首先第一部还是导入 Pandas 与 NumPy ,并且要生成一个 DataFrame ,这里小编就简单的使用随机数的形式进行生成,代码如下: import numpy as np import pandas as pd dates = pd.date_range('', periods=6) df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD')) print(df) 这里最后我们打印了一下这个生成的

要解决的问题: 某表某字段用来表示交易金额,不同记录的金额相差很大,有的只有几元几角几分,有的却上亿.如果直接就把数值在页面上展示出来,则可读性不佳.因此我们需要将其单位展示出来,如1.23元,3.45万,4.56亿等. 解决方法:用case when判断数值所在区间,用convert函数将计算后的数值留下两位小数,用concat函数将计算后的数值和单位连接在一起. 形成的SQL语句是: select id,value,(case when value<10000 then concat(con

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一.Kafka应用 本文主要总结当Kafka集群流量达到 万亿级记录/天或者十万亿级记录/天  甚至更高后,我们需要具备哪些能力才能保障集群高可用.高可靠.高性能.高吞吐.安全的运行. 这里总结内容主要针对Kafka2.1.1版本,包括集群版本升级.数据迁移.流量限制.监控告警.负载均衡.集群扩/缩容.资源隔离.集群容灾.集群安全.性能优化.平台化.开源版本缺陷.社区动态等方面.本文主要是介绍核心脉络,不做过多细节讲解.下面我们先来看看Kafka作为数据中枢的一些核心应用场景. 下图展示了一些主

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转自http://www.csdn.net/article/2013-10-29/2817333-under-the-hood-building-posts-search 近日,Facebook为post搜索添加了Graph Search.我们来看几个惊人的数字:Facebook每天约产生10亿条post,post索引总数已上万亿条,数据量超700TB.为这些post建立索引和构建实时查询系统在工程上存在非常大的挑战,那么Facebook又是如何应对这一挑战的?以下为译文: 数据收集 Faceb

function unitConvert(num) { var moneyUnits = ["元", "万元", "亿元", "万亿"] var dividend = 10000; var curentNum = num; //转换数字 var curentUnit = moneyUnits[0]; //转换单位 for (var i = 0; i <4; i++) { curentUnit = moneyUnits[i

一.前言 Spark作为大数据计算引擎,凭借其快速.稳定.简易等特点,快速的占领了大数据计算的领域.本文主要为作者在搭建使用计算平台的过程中,对于Spark的理解,希望能给读者一些学习的思路.文章内容为介绍Spark在DataMagic平台扮演的角色.如何快速掌握Spark以及DataMagic平台是如何使用好Spark的. 二.Spark在DataMagic平台中的角色 图 2-1 整套架构的主要功能为日志接入.查询(实时和离线).计算.离线计算平台主要负责计算这一部分,系统的存储用的是COS

上海第三产业增加值 占比GDP首破七成 2016年08月16日08:10  来源:新闻晨报 分享到:     不久前结束的ChinaJoy上,一家名为HYPEREAL的VR公司展台前,体验者的热情程度丝毫不逊色于同来参展的索尼等VR巨头.作为一家上海的VR初创企业,HYPEREAL仅用几个月时间,就研发出一套媲美知名VR厂商HTC Vive的头显设备HY-PEREAL Pano,被国内各大媒体誉为“中国VR界的黑马”. 这只是上海经济持续转型发展的一个缩影.上半年,上海GDP实现了与全国一致的6

前段时间试译了Keith J.Grant的CSS好书<CSS in Depth>,其中的第二章<Working with relative units>,书中对relative units的讲解和举例可以说相当全面,看完之后发现自己并不太懂CSS相对单位,也希望分享给大家,所以有了这个译文系列.(若有勘误或翻译建议,欢迎 Github PR ^_^) <别说你懂CSS相对单位>系列译文: 如何更愉快地使用em 如何更愉快地使用rem 视口相关单位的应用 无单位数字和行高

A股暴跌三日市值蒸发4.2万亿 股民人均浮亏超2万 http://finance.qq.com/a/20150508/010324.htm?pgv_ref=aio2015&ptlang=2052

最近一则<Facebook隐私泄露事件继续发酵,黑客明码标价出售聊天信息>的新闻被爆出,一个用户的信息被标价10美分.让人不禁感慨,3万亿市值的facebook,用户数据竟然如此便宜. 在这个“数字时代”,我们在科技面前渐渐变成了“透明人”,隐私有时候显得有些弥足珍贵.曾经有人反驳,你免费使用产品,公司获得数据,这是一个公平的交易.显然,反对者还没有理解保护隐私为何那么重要.今天,就来谈谈:用户产生的数据,到底应该归谁? 我们一般的理解,数据应该是归平台的.比如,你在电子商务平台(如亚马逊)上

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 演讲者:张浩 腾讯云中间件产品负责人 背景:众多开发者中,一定经历类似的甜蜜烦恼,就是当线上业务规模越来越大,系统分支发展越来越多的时候,初期上线的成就感很快就会被系统间数据不兼容.不通畅,折磨得精疲力尽,每次模块更新都是牵一发而动全身.腾讯云微服务框架TSF就可以为大家解决数据孤岛以及重复造轮子的问题,提供了简洁易用的代码入口,将复杂的底层网络.服务器部署接口化,使开发者更易用. 本文整理自腾讯云中间件产品负责人张浩在腾讯云云+未来峰

今日导读 苹果教父乔布斯曾经说过:“活着就是为了改变世界.”虽然他在 56 岁时就遗憾离世,但他极具创新和变革的精神早已深埋进苹果公司的企业文化里,影响着一代又一代的人.就在最近,这家一直努力“改变世界”的公司又刷新了世界纪录——其市值正式突破 1 万亿美元大关,成为全球首家市值万亿的科技公司.那它是如何创下这惊人的数字呢? 带着问题听讲解 Q1: 文中“mushroom”这个词该怎么理解? Q2: “无所不在”.“随处可见”用英文可以怎么表达? Q3: 苹果市值突破 1 万亿美元的主要原因有哪

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1.前言 在大数据时代,Hadoop有着得天独厚的优势.然而,每个企业的技术储备和需求特点不同,他们希望从海量的客户数据中挖掘真正的商业价值,像Google.Facebook.Twitter等这样的企业更是Hadoop的最早获益者.那么,今天我们就来聊一聊,万亿数据下Hadoop的核心竞争力. 2.什么是Hadoop? 在了解Hadoop之前,不得不说的一个名词——“大数据”.大数据是时代发展和技术进步的产物,大数据的特征如下: 庞大的数据容量: 结构化.半结构化.非结构化的数据类型: 高效的处

TubeMQ是腾讯在2013年自研的分布式消息中间件系统,专注服务大数据场景下海量数据的高性能存储和传输,经过近7年上万亿的海量数据沉淀,目前日均接入量超过25万亿条.较之于众多明星的开源MQ组件,TubeMQ在海量实践(稳定性+性能)和低成本方面有着比较好的核心优势. TubeMQ 捐赠 Apache 基金会 9月12日,Apache软件基金会成立20周年之际,腾讯在ApacheCon宣布TubeMQ 开源.TubeMQ 启动计划捐赠 Apache 基金会的流程. TubeMQ系统特点 1.

时隔4个月,爱分析的“中国互联网金融企业估值排行榜”更新了! 在这4个月当中,我们调研了数十位企业创始人.专业投资人以及资深行业专家,尤其针对金服集团.消费金融.财富管理.征信等领域进行了深入研究.因而,我们也发现了更多闪光灯之外的优质企业,并将估值排行榜从Top50扩充至Top100. 本次发布的估值排行榜覆盖了金融服务集团.互联网银行.互联网保险.互联网证券.财富管理.借贷.基础设施等众多细分行业.100家入围企业总估值超过1.1万亿,中位数26.3亿,并有27家估值超过60亿的独角兽企业.

导语 | 近日,云+社区技术沙龙“腾讯开源技术”圆满落幕.本次沙龙邀请了多位腾讯技术专家围绕腾讯开源与各位开发者进行探讨,深度揭秘了腾讯开源项目TencentOS tiny.TubeMQ.Kona JDK.TARS以及MedicalNet.本文是对张国成老师演讲的整理. 本文要点: Message Queue 的原理和特点: TubeMQ相关实现原理及使用介绍: TubeMQ后续的发展和探讨. 一.Message Queue 简介 对于Message Queue(以下简称MQ),Wiki百科上的