1. 详解 STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法,将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量(trend component).周期分量(seasonal component)和余项(remainder component): \[ Y_v = T _v + S_v + R_v \quad v= 1, \cdots, N \] STL分为内循环(inner loop)与外循环(o

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

"Hadoop能做什么?" ,概括如下: 1)搜索引擎:这也正是Doug Cutting设计Hadoop的初衷,为了针对大规模的网页快速建立索引: 2)大数据存储:利用Hadoop的分布式存储能力,例如数据备份.数据仓库等: 3)大数据处理:利用Hadoop的分布式处理能力,例如数据挖掘.数据分析等: 4)科学研究:Hadoop是一种分布式的开源框架,对于分布式系统有很大程度地参考价值. Hadoop有三种不同的模式操作,分别为单机模式.伪分布模式和全分布模式.每种模式的详细介绍以及单

[Codeforces 1246B] Power Products (STL+分解质因数) 题面 给出一个长度为\(n\)的序列\(a_i\)和常数k,求有多少个数对\((i,j)\)满足\(a_i \times a_j = x^k (x \in \mathbb{N}^+)\).即这两个数乘起来恰好为一个正整数的\(k\)次方 \(a_i,n \leq 10^5\) 分析 考虑\(x^k\)的质因数分解式 , 那么每一项的指数一定是k的倍数,即 \(k|x_i\). 因此对于每个 \(a_i\)

一.问题描述 公司想尝试使用Elasticsearch来存一部分数据,以此缓解数据增长带来的对数据库的压力.在研究了一段时间后,发现Elasticsearch不适合作为数据存储使用. 二.理由如下 1.mapping不可改,不能改index属性.Elasticsearch中以定义的mapping不能修改名字和属性,无法修改名字勉强能接受,但无法需要改属性. 官方文档中介绍了几种修改mapping的方法.一个是新建一个字段,程序中所有地方修改名字,这对于复杂的项目容易出错,而且无法保留原来的数据:

NoSQL数据库都被贴上不同用途的标签,如MongoDB和CouchDB都是面向文档的数据库,但这并不意味着它们可以象JSON(JavaScript Object Notation,JavaScript对象标记)那样以结构化数据形式存储文本文档. JSON被认为是XML的代替品,它是一个轻量级的,基于文本交换数据的标准,和XML一样具有人类易读的特性.简单的JSON数据结构叫做对象,可能包括多种数据类型,如整型(int),字符串(string),数组(array),日期(date),对象(obj

测试准备 需要将InfluxDB的源码放入 go/src/github.com/influxdata 目录 单写测试代码(write1.go): package main import ( "log" "time" "fmt" "math/rand" "github.com/influxdata/influxdb/client/v2" ) const ( MyDB = "testInfluxdb&

时间序列分解-STL分解法 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. STL(’Seasonal and Trend decomposition using Loess‘ )是以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法. 其中Loess(locally weighted scatterplot smoothing,LOWESS or LOESS)为局部多项式回归拟合,是对两维散点图 进行平滑

上篇说明了分解非季节性数据的方法.就是通过TTS包的SMA()函数进行简单移动平均平滑.让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势.然后再进行时间序列曲线的回归预测. 本次,开始分解季节性时间序列.   一个季节性时间序列中会包含三部分,趋势部分.季节性部分和无规则部分.分解时间序列就是要把时间序列分解成这三部分,然后进行估计.   对于可以使用相加模型进行描述的时间序列中的趋势部分和季节性部分,我们可以使用 R中的“decompose()” 函数来估计.这个函数可以估计出时间序列中趋势的.

 转自http://hsw625728.blog.163.com/blog/static/3957072820091116114655254/ ly; mso-default-props:yes; mso-bidi-font-family:"times new roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi;} @page {mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-foote

前段时间.看了罗女士( 资深技术顾问 - Oracle 中国 顾问咨询部)关于<大批量数据处理技术的演讲>视频.感觉受益良多,结合多年的知识积累,柯南君给大家分享一下: 交流内容: 一.Oracle的分区技术 (一)分区技术内容 1. 什么是分区? 分区就是将一个很大的table或者index 依照某一列的值.分解为更小的,易于管理的逻辑片段---分区. 将表或者索引分区不会影响SQL语句以及DML(见备注)语句,就和使用非分区表一样,每一个分区拥有自己的segment(见备注).由于,DDL

1. 详解 STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法,基于LOESS将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量(trend component).周期分量(seasonal component)和余项(remainder component): \[ Y_v = T _v + S_v + R_v \quad v= 1, \cdots, N \] STL分为内循环(inner loop

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

第一部分.十道海量数据处理面试题 1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 或者如下阐述(雪域之鹰)

Webservice WCF WebApi   注明:改编加组合 在.net平台下,有大量的技术让你创建一个HTTP服务,像Web Service,WCF,现在又出了Web API.在.net平台下,你有很多的选择来构建一个HTTP Services.我分享一下我对Web Service.WCF以及Web API的看法. Web Service 1.它是基于SOAP协议的,数据格式是XML 2.只支持HTTP协议 3.它不是开源的,但可以被任意一个了解XML的人使用 4.它只能部署在IIS上 W

本文索引目录: 一.对Sort算法实现的个人阅读体会 二.Sort算法使用的三个排序算法的优点介绍 2.1 插入排序的优缺点 2.2 堆排序的优缺点 2.3 快速排序的优缺点 2.4 新的结合排序——内省式排序的出现 三.sort函数的具体实现 四.尾录 一.对Sort算法实现的个人阅读体会: 如同<STL源码剖析>中所说,人类生活在一个有序的世界中,没有排序,很多事情无法进展,但是对于排序来说,面对大数据的排序存在着效率的问题.我们不可能说对十万个数进行冒泡排序,这在时间成本上是极不现实的.

1 大数据概述 大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低 数据量大:大数据摩尔定律 快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高 大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非

G-LAB四月份作业-数据可视化问题探讨 引子: 数据平台项目建设正在按照公司的计划开展执行中,作为平台建设项目参与者之一,感觉目前我们现有的MIS报表平台数据也不可谓不丰富,但是不论从提供给用户的数据多样性和数据展现的效果却往往缺总是赶不上我们用户对报表数据的预期和使用要求,这就使得作为数据管理部门的我们常常迷失在数据中,纷繁复杂的数据让我们无所适从.数据可视化作为解决这问题的有效手段,通过视觉的方式让数字易于理解. 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式,数据可视化将数据库中每一个数据项

第1章 Hive入门 1.1 什么是Hive Hive:由Facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能. 本质是:将HQL转化成MapReduce程序 )Hive处理的数据存储在HDFS 2)Hive分析数据底层的实现是MapReduce 3)执行程序运行在Yarn上 1.2 Hive的优缺点 1.2.1 优点 操作接口采用类SQL语法,提供快速开发的能力(简单.容易上手). 避免

大数据篇:Hive hive.apache.org Hive是什么? Hive是Facebook开源的用于解决海量结构化日志的数据统计,是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并且提供类SQL查询功能,本质是将HQL转化成MapReduce程序. 数据存储在HDFS,分析数据底层实现默认是MapReduce,执行程序运行在Yarn上. 如果没有Hive 想象一下数据统计的时候写大量的MapReduce程序,那会是多么痛苦.如果是写SQL就开心多了,尤其是离线数据