全部 Python+大數(shù)據(jù)新聞動態(tài) Python+大數(shù)據(jù)技術(shù)文章 Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題 技術(shù)問答

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    詳細(xì)說說全量表、增量表和拉鏈表

    全量表(Full Load Table)、增量表(Incremental Load Table)和拉鏈表(Slowly Changing Dimension Table)都是數(shù)據(jù)倉庫中常見的表設(shè)計模式，用于管理數(shù)據(jù)變化和維護(hù)歷史記錄。以下是它們的詳細(xì)說明。 查看全文>>

    Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2024-03-04 |傳智教育 |全量表、增量表和拉鏈表

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    ClickHouse的核心特性是什么?

    ClickHouse是一個開源的列式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，專門設(shè)計用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。其核心特性包括。 查看全文>>

    Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2024-02-23 |傳智教育 |ClickHouse的核心特性是什么

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    Flink如何計算實時的topN?

    Apache Flink是一個流式處理引擎，可以用來實現(xiàn)實時的TopN計算。實時TopN是指在不斷流入數(shù)據(jù)的流式數(shù)據(jù)集中，實時地計算出排名前N的元素。以下是實現(xiàn)實時TopN的一般步驟。 查看全文>>

    Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2024-02-22 |傳智教育 |Flink如何計算實時的topN

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    Kafka并不支持主寫從讀(讀寫分離)，這是為什么呢?

    Kafka最初設(shè)計并不是為了支持傳統(tǒng)的主寫從讀(讀寫分離)模式，而是專注于分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)。這種設(shè)計決策反映了Kafka的初衷和目標(biāo)，主要基于以下幾個考慮因素。 查看全文>>

    Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2024-02-21 |傳智教育 |Kafka為什么不支持主寫從讀

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    在處理大數(shù)據(jù)過程中，怎樣保證得到期望值?

    首先，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量是高的。這包括數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、一致性和可靠性。不良的數(shù)據(jù)質(zhì)量會導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確，從而無法得到期望值。 查看全文>>

    Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2024-02-20 |傳智教育 |在處理大數(shù)據(jù)過程中，怎樣保證得到期望值

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    如何在Python中隨機化列表中的元素?

    在Python中，可以使用random模塊來隨機化列表中的元素。具體步驟如下。 查看全文>>

    Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2024-02-19 |傳智教育 |如何在Python中隨機化列表中的元素

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    數(shù)據(jù)傾斜有哪幾種優(yōu)化思路?

    數(shù)據(jù)傾斜是在分布式計算中經(jīng)常遇到的一個問題，它指的是某些特定的鍵值(key)在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率過高，導(dǎo)致在計算過程中出現(xiàn)負(fù)載不均衡，從而影響整體性能。以下是一些數(shù)據(jù)傾斜優(yōu)化的常見思路。 查看全文>>

    Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2024-02-04 |傳智教育 |數(shù)據(jù)傾斜有哪幾種優(yōu)化思路

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    spark讀取數(shù)據(jù)，是幾個Partition呢?

    在Apache Spark中，數(shù)據(jù)的分區(qū)數(shù)取決于我們讀取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源和Spark的默認(rèn)設(shè)置。不同的數(shù)據(jù)源和文件格式可能采用不同的分區(qū)策略。 查看全文>>

    Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)常見問題2024-02-03 |傳智教育 |spark讀取數(shù)據(jù)，是幾個Partition

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