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玩转数据可视化高级

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10节课

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本教程以Echarts为例,系统的梳理了数据处理的流程,并且详细的讲述了使用HiveJDBC数据计算、服务端数据封装、数据发送、图表渲染的全过程,并且论述了诸如数据实时更新、数据下钻、图表联动等相关技术点。

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课程介绍

数据可视化相关技术主要为了提高数据的可读性,将数据以图表的方式进行展示,广泛应用于各大平台及商业智能领域,便于数据结果的解读和分享。

章节目录
第1节 数据可视化概述01
第2节 数据可视化概述02
第3节 数据可视化组件
第4节 Echarts安装及入门示例01
第5节 Echarts安装及入门示例02
第6节 Echarts安装及入门示例03
第7节 Echarts图表快速构建
第8节 Echarts线形图01
第9节 Echarts线形图02
第10节 Echarts柱形图

  • Hive分区和分桶

    当单个表数据量越来越大的时候,hive查询通常会全表扫描,这将会浪费我们不关心数据的扫描,浪费大量时间。从而hive引出分区概念partition

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  • 大数据编程之UDF函数

     UDF:user difine function,用户自定义函数,一对一。常用 udaf:user define aggregate function,用户自定义聚合函数,多对一。 udtf:user define table_generate function,用户自定义表生成函数,一对多。

    500
  • marpreduce快速入门

    mapreduce:分布式并行离线计算框架,是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架;Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上;

    237
  • 大数据之hive入门操作

     Apache Hive数据仓库软件可以使用SQL方便地阅读、编写和管理分布在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。

    502
  • 大数据编程hive内部函数

    大数据编程hive内部函数

    549
  • hive表的查询

    子查询是内嵌在另一个SQL 语句中的SELECT 语句。Hive 对子查询的支持很有限。它只允许子查询出现在SELECT 语句的FROM 子句中。Hive支持非相关子查询,这个子查询通过IN或EXISTS语法在WHERE子句中进行查询。Hive目前暂不支持相关子查询,相关子查询的执行依赖于外部查询的数据。

    527
  • hive的数据类型

    本质上是在hdfs上创建一个目录,使用comment加入数据库的描述信息,描述信息放在引号里。数据库的属性信息放在描述信息之后用with dbproperties 加入,属性信息放在括号内,属性名和属性值放在引号里,用等号连接有多条属性用逗号分隔。

    539
  • 大数据概念

    大数据:指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新模式才能具有更强大的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产

    865
  • HDFS基本概念

    源自于Google的GFS论文发表于2003年10月 HDFS是GFS克隆版 ,HDFS的全称是Hadoop Distributed File System易于扩展的分布式文件系统,运行在大量普通廉价机器上,提供容错机制,为大量用户提供性能不错的文件存取服务

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  • 大数据基础教程:TextFile分区问题

    获取分区的个数:rdd1.partitions.length,在spark-shell中没有指定分区的个数获取的是默认分区数,除了这个外parallelize方法可以使用,指定几个分区就会有几个分区出现

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