《大数据开发》专题

因此，我尝试了Railscasts教程，以及ajax-datatables-rails gem的教程。我正在从数据库创建客户端列表--而不是用户。我相信我已经将其缩小到这样一个事实，即当通过Datatables使用方法时，我收到一个带有“Request-URI太大”的414。当我使用方法时，我只是获得除之外的所有属性的空值，这是有道理的，因为POST json用于创建客户端。任何帮助都非常感谢！

为了生成某些情况下的概率密度函数，可能需要考虑100万次观测。当我使用numpy数组时，遇到了大小限制32。 是不是太少了？ 在这种情况下，我们如何存储32个以上的元素，而不将元素分布到不同的列中，或者在数组中分布数组？

我有一个这样的csv文件： 我必须按“姓名”和“出生日期”（可能与其他列一起）查找唯一的行，但必须按最大日期查找。 因此，我必须获得如下csv文件： 怎么做？我没有任何想法。。

当我试图使用Spark DataFrame API将一个巨大的数据集（654 GB）与一个较小的数据集（535 MB）连接（内部）时，我目前面临着一些问题。 我正在使用broadcast（）函数向worker节点广播较小的数据集。 我无法在这两个数据集之间进行连接。以下是我得到的错误示例： 在将大数据集与小数据集连接之前，我尝试将第一个数据集的10000条记录与整个小数据集（535 MB）连接起来

是否有一种方法可以使用SQOOP将数据从hadoop导出到大型机。我对大型机很陌生。我明白我们可以在从大型机到Hadoop的数据中进行sqoop。我浏览了一下sqoop文档，但没有提到任何关于导出的内容 感谢你的帮助。

我在主机里有文件。我希望将这些数据推送到Hadoop(HDFS)/hive。 我可以将Sqoop用于大型机DB2数据库，并将其导入配置单元，但对于文件（如、等）呢

在我的本地设置中，我使用一个简单的H2数据库。“托管”解决方案将有另一个（类似但不相同）数据库。 我需要将最大可能的日期插入到DateTime列中。我试图用 但是，这会导致列中出现-169104626-12-11 20:08:15.9999999。 关于如何插入最长可能日期，是否有可靠的选项？

我有一个返回JSON对象的REST方法，JSON文件大小差不多有7MB，有差不多4600个JSON对象。我无法一次将整个数据解析到recyclerView中，因为这会导致OutOfMemory异常。 我在这里面临的问题是recyclerview显示的ROLL_NUM、CURRENT_CLASS、STUDENT_NAME的值为空 示例JSON响应：{“RESTRESULT”：[{“”ROLL_NUM

我有一个小程序可以用阿帕奇Kafka来计算颜色的数量 创建主题，生产者/消费者开始使用终端： 我在终端中提供了以下输入： 我在消费者终端收到错误: 这里有什么问题？我做了简短的研究，发现了其他人提出的类似问题，但这些解决方案似乎对我不起作用。

我的Codename One应用程序下载了大约16000条数据记录(每条记录中大约有10个字段)。 在我的Android手机(OS6.0，RAM 2GB)上，它能够加载8000到9000条记录，但随后显示内存不足错误。 从跟踪来看，它似乎用完了分配给应用程序的堆内存。 有什么建议吗？请问处理如此大量数据的理想方法是什么？ 这是日志文件

顺丰-大数据挖掘与分析（2021秋招） 顺丰一面： 1.深挖实习，指标体系如何建立，各项指标的权重如何确定 2.逻辑回归算法的原理 3.谈谈对ABtest的认识 4.sql排序窗口函数的区别 顺丰二面： 1.深挖实习，预测为什么选用随机森林算法，如何调参 2.论文项目，简单介绍 3.了解哪些机器学习算法 4.反问 顺丰hr面 1.实习中遇到的困难，如何解决 2.过往经历中，你认为最困难的问题，你是

1、spark shuffle过程，越具体越好，细化到组件，map task以及reduce task具体过程 2、你说bypass shuffle是每个executor节点生成对应reduce task数量的结果文件，那mergesort shuffle呢 3、reduce task 如何知道哪些map task完成了，又是怎么拉取的 4、spark 写文件流程？commit流程？ 5、spar

问问有没有大佬们大数据开发的实习经历啊，我怎么感觉隔着天天写sql 老是遇到这种实习岗，一天全面试完，急招岗， 没什么参考价值，应该oc了，因为我不想立马去，发of要排序吧 一面（9.6 上午 50min） 1.自我介绍 2.问实习经历问了很久 3..五道sql题 4.数仓理论 二面（9.6 晚上 1小时） 1.自我介绍 2.问实习经历 3.sql题 4.mapreduce的流程及其shuffle

一面： 8.26--HR面 1.自我介绍 2.特别的经历 3.专业方向 4.做过的项目 5.薪资期待 6.公司的简单介绍，问有些情况是否能接受 二面：9.14--技术面 1.关于大数据技术的认识 2.对Hadoop和Spark的了解 3.对其区别的认识 4.对hadoop特定函数的认识 5.介绍自己了解的窗口函数 6.介绍一个算法，比如支持向量机 7.对自己做过的社会实践的感受 8.反问 三面：9

1自我介绍 2.项目中数据量 3.用户分析维度 4.客户流失分析模型指标 5.oracle和hadoop的了解 等了一个多小时，这就是国内甲方和卑微求职乙方吗？要不是面试官是个声音好听的女生，我大概会骂人吧。 岗位和个人经历不算匹配，我个人经历更偏向数据挖掘，感觉这个岗位更偏向业务分析和数据库。 最后还是再感叹一下，虽然今年秋招求职者的确处于弱势地位，但也不是说招聘单位可以不尊重人吧，起码自己定的