全部 Python+大数据新闻动态 Python+大数据技术文章 Python+大数据学习常见问题 技术问答

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    全量表(Full Load Table)、增量表(Incremental Load Table)和拉链表(Slowly Changing Dimension Table)都是数据仓库中常见的表设计模式，用于管理数据变化和维护历史记录。以下是它们的详细说明。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2024-03-04 | 传智教育 | 全量表、增量表和拉链表

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    ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统，专门设计用于大规模数据分析。其核心特性包括。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2024-02-23 | 传智教育 | ClickHouse的核心特性是什么

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    Apache Flink是一个流式处理引擎，可以用来实现实时的TopN计算。实时TopN是指在不断流入数据的流式数据集中，实时地计算出排名前N的元素。以下是实现实时TopN的一般步骤。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2024-02-22 | 传智教育 | Flink如何计算实时的topN

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    Kafka最初设计并不是为了支持传统的主写从读(读写分离)模式，而是专注于分布式发布订阅消息系统。这种设计决策反映了Kafka的初衷和目标，主要基于以下几个考虑因素。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2024-02-21 | 传智教育 | Kafka为什么不支持主写从读

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    首先，确保数据的质量是高的。这包括数据的完整性、准确性、一致性和可靠性。不良的数据质量会导致分析结果不准确，从而无法得到期望值。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2024-02-20 | 传智教育 | 在处理大数据过程中，怎样保证得到期望值

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    在Python中，可以使用random模块来随机化列表中的元素。具体步骤如下。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2024-02-19 | 传智教育 | 如何在Python中随机化列表中的元素

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    数据倾斜是在分布式计算中经常遇到的一个问题，它指的是某些特定的键值(key)在数据集中出现的频率过高，导致在计算过程中出现负载不均衡，从而影响整体性能。以下是一些数据倾斜优化的常见思路。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2024-02-04 | 传智教育 | 数据倾斜有哪几种优化思路

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    在Apache Spark中，数据的分区数取决于我们读取数据的数据源和Spark的默认设置。不同的数据源和文件格式可能采用不同的分区策略。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2024-02-03 | 传智教育 | spark读取数据，是几个Partition

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