给大家带来的一篇关于大数据相关的电子书资源,介绍了关于大数据、大数据系统方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小100 MB,南森·马茨(Nathan Marz),詹编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.4。
随着社交网络、网络分析和智能型电子商务的兴起,传统的数据库系统显然已无法满足海量数据的管理需求。 作为一种新的处理模式,大数据系统应运而生,它使用多台机器并行工作,能够对海量数据进行存储、处理、分析,进而帮助用户从中提取对优化流程、实现高增长率的有用信息,做更为精准有效的决策。 但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。
本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具,来创建这些系统。它将描述一个可扩展的、易于理解大数据系统的方法——可以由小团队构建并运行。本书共18章,除了介绍基本概念,其他章节采用“理论+示例”的方式来阐释相关概念,并使用现实世界中的工具加以论证。其中,第1章介绍了数据系统的原理,给出了Lambda架构的概述,并概述了构建任何数据系统的广义方法。第2~9章集中阐述Lambda架构的批处理层。第10章和第11章集中阐述服务层,让读者了解只批量写入的特定数据库——这些数据库比传统数据库更简单,它们具有出色的性能,并具备可操作性、稳健性等特点。第12~17章集中阐述速度层,让读者更明确地了解NoSQL数据库、流处理和管理增量计算的复杂性。 第18章通过综合回顾Lambda架构的相关知识,帮助读者了解增量批处理、基本Lambda架构的变种,以及如何充分利用资源。
30个mysql千万级大数据SQL查询优化技巧详解
1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num is null可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询:select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或操作符,否则引擎将放弃使用索引而进行全表扫描。 4.应尽量避免在 where 子句中使用or 来连接条件,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:select id from t where num=10 or num=20可以这样查询:select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 5.in 和……
为什么入门大数据选择Python而不是Java?
马云说:“未来最大的资源就是数据,不参与大数据十年后一定会后悔。”毕竟出自wuli马大大之口,今年二月份我开始了学习大数据的道路,直到现在对大数据的学习脉络和方法也渐渐清晰。今天我们就来谈谈学习大数据入门语言的选择。当然并不只是我个人之见,此外我搜集了各路大神的见解综合起来跟大家做个讨论。 java和python的区别到底在哪里? 官方解释:Java是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序……
mysql大数据查询优化经验分享(推荐)
正儿八经mysql优化! mysql数据量少,优化没必要,数据量大,优化少不了,不优化一个查询10秒,优化得当,同样查询10毫秒。 这是多么痛的领悟! mysql优化,说程序员的话就是:索引优化和where条件优化。 实验环境:MacBook Pro MJLQ2CH/A,mysql5.7,数据量:212万+ ONE: select * from article INNER JOIN ( SELECT id FROM article WHERE length(content_url) 0 and (select status from source where id = article.source_id)=1 and (select status from category where id = article.category_id)=1 and status = 1 and id 2164931 order by stick desc,pub_time desc limit 240,15 ) AS tUSING(id); 咋一看,大佬肯定会想杀了我,没事做啥自关联,还是inner join。XX楼的,把我的杀猪刀拿来,我要宰了博主!……
jQuery插件select2利用ajax高效查询大数据列表(可搜索、可分页)
select2是一款jQuery插件,是普通form表单select组件的升级版。 可以定制搜索、远程数据集(Remote data,本篇主要介绍点)、无限滚动(数据分页功能,这一点很妙)、还有很多高端的参数设置(有需要的下次介绍)。 内置了40种国际化语言,不过这里我们只需要用到中文。 同时支持现代和传统浏览器内置,甚至包括惹人不高兴的IE8。 那么,现在让我们开始一段select2的奇幻之旅吧! 一、惊艳的效果,来一睹为快吧 本地实战结果 二、导入css和js到网站上 1.使用CDN,节省自己网站的流量 link href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/select2/4.0.3/css/select2.min.css" rel="external nofollow" rel="stylesheet" /script src="https://cdnjs.cloudf……
python使用pandas处理大数据节省内存技巧(推荐)
一般来说,用pandas处理小于100兆的数据,性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时,将会比较耗时,同时会导致程序因内存不足而运行失败。 当然,像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集,但要想充分发挥这些工具的优势,通常需要比较贵的硬件设备。而且,这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据,我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势,而不是换用其他工具。 本文我们讨论pandas的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少dataframe近90%的内存占用。 处理棒球比赛记录数据 我们将处理13……
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《数据产品经理修炼手册从零基础到大数据产品实践》共8章,全方位和详细地详细介绍了统计数据产品运营的日常事务、必须的基本知识和常见的统计分析方法,也详细介绍了数据仓库的基础
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