基于Spark的机器学习实践 (四) - 数据可视化
# 0 相关源码
1 数据可视化的作用及常用方法
1.1 为什么要数据可视化
1.1.1 何为数据可视化?
◆ 将数据以图形图像的形式展现出来
◆ 人类可以对三维及以下的数据产生直观的感受
1.1.2 数据可视化的好处
◆ 便于人们发现与理解数据蕴含的信息
◆ 便于人们进行讨论
1.2 数据可视化的常用方法
◆ 对于web应用,一般使用echarts,hightcharts,d3.js等
◆ 对于数据分析利器python , 使用matplotlib等可视化库
◆ 对于非码农的数据分析员, 一般使用excel等
2 初识Echarts
◆ echarts是由百度开源的JS数据可视化库,底层依赖ZRender渲染
◆ 虽然该项目并不能称为最优秀的可视化库,但是在国内市场占有率很高,故本教程选择echarts.
◆ echarts 提供的图表很丰富 ,我们只需使
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Spark是一个开源的高性能大数据分析引擎,在Hadoop生态系统中非常的重要组成部分,主要的作用就是分析处理大数据,Spark在大数据生态中的作用是替代之前的mapreduce引擎。Spark的性能测试表名将大数据分析处理的性能提高了100倍。Apache Spark使用最先进的DAG调度程序,查询优化器和物理执行引擎,实现批处理和流数据的高性能分析处理。Spark可以使用Java,Scala,Python,R和SQL快速编写大数据应用程序。Spark提供80多个高级操作符,可以轻松构建并行应用程序。这也是我们为什么要学习Spark的原因。1、大数据分析引擎Spark介绍Apache Spark是高性能开源大数据分析引擎。 它提供Java,Scala,Python和R中的高级API,以及支持通用执行图的优化引擎。 它还支持一组丰
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