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三款新功能发布,助力阿里云表格存储再次升级

阿里云表格存储于近期功能再升级,升级后的表格存储支持对DataHub采集的数据进行持久化存储,其Python SDK新增支持Python 3.x,以及最新发布的TimelineLib能够帮助用户轻松构建千万级IM和Feed流系统。 功能一:支持对DataHub采集的数据进行持久化存储 阿里云表格存储支持对DataHub采集的数据进行持久化存储。用户可以通过DataHub服务对各种移动设备、应用软件、网站服务、传感器等产生的大量流式数据进行持续不断的采集,并实时写入到表格存储中进行持久化存储,基于表格存储提供低成本、弹性与高性能的数据在线服务。 据了解,该新功能适合使用DataHub进行数据采集并对数据有持久化存储与在线服务需求的用户。 持久化存储功能的实现依赖DataHub DataConnector功能将DataHub服务中的流式数据同步到其他云产品中,目前支持将Topic中的数据实时/准实时同步到MaxCompute(ODPS)、OSS、Elasticsearch、RDS Mysql、ADS、TableStore中。用户只需要向DataHub中写入一次数据,并在DataHub服务中...

DC学院学习笔记(十一):数据预处理—数据清理

终于到了数据存储与预处理的最后一讲了,感觉讲得还不错!下面来看看数据的预处理吧! 格式转换 缺失数据 异常数据 数据标准化操作 准备知识 Pandas Pandas逐渐成为了一个非常大的库,在数据处理问题方面表现优秀,是一个不可或缺的工具,Pandas中包含两个主要的数据结构:Series & DataFrame更多请看: 官方文档 Pandas速查手册中文版 Seaborn Seaborn是基于matplotlib的绘图库,可以制作更多更美观的图形,如Example gallery中也可以看到很多关于图像的示例。这个绘图库可以很好地辅助我们对数据进行第一步的观察更多请看:Seaborn tutorial 格式转换 如Python记录时间的方式,不能够直接实现减运算,就需要进行转换 pandas.to_datetime 缺失数据、异常数据 忽略缺失数据 直接标记 利用平均值、最常出现值进行填充 标准化 一般在分析数据时进行操作 数据清理示例 这里还是用iris数据集举例 import pandas users = pandas.read_csv("iris.csv") ## 读...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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