ApacheCN大数据译文集：中文大数据技术文档大全

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0 下载量 72 浏览量 更新于2024-09-28 收藏 90.29MB ZIP 举报
资源摘要信息:"ApacheCN大数据译文集是一套由ApacheCN社区精心翻译并整理的大数据相关技术文档和资料的集合。它通常包含各种关于大数据处理、分析和存储的权威指南，涵盖了从基础理论到实践操作的广泛知识点。这些文档往往由社区成员根据自己在大数据领域的工作经验，对英文原文进行翻译和注释，使之更适合中国读者的学习和使用。" ApacheCN大数据译文集的构成通常包括以下内容： 1. 大数据基础：介绍了大数据的基本概念、特性（通常被称作“4V”：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（真实性））以及其在不同行业中的应用场景。 2. 数据存储技术：涉及Hadoop生态系统中的HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式存储技术，以及NoSQL数据库（如HBase、Cassandra、MongoDB）等内容，讲解了如何存储大规模数据集。 3. 数据处理技术：这部分内容往往包含对MapReduce编程模型的介绍，以及Apache Spark、Flink等大数据处理框架的使用和原理分析。 4. 数据分析技术：介绍了如何利用各种大数据分析技术，包括机器学习、数据挖掘、预测分析等，以帮助企业和个人从大数据中提取有价值的信息。 5. 大数据生态系统工具：可能包含对各种大数据生态系统中的工具和库的介绍，例如Hive、Pig、Zookeeper、Avro等，这些工具对于管理、处理和分析大数据集至关重要。 6. 大数据相关案例研究：提供实际案例分析，讲述在不同业务场景下如何应用大数据技术来解决实际问题。 7. 最新技术趋势：还可能包含对当前大数据领域最新技术趋势的分析，如云计算、边缘计算、人工智能与大数据的结合等。 ApacheCN大数据译文集的整理和发布对于促进国内大数据技术的学习和应用具有重要意义。通过这些翻译资料，可以使得不熟悉英文或难以直接阅读原版资料的技术人员快速获取国际上先进的大数据技术知识，降低学习门槛，推动整个行业的进步。 需要注意的是，由于技术的快速发展，大数据相关的技术和工具也在不断演进，因此在阅读这些译文集时，需要关注资料的发布日期，以确保所学习的是最新的技术。同时，读者在使用这些资料时，还应注意相关法律法规和版权问题，尤其是在商业用途中，要遵守相应的规定。

数据分析--Data Visualization.zip

2022-04-21 上传
02_1.1.2._Some_Books_on_Data_Visualization_00-03-21.mp4 03_1.1.3._Overview_of_Visualization_00-11-02.mp4 04_1.2.1._2-D_Graphics_00-10-09.mp4 05_SVG-example_00-01-34.mp4 06_1.2.2._2-D_Drawing_00-09-11....

books_[.md_&_.ipynb]_Series_of_Artificial_Intell_AI-Notes.zip

2024-09-02 上传
books_[.md_&_.ipynb]_Series_of_Artificial_Intell_AI-Notes

data_train = pd.read_csv('books_train.csv') data_test = pd.read_csv('books_test.csv') data = data_train.append(data_test,ignore_index=True)

2023-06-12 上传
这段代码的作用是将两个 CSV 文件中的数据合并为一个数据集，并忽略原始数据中的索引。...第三行代码将这两个数据集合并为一个名为 "data" 的数据集，并且忽略原始数据中的索引，使得合并后的数据集中的索引是连续的。

用xlwings支持的方式规范改写这段代码：import xlwings as xw import os def main(): mould_excel_path = r'退汇模板.xlsx' ori_excel_path = r'数据源.xlsx' result_folder = './退汇表' if not os.path.exists(result_folder): os.makedirs(result_folder) app = xw.App(visible=False, add_book=False) ori_wb = app.books.open(ori_excel_path) ori_sheet = ori_wb.sheets[0] ori_sheet.calculate() # 计算公式 rows = ori_sheet.used_range.last_cell.row cols = ori_sheet.used_range.last_cell.column for r in range(2, rows + 1): info = {} mould_wb = xw.Book(mould_excel_path) mould_sheet = mould_wb.sheets[0] for c in range(1, cols + 1): if ori_sheet[c, 1].value: info[ori_sheet[c, 1].value] = ori_sheet[r, c].value print(info) mould_sheet.range('F1').value = info['日期'] mould_sheet.range('J1').value = info['凭证号'] mould_sheet.range('J3').value = info['主体\\姓名'] mould_sheet.range('J4').value = info['账户'] mould_sheet.range('J5').value = info['开户行'] mould_sheet.range('J7').value = info['支付金额'] mould_sheet.range('G9').value = info['预算文号'] mould_sheet.range('J10').value = info['款项用途'] result_file_path = os.path.join(result_folder, f"{info['文件名']}.xlsx") mould_wb.save(result_file_path) mould_wb.close() ori_wb.close() app.quit() if __name__ == '__main__': try: main() except Exception as e: input(f"error line:{e.__traceback__.tb_lineno}-{e}")

2023-06-02 上传
import xlwings as xw import os def main(): mould_excel_path = r'退汇模板.xlsx' ori_excel_path = r'数据源.xlsx' result_folder = './退汇表' ... input(f"error line:{e.__traceback__.tb_lineno}-{e}")

帮我检查一下代码中的错误import os import pandas as pd import xlsxwriter if 'myXlsxFolder' not in os.listdir(): os.mkdir('myXlsxFolder') os.chdir('myXlsxFolder') books_data = pd.read_cvs('../result.csv',usecols=['name','author','publisher','price','rate','commen','URL'],na_values = 'NULL') titles = books_data['name'] authors = books_data['author'] publisher = books_data['publisher'] prices = books_data['price'] ratings = books_data['ratings'] comments = books_data['comment'] URLs = books_data['URL'] myXlsxFile = xlsxwriter.Workbook('book_info.xlsx') myWorkSheet = myXlsxFile.add_worksheet('豆瓣读书') nums = len(titles) myWorkSheet.write(0,0,'读书标题') myWorkSheet.write(0,1,'图书作者') myWorkSheet.write(0,2,'出版社') myWorkSheet.write(0,3,'图书价格') myWorkSheet.write(0,4,'图书评分') myWorkSheet.write(0,5,'图书简介') myWorkSheet.write(0,6,'资源地址') myWorkSheet.set_column('A:A',20) myWorkSheet.set_column('B:B',20) myWorkSheet.set_column('C:C',30) myWorkSheet.set_column('D:D',20) myWorkSheet.set_column('E:E',10) myWorkSheet.set_column('F:F',100) myWorkSheet.set_column('G:G',50) for i in range(1,nums): myWorkSheet.write(i,0,titles[i]) myWorkSheet.write(i,1, authors[i]) myWorkSheet.write(i,2, publisher[i]) myWorkSheet.write(i,3,prices[i]) myWorkSheet.write(i,4, ratings[i]) myWorkSheet.write(i,5, comments[i]) myWorkSheet.write(i,6, URLs[i]) myXlsxFile.close()

2023-05-30 上传
books_data = pd.read_csv('../result.csv', usecols=['name','author','publisher','price','rate','commen','URL'], na_values='NULL') titles = books_data['name'] authors = books_data['author'] publisher = ...

sqlserver怎么使用TSQL语句禁用、启用、删除DML触发器，以books表为例，有触发器tr_books_insert和books_delete_trigger

2023-05-25 上传
要禁用一个DML触发器，可以使用DISABLE TRIGGER语句，其语法如下： ...同样，要禁用、启用、删除books_delete_trigger触发器，只需要将上述语句中的tr_books_insert替换为books_delete_trigger即可。

写一个方法消除该方法产生的影响def array_book(): # 创建游标 mycursor = mydb.cursor() # 执行查询操作 mycursor.execute("SELECT * FROM books") # 获取所有查询结果行 books_data = mycursor.fetchall() # 将查询结果转换为数组 for book_data in books_data: book = { "id": int(book_data[0]), # 序号 "btitle": book_data[1], # 书名 "bauthor": book_data[2], # 作者 "byu_data": book_data[3], # 出版时间 "bnumber": int(book_data[4]), # 总书籍数 "ISBN": book_data[5], # 书本编号 "type": book_data[6], # 书本类型 } books.append(book) print(books) mycursor.close()

2023-05-10 上传
可以在方法末尾加上清空数组books的代码，如下所示： ```python def array_book(): # 创建游标 mycursor = mydb.cursor() # 执行查询操作 mycursor.execute("SELECT * FROM books") # 获取所有查询结果行 ...

CREATE OR REPLACE FUNCTION FUNC_CUSTOMER_QTY( P_CUSTOMER_ID customers.customer_id%TYPE ) RETURN books.retail%TYPE AS V_QTY books.retail%TYPE; BEGIN SELECT books.retail*orderitem.quantity INTO V_QTY FROM BOOKS,ORDERITEM,ORDERS WHERE books.isbn=orderitem.isbn AND orders.customer_id=P_CUSTOMER_ID AND orders.order_id=orderitem.order_id ; RETURN V_QTY; EXCEPTION WHEN NO_DATA_FOUND THEN dbms_output.put_line('THE CUSTOMER_ID IS INVALID!'); END; --函数调用 DECLARE V_QTY books.retail%TYPE; V_ID customers.customer_id%TYPE; BEGIN V_ID :=2; V_QTY :=FUNC_CUSTOMER_QTY(V_ID); dbms_output.put_line('客户号为'||V_ID||'的客户订购图书价格总额为'||V_QTY); END;

2023-06-06 上传
该函数使用了一个 SELECT 语句，连接了 BOOKS、ORDERITEM 和 ORDERS 表，根据提供的客户ID查询该客户订购的所有图书，计算出他们的总价，并将结果存储在 V_QTY 变量中。如果没有找到数据，则会抛出一个 NO_DATA_...

if (mysql_query(&mysql, "update books set books_name = '修改成功', books_number = 67,books_price = 200,books_author = '修改成功的作者' where books_id = 1")) { cout << "Error: Query[update] fail." << endl; break; } cout << "update success." << endl; break;把上方代码修改成借书功能，通过id来借书，借书后number-1，还书后id+1

2023-06-01 上传
if (mysql_query(&mysql, "update books set books_number = books_number - 1 where books_id = 1")) { cout [update] fail." ; break; } cout 借书成功。" ; break; ``` 其中，`books_id`为借阅书籍的编号，...

seuser@secbox:/home/cecgw$ unzip BX-CSV-Dump.zip Archive: BX-CSV-Dump.zip error: cannot create BX-Book-Ratings.csv Permission denied replace BX-Books.csv? [y]es, [n]o, [A]ll, [N]one, [r]ename: y error: cannot delete old BX-Books.csv Permission denied error: cannot create BX-Users.csv Permission denied

2023-07-14 上传
sudo unzip BX-CSV-Dump.zip ``` 这将使用管理员权限解压缩文件，并且您可能需要输入密码进行确认。 2. 确保您具有适当的权限来访问目标目录和文件。您可以使用 `ls -l` 命令来查看目录和文件的权限和所有者...
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