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地铁译:Spark for python developers ---Spark处理后的数据可视化

spark for python developer 一书,说实在的,质量一般,但勉强可以作为python 工程师的入门资料,至此,这一时段的地铁译结束了,开始新的阅读旅程…… 对于 Python 的图形绘制和可视化, 有大量的工具和库,和我们最相关并且有趣的是:
 • Matplotlib 是Python 绘图库的鼻祖. Matplotlib 最初7由 John Hunter 创作, 他是开源软件的支持者,建立的 Matplotlib 是学术界和数据科学界最流行的绘图库之一。 Matplotlib 支持生成线图,直方图,功率谱,饼图,误差图,散点图等等。
从 Matplotlib
网站可以看到大量的例子 http://matplotlib.org/examples/index.html. • Seaborn, 由 Michael Waskom 开发, 是一个快速可视化统计信息的很棒的库,构建在Matplotlib 之上,无缝集成了 Pandas 和 Python 的数据栈, 包括Numpy. Seaborn 图库 在 http://stanford.edu/~mwaskom/
sof...

利用采样器实现mapreduce任务输出全排序

采样器是hadoop内自带的一个可以对目标文件部分数据进行提取的工具类,以方便我们对这些采样的数据做一些参考或者处理。hadoop提供了多种采样器供我们使用,以满足不同的需求。另外,采样器不同于普通mapreduce操作。它是直接在客户端机器上运行的。 常见采样器 IntervalSampler 以一定的间隔定期从划分中选择key,对有排序的数据来说更好 RandomSameler 以指定的采样率均匀的从数据集中选择样本 SplitSampler 只采样一个分片的前n条记录,所以不适合有排序的数据 最简单的使用采样器举例 例1: JobConf conf = new JobConf(SamplerTest.class); conf.setJobName("Sampler"); FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1])); //设置采样率为0.1,最大样本数1000,最大分区数10(在最多10个分区中,按照约总...

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Rocky Linux

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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