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1. 第一章 大数据行业技术趋势
2. 第一章 大数据行业技术趋势（二）
3. 第二章 01HDFS分布式文件系统（一）
4. 第二章 01HDFS分布式文件系统（二）
5. 第二章 02HDFS分布式文件系统（一）
6. 第二章 02HDFS分布式文件系统（二）
7. 第三章 MapReduce离线式批量数据处理引擎（一)
8. 第三章 MapReduce离线式批量数据处理引擎（二)
9. 第三章 MapReduce离线式批量数据处理引擎（三)
10. 第三章 MapReduce离线式批量数据处理引擎（四)
11. 第四章 Streaming分布式流式数据处理引擎（一)
12. 第四章 Streaming分布式流式数据处理引擎（二)
13. 第五章 Spark基于内存的批量数据处理引擎（一）
14. 第五章 Spark基于内存的批量数据处理引擎（二）
15. 第五章 Spark基于内存的批量数据处理引擎（三）
16. 第五章 Spark基于内存的批量数据处理引擎（四）
17. 第六章 HBase分布式数据库（一）
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2022-05-22 19:04:56
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Problem Solving in Data Structures and Algorithms Using Python 英文epub
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Intro-to-Python-for-Computer-Science-and-Data-Science
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Synthetic_Chinese_String_Dataset 中文识别数据集 1 for https://gitee.com/chenyang918/Lets_OCR
2022-05-21 18:41:46
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#Fec Data Loader这是我编写的一些代码，用于从FEC下载数据，对其进行归一化和解码，并将其编入弹性搜索中以便在kibana中进行查看。 您也可以在熊猫中使用输出的csv文件，而不必对数据进行任何连接。 请注意，这是非常快捷和肮脏的。
在此处查看第一个分析： :
##用法：1.下载代码2.运行build2.py，这将在data子目录中生成文件。 生成的文件将以下划线（_）开头。 文件是_indiv16.csv，_exp16.csv，_pas216.csv。 （16是数据集年份）3.运行index_to_es.py（可选）
##要求：1. Python 3 2. index_to_es.py的elasticsearch-py（pip安装elasticsearch）
## build2.py从FEC（ ）下载数据，对数据进行非规范化并将数据作为csv写入文件系统。 这
2022-05-21 17:04:36
59.59MB
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