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Python+大数据计算平台,PyODPS架构手把手教你搭建

数据分析和机器学习 大数据基本都是建立在Hadoop系统的生态上的,其实一个Java的环境。很多人喜欢用Python和R来进行数据分析,但是这往往对应一些小数据的问题,或者本地数据处理的问题。如何将二者进行结合使其具有更大的价值?Hadoop现有的生态系统和现有的Python环境如上图所示。 MaxCompute MaxCompute是面向离线计算的大数据平台,提供TB/PB级的数据处理,多租户、开箱即用、隔离机制确保安全。MaxCompute上主要分析的工具就是SQL,SQL非常简单、容易上手,属于描述型。Tunnel提供数据上传下载通道,不需要经过SQL引擎的调度。 Pandas Pandas是基于numpy的数据分析的工具,里面最重要的结构是DataFrame,提供一系列绘图的API,背后是matplotlib的操作,非常容易和Python第三方库交互。 PyODPS架构 PyODPS即利用Python进行大数据分析,其架构如上图所示。底层是基础API,可以利用其操作MaxCompute上的表、函数或者资源。再上面是DataFrame框架,DataFrame包括两部分,一部分是前...

《Linux内核设计的艺术:图解Linux操作系统架构设计与实现原理》——导读

前言 为什么写这本书 很早就有一个想法,做中国人自己的、有所突破、有所创新的操作系统、计算机语言及编译平台。 我带领的“新设计团队”(主要由中国科学院研究生院毕业的学生组成)在实际开发自己的操作系统的过程中,最先遇到的问题就是如何培养学生真正看懂Linux操作系统的源代码的能力。开源的Linux操作系统的源代码很容易找到,但很快就会发现,培养学生看懂Linux操作系统的源代码是一件非常困难的事。 操作系统的代码量通常都是非常庞大的,动辄几百万行,即使浏览一遍也要很长时间。比庞大的代码量更让学习者绝望的是操作系统有着极其错综复杂的关系。看上去,代码的执行序时隐时现,很难抓住脉络。代码之间相互牵扯,相互勾连,几乎无法理出头绪,更谈不上理解代码背后的原理、意图和思想。 对于学生而言,选择从源代码的什么地方开始分析,本身就是一个难题。通常,学

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