1.Hue 概述及版本下载 1)概述 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等. 2)下载 CDH版本下载 官网下载 2.编译安装 1)解压 tar -zxf hue-3.9.0-cdh5.5.0.

气象netCDF数据可视化分析 2019-09-19 15:34:22 自走棋 阅读数 162更多 分类专栏: web前端   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u013270065/article/details/101024796 前言 NetCDF(network Common Data Form)网络通用数据格式是由美国大学大气研究协会(University Corp

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机

作业要求来自于https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 爬虫综合大作业 选择一个热点或者你感兴趣的主题. 选择爬取的对象与范围. 了解爬取对象的限制与约束. 爬取相应内容. 做数据分析与文本分析. 形成一篇文章,有说明.技术要点.有数据.有数据分析图形化展示与说明.文本分析图形化展示与说明. 文章公开发布. 1. 数据爬取 爬虫部分主要是调用官方API,本次用到的API主要有两个: ①获取评论:http://musi

前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f

前言:大数据,人工智能,工业物联网,5G 已经或者正在潜移默化地改变着我们的生活.在信息技术快速发展的时代,谁能抓住数据的核心,利用有效的方法对数据做数据挖掘和数据分析,从数据中发现趋势,谁就能做到精准控制,实时分析,有的放矢,从而获取更快速.更平稳.更长远地发展.在航空领域,机场.航班和航线信息是至关重要的数据,本文将介绍以 HT 为平台,应用 JavaScript.HTML5.GIS 等技术开发的全球航线实例. 界面预览 - 主界面 - 飞机及飞机阴影动画 代码实现 - 场景搭建 本实例的场

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下载版本 cdh版本 http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 我们下载这个 这个是我下载好的 我们解压一下 下载需要的系统包 yum install ant asciidoc cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi gcc gcc-c++ krb5-devel ibtidy libxml2-devel libxslt-devel openldap-devel python-devel sqlite-devel

1.Hue 概述及版本下载 1)概述 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等. 2)下载 CDH版本下载 官网下载 2.编译安装 1)解压 tar -zxf hue-3.9.0-cdh5.5.0.

我们知道nmon是一款轻量级的系统占用极少,监控功能非常强大支持跨平台ARM,centos,ubuntu等等系统的工具下载地:centos7 wget http://sourceforge.net/projects/nmon/files/nmon16e_mpginc.tar.gz 在sourceforge我们可以找到一个基于java编写的解析nmon监控出来的.nmon格式数据解析成报告jar包: sourceforge地址:https://sourceforge.net/projects/jn

参考此文:http://lxw1234.com/archives/2016/06/681.htm

文章系国内领先的 ITOM 管理平台供应商 OneAPM 编译呈现. 概览 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件.最常用于对基础设施和应用数据分析的时间序列数据进行可视化分析,也可以用于其他需要数据可视化分析的领域.Grafana 可以帮助你查询.可视化.告警.分析你所在意的指标和数据.可以与整个团队共享,有助于培养团队的数据驱动文化. Grafana 有强大的社区支持,有丰富的模板插件,足够满足需要的功能特性.几乎可以集成任何数据源.监控工具和告警平台.可谓是不可多得的神器.也

本文由  网易云发布. 作者:范欣欣 本篇文章仅限内部分享,如需转载,请联系网易获取授权. 众所周知,HBase默认适用于写多读少的应用,正是依赖于它相当出色的写入性能:一个100台RS的集群可以轻松地支撑每天10T 的写入量.当然,为了支持更高吞吐量的写入,HBase还在不断地进行优化和修正,这篇文章结合0.98版本的源码全面地分析HBase的写入流程,全文分为三个部分,第一部分介绍客户端的写入流程,第二部分介绍服务器端的写入流程,最后再重点分析WAL的工作原理(注:从服务器端的角度理解,HB

前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,

PoPo数据可视化 聚焦于Web数据可视化领域, 发现前端可视化领域有意思的内容. 涵盖前端可视化领域最新资讯, 开源可视化库的发布更新消息, 可视化案例分析与讲解, 可视化技术文章, 可视化大神的日常, 可视化八卦等等...不想错过前端可视化领域的精彩内容, 就快快关注我们吧 :) 行业  DataHunte获Ventech China千万级A轮融资,致力于数据可视化分析 8月31日消息,近日,业务数据协作平台DataHunter宣布完成千万级人民币A轮融资,由Ventech China独家投

本文来自网易云社区. 关于如何选择BI数据可视化工具,总体而言,主流BI产品在选择的时候要除了需要考虑从数据到展现.从公司内到公司外等各种场景,结合前面朋友的回答,还需要考虑以下几点:1:以后的数据处理能力,是否能够在大批量,上亿条数据的情况下给出解决方案:2:BI的侧重点是不是和公司的需求匹配,如报表智能预警还是预测分析或者是数据挖掘:3:厂商的创新能力和迭代速度,因为BI发展太过迅速,没人想买一个产品刚刚部署用了好长时间没有更新的:4:移动办公支持能力:5:最重要的,厂商的服务水平,作为B端

个人非常喜欢这种说法,最后一公里不是说目标全部达成,而是把整个路程从头到尾走了一遍. 大数据在经过前几年的野蛮生长以后,开始与数据中台的概念一同向着更实际的方向落地.有人问,数据可视化是不是等同于数据大屏.数据大屏是数据可视化的一部分,其承载更多的是展示与监控的功能. 而真正对业务产生影响的,确是比较低调的自助数据可视化系统(商用的一般称之为BI系统),支撑着公司的指标体系,为业务的发展,企业的数字化驱动提供帮助. 本文将对比Superset,Redash,Metabase,Davinci,Da

​入门Excel容易,想要精通就很难了,大部分人通过学习能掌握60%的基础操作,但是一些复杂数据可视化分析就需要用到各种技巧,操作理解难度加深 Excel作为一直是使用最广泛的数据表格工具,在数据量日渐庞大的今天,开始出现它的短板.Excel数据清洗和计算效率低下,需要进行大量重复性.低附加值的人工操作,数据分析周期长:Excel几万条数据就会把一般性能的电脑弄卡:Excel入门容易,精通困难,尤其是做专业的数据分析,还能自动筛选,联动可视化势必要写大量的VBA.那么有没有一款可以在业务上代替E

任何一项产品的选择都需要谨慎而全面,BI数据可视化工具的选择就更不用说了.作为企业的IT部门,如果没有良好的BI工具支持,IT部门将会十分容易陷入困境.那么面对多元化的BI工具市场,IT部门该如何选择BI工具呢?BI工具选择的标准有很多,其中数据可视化效果的呈现也是不可或缺的一项要求. 俗话说得好,"没有数据可视化功能的BI工具都是耍流氓."那么数据可视化功能为什么会如此重要呢? 数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据,信息的质量很大程度上依赖于其表达方式.对数字罗列所组成的数据中所包

​那么在如今"颜值为王"的现在,如何将数据展现得更好看,让别人更愿意看,这也是一个技术活.好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报,那么你不可能给他看单纯的数据一样,你需要让数据更直观,甚至更美观.像我们以前上学的时候学过的柱状图,饼状图,也是数据可视化的一种.     肯定会有人觉得不需用什么可视化分析工具,excel就可以做柱状图饼状图啊.是的,Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是现在简单的柱状图已经不能满足工作所需.Exce