏大数据可视化的方法和流程，并且给出一个实例进行演示。 Echarts简介Echarts是由百度前端技术部研发的一款开源的数据可视化工具库。它...
- 一款基于Kubernetes的云原生大数据平台，致力于简化Kubernetes上大数据集群的运维管理，旨在为用户提供一种简单、高效、可扩展的大数据解决方案。 一款基于Kubernetes的云原生大数据平台，致力于简化Kubernetes上大数据集群的运维管理，旨在为用户提供一种简单、高效、可扩展的大数据解决方案。
- 制作可视化图表的报表类型在Power BI中有很多报表类型供我们选择，选择图表时一定要符合数据分析之间的关系。常见的数据分析关系有五类：对比分析、趋势分析、占比分析、相关性分析、地理地图分析，可以根据以上这五类数据分析关系来选择可视化的图表。一、对比分析展示不同事物或者属性之间的对比，可以使用表、矩阵、条形图、柱状图、组合图、丝带图来展示对比分析数据关系，首选条形图和柱状图。二、趋势分析关心... 制作可视化图表的报表类型在Power BI中有很多报表类型供我们选择，选择图表时一定要符合数据分析之间的关系。常见的数据分析关系有五类：对比分析、趋势分析、占比分析、相关性分析、地理地图分析，可以根据以上这五类数据分析关系来选择可视化的图表。一、对比分析展示不同事物或者属性之间的对比，可以使用表、矩阵、条形图、柱状图、组合图、丝带图来展示对比分析数据关系，首选条形图和柱状图。二、趋势分析关心...
- Power View介绍Power View就是我们说的Power BI中的"报表"视图，简称PV，Power View 中提供了非常多的可视化图表，例如：柱状图、条形图、饼图、折线图等，主要帮助我们实现数据可视化。Power View 页面总体如下，下面分别介绍各个区域的操作要点。一、报表页在Power BI中一张报表不能展示所有的数据报表我们可以创建多个报表页，可以点击"报表页区域"中"... Power View介绍Power View就是我们说的Power BI中的"报表"视图，简称PV，Power View 中提供了非常多的可视化图表，例如：柱状图、条形图、饼图、折线图等，主要帮助我们实现数据可视化。Power View 页面总体如下，下面分别介绍各个区域的操作要点。一、报表页在Power BI中一张报表不能展示所有的数据报表我们可以创建多个报表页，可以点击"报表页区域"中"...
- 动态TOPN统计一、TOPN统计分析在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题，例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析，在Power BI中我们需要使用TOPN函数，TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数，RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据，T... 动态TOPN统计一、TOPN统计分析在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题，例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析，在Power BI中我们需要使用TOPN函数，TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数，RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据，T...
- Flink On Standalone任务提交Flink On Standalone 即Flink任务运行在Standalone集群中，Standlone集群部署时采用Session模式来构建集群，即：首先构建一个Flink集群，Flink集群资源就固定了，所有提交到该集群的Flink作业都运行在这一个集群中，如果集群中提交的任务多资源不够时，需要手动增加节点，所以Flink 基于Stand... Flink On Standalone任务提交Flink On Standalone 即Flink任务运行在Standalone集群中，Standlone集群部署时采用Session模式来构建集群，即：首先构建一个Flink集群，Flink集群资源就固定了，所有提交到该集群的Flink作业都运行在这一个集群中，如果集群中提交的任务多资源不够时，需要手动增加节点，所以Flink 基于Stand...
- Flink 任务提交模式Flink分布式计算框架可以基于多种模式部署，每种部署模式下提交任务都有相应的资源管理方式，例如：Flink可以基于Standalone部署模式、基于Yarn部署模式、基于Kubernetes部署模式运行任务，以上不同的集群部署模式下提交Flink任务会涉及申请资源、各角色交互过程，不同模式申请资源涉及到的角色对象大体相同，下面我们以Flink运行时架构流程为例来总... Flink 任务提交模式Flink分布式计算框架可以基于多种模式部署，每种部署模式下提交任务都有相应的资源管理方式，例如：Flink可以基于Standalone部署模式、基于Yarn部署模式、基于Kubernetes部署模式运行任务，以上不同的集群部署模式下提交Flink任务会涉及申请资源、各角色交互过程，不同模式申请资源涉及到的角色对象大体相同，下面我们以Flink运行时架构流程为例来总...
- Flink集群部署Flink的安装和部署主要分为本地（单机）模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不用修改任何参数，一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在这里不再赘述。集群部署模式主要包含Standalone、Hadoop Yarn 、Kubernetes等，Flink可以借助以上资源管理器来实现分布式计算，目前企业使用最多的是Flink 基于Hadoop Yarn资源管理... Flink集群部署Flink的安装和部署主要分为本地（单机）模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不用修改任何参数，一般在做一些简单测试的时候使用。本地模式在这里不再赘述。集群部署模式主要包含Standalone、Hadoop Yarn 、Kubernetes等，Flink可以借助以上资源管理器来实现分布式计算，目前企业使用最多的是Flink 基于Hadoop Yarn资源管理...
- 集群基础环境搭建Flink可以运行在所有类unix环境中，例如：Linux，Mac OS 和Windows，一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境，后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境，使用的是Centos7.6版本，JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8)，本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置，不再从零... 集群基础环境搭建Flink可以运行在所有类unix环境中，例如：Linux，Mac OS 和Windows，一般企业中使用Flink基于的都是Linux环境，后期我们进行Flink搭建和其他框架整合也是基于linux环境，使用的是Centos7.6版本，JDK使用JDK8版本(Hive版本不支持JDK11,所以这里选择JDK8)，本小节主要针对Flink集群使用到的基础环境进行配置，不再从零...
- Flink批和流案例总结关于Flink 批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意：一、Flink程序编写流程总结编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下：a. 获取flink的执行环境，批和流不同，Execution Environment。 b. 加载数据数据-- soure。 c. 对加载的数据进行转换-- transformation。 d. 对结果进行保... Flink批和流案例总结关于Flink 批数据处理和流式数据处理案例有以下几个点需要注意：一、Flink程序编写流程总结编写Flink代码要符合一定的流程，Flink代码编写流程如下：a. 获取flink的执行环境，批和流不同，Execution Environment。 b. 加载数据数据-- soure。 c. 对加载的数据进行转换-- transformation。 d. 对结果进行保...
- DAX使用场景及常用函数Power BI中DAX函数非常多，功能非常强大，下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数，这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比，为了更方便后续的可视化展示数据，我们新创建可视化展示的页面，创建一个新表存储后续展示的度量值，具体操作如下：经过以上步骤的操作可以在"字段"区域看到对应的新建的"度量值表"，后续在各个场景中使用时需要选中该"度量值表"... DAX使用场景及常用函数Power BI中DAX函数非常多，功能非常强大，下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数，这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比，为了更方便后续的可视化展示数据，我们新创建可视化展示的页面，创建一个新表存储后续展示的度量值，具体操作如下：经过以上步骤的操作可以在"字段"区域看到对应的新建的"度量值表"，后续在各个场景中使用时需要选中该"度量值表"...
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- Redis键(key)keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1)exists key判断某个key是否存在type key 查看你的key是什么类型del key 删除指定的key数据unlink key 根据value选择非阻塞删除仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间ttl... Redis键(key)keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1)exists key判断某个key是否存在type key 查看你的key是什么类型del key 删除指定的key数据unlink key 根据value选择非阻塞删除仅将keys从keyspace元数据中删除，真正的删除会在后续异步操作。expire key 10 10秒钟：为给定的key设置过期时间ttl...
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