不多说,直接上干货! Impala和Hive的关系(详解) 扩展博客 给Clouderamanager集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解) 参考 hortonworks ambari集成impala ambari hdp 集成 impala 欢迎大家,加入我的微信公众号:大数据躺过的坑        人工智能躺过的坑       同时,大家可以关注我的个人博客:    http://www.cnblogs.com/zlslch/   和     http…

原文:最锋利的Visual Studio Web开发工具扩展:Web Essentials详解 Web Essentials是目前为止见过的最好用的VS扩展工具了,具体功能请待我一一道来. 首先,从Extension Manager里安装:最新版本是19号发布的2.5版 然后重启你的VS开发环境,就可以使用它提供的方便功能了. Web Essentials对CSS.JavaScript和HTML都提供了很多快捷的功能支持,具体列表如下: CSS 即时预览Live Web Preview每次修改的…

Java基础-DButils工具类(QueryRunner)详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 如果只使用JDBC进行开发,我们会发现冗余代码过多,为了简化JDBC开发,本案例我们讲采用apache commons组件一个成员:DBUtils.DBUtils就是JDBC的简化开发工具包.需要项目导入commons-dbutils-1.7.jar才能够正常使用DBUtils工具.安装方式可参考:“http://www.cnblogs.com/yinzhengji…

扩展博客 以下,是我在手动的CDH版本,安装Hue. CDH版本大数据集群下搭建Hue(hadoop-2.6.0-cdh5.5.4.gz + hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz)(博主推荐) 以下,是我在Ambari集群平台下,安装Hue. 给Ambari集群里安装可视化分析利器工具Hue步骤(图文详解) 本博文呢,是在Clouderamanager集群集群里 这个很简单,不多说,直接在Add services里,添加就是了 藏经阁技术资料分享群二维码…

这个很简单,在集群机器里,选择就是了,本来自带就有Impala的. 扩展博客 给Ambari集群里安装基于Hive的大数据实时分析查询引擎工具Impala步骤(图文详解)…

扩展博客 以下,是我在手动的CDH版本平台下,安装Hue. CDH版本大数据集群下搭建Hue(hadoop-2.6.0-cdh5.5.4.gz + hue-3.9.0-cdh5.5.4.tar.gz)(博主推荐) 以下,是我在Clouderamanager平台下,安装Hue. 给Clouderamanager集群里安装可视化分析利器工具Hue步骤(图文详解) 本博文呢,是在ambari集群里 首先, https://github.com/EsharEditor/ambari-hue-servic…

数据分析使企业能够分析其所有数据(实时,历史,非结构化,结构化,定性),以识别模式并生成洞察力,以告知并在某些情况下使决策自动化,将数据情报与行动联系起来.当今最好的数据分析工具解决方案支持从访问.准备和分析数据到实时分析和监视结果之间端到端分析过程.下面我们来一起看看数据分析工具需要具备哪些功能吧.一.基本数据分析工具功能包括以下几个方面​1.商业智能和报告分析数据并向业务主管和其他最终用户提供可操作的信息,以便他们可以做出明智的业务决策,这是数据分析的最大用途之一.数据分析也称为"商业智能&…

不多说,直接上干货! Redis Desktop Manager是一个可视化的Redis数据库管理工具,使用非常简单.       官网下载:https://redisdesktop.com/download github地址:https://github.com/uglide/RedisDesktopManager/releases 一.下载 Redis Desktop Manager 百度网盘:http://pan.baidu.com/s/1kU8sY3P 文件名称:redis-deskto…

前期博客 基于JDBC的跨平台数据库管理工具DbVisualizer安装步骤(图文详解)(博主推荐) 上图,所示,说明这个还只是免费版而已,没又破解为Pro版本. 接下来,就是带领大家如何正确且成功破解: 1.把lib/dbvis.jar里面的这个文件dbvis.puk替换掉(用WinRAR打开dbvis.jar即可替换,或者用360压缩都可以) 即是拿哪个来替换掉呢? http://download.csdn.net/detail/wowunaileshima/9560559#comment…

在日常的数据分析中,经常需要将数据根据某个(多个)字段划分为不同的群体(group)进行分析,如电商领域将全国的总销售额根据省份进行划分,分析各省销售额的变化情况,社交领域将用户根据画像(性别.年龄)进行细分,研究用户的使用情况和偏好等.在 Pandas 中,上述的数据处理操作主要运用 groupby 完成,这篇文章就介绍一下 groupby 的基本原理及对应的 agg.transform 和 apply 操作.PS:很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了或者没好的教程从而导致…