课程安排 一、大数据概述 二、大数据处理架构Hadoop 三、分布式文件系统HDFS 四、分布式数据库HBase 五、MapReduce 六、Spark 七、IPythonNotebook运行PythonSpark程序 八、PythonSpark集成开发环境 九、PythonSpark决策树二分类与多分类 十、PythonSpark支持向量机 十一

大家好，我叫侯竹玲，欢迎大家收看我在京东做研发。接下来我来介绍混合多云第二课——全场景混布。

前提前面一篇文章已经很详细地介绍了ClickHouse中每种数据类型的定义和基本使用，这篇文章会详细地介绍ClickHouse中的DDL和DML，很多操作区别于传统的DBMS，特别是代价巨大的DELETE和UPDATE操作。接下来开始吧💪💪❝一般情况下，笔者建议ClickHouse的关键字全用大写，这

迫于Unity总是在Windows下崩溃，并直接导致系统重启（估计是内存泄漏），新买了一台笔记本。（终于可以在Linux桌面上进行开发啦，爽~电脑是华为新出的16.1寸第三方Linux版，官方美其名曰科技尝鲜版，相比win10版本省300元。拿到手第一件事当然是重装系统啦，装上自己熟悉的ManjaroGnome。这

!image.png(http://static.bxdaka.com/bxdk_res/static.bxdaka.com/article/edit/202012/16075875499.png)众所周知，IPFS这一举世无双的新技术，也被称为“星际文件系统”，是一个点到点的分布式文件系统。通过底层协议，它能让存储在IPFS系统中的

java的设计模式大体上分为三大类：创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。行为型模式（11种）：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东随着数据量的不断增加，数据治理已经成为了企业管理里不可或缺的一环。数据治理可以帮助我们更好地进行数据的管理和使用，从而提升数据的质量和价值，同时也能够保证数据的安全和合规。一、数据治理面临的问题数据治理中主要面临的

NumPy概览：使用numpy.sinh(),numpy.cosh(),numpy.tanh()计算双曲函数；示例包括求弧度值的双曲正弦、余弦。此外，numpy.arcsinh(),numpy.arccosh(),numpy.arctanh()用于求反函数。同时，NumPy提供集合操作如numpy.unique()构建唯一元素数组，numpy.union1d()求并集，numpy.intersect1d()求交集，numpy.setdiff1d()求差集，numpy.setxor1d()求对称差。

禅道有幸入选了武汉、青岛、成都等地中小企业数字化转型专业服务商，为中小微企业提供数字化转型咨询、解决方案、产品和服务。

本文分享自天翼云开发者社区《》，作者：徐东一、引言现如今，数据已经成为企业实现业务价值的关键。随着大数据技术的发展，企业对于数据的收集、分析和利用越来越重视。其中，数据资产化已经成为企业数据管理的重要趋势，它能帮助企业更好地发掘和利用数据中的价值，从而提升