import asyncio from aiohttp import TCPConnector, ClientSession import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Graph """ Gallery 使用 pyecharts 1.1.0 参考地址: https://echarts.baidu.com/examples/editor.html?c=graph-npm 目前无法实现的功能:
import random import datetime import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Calendar begin = datetime.date(2017, 1, 1) end = datetime.date(2017, 12, 31) data = [ [str(begin + datetime.timedelta(days=i)), random.randint(1000, 25000
近日，在中国连锁经营协会举办的**《2021中国购物中心与连锁品牌发展峰会暨展览会》爱分析平行论坛-数智化增长专题峰会上，爱分析创始人兼CEO金建华先生发表了题为《2021中国购物中心数字化趋势报告解读》**的演讲。 金建华结合多个案例，从购物中心数字化定义、购物中心数字化转
近日，在中国连锁经营协会举办的《2021中国购物中心与连锁品牌发展峰会暨展览会》爱分析平行论坛-数智化增长专题峰会上，爱分析创始人兼CEO金建华先生发表了题为《2021中国购物中心数字化趋势报告解读》的演讲。 金建华结合多个案例，从购物中心数字化定义、购物中心数字化转型原因
以多维模型为核心，让工厂数字化转型升级“触手可及”！>>> 边缘计算是一种在网络“边缘”的本地服务器和设备上进行计算的过程，而不是在远程云数据中心进行计算，它正迅速成为一种领先的解决方案，为本地网络技术(尤其是物联网设备)的巨大容量和复杂性提供动力。 尽管边缘计算越来越受欢
什么是数据湖 从前，数据少的时候，人们拿脑子记就可以了，大不了采用结绳记事： 后来，为了更有效率的记事和工作，数据库出现了。数据库核心是满足快速的增删改查，应对联机事务。 比如你用银卡消费了，后台数据库就要快速记下这笔交易，更新你的卡余额。 日子久了，人们发现，库里的数据越来越多
在学习jQuery制作todolist项目时用到了js的本地存储，发现好像没学，因此记录下学习过程 一.什么是js本地存储？ localStorage会可以将第一次请求的数据之间存储到本地，这个相当于一个大小5M的针对前段页面的数据库 二.具体使用方式 // 1.通过localStorage 没有时间限制的数据存储 var da
作者：我吃印度飞饼链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91165577来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Data lake这个术语由Pentaho公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)提出，他对数据湖的解释是： 把你以前在磁带上拥有的东西
在神策数据 5 周年产品暨融资线上发布会现场，神策数据创始人 & CEO 桑文锋发表了名为《重构数据根基，打造数据便利店》的主题演讲，分享了神策数据 5 年来的发展旅程，以及未来 3 年的发展战略。 以下内容根据桑文锋的现场演讲整理所得。 做正确的事，正确的做事 与大多数飞速发展的互
I/O函数以3种基本形式处理数据：单个字符，文本行，二进制数据。
**结构化数据、非结构化数据与半结构化数据**文章的开始，聊一下结构化数据、非结构化数据与半结构化数据，因为数据特点的不同，将在技术上直接影响存储引擎的选型。首先是结构化数据，根据定义**结构化数据指的是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据格式与长度规范，也称作为
## 分布式系统特性与衡量标准 透明性：使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的，也不关心读到的数据来自哪个节点，对用户而言，分布式系统的最高境界是用户根本感知不到这是一个分布式系统 可扩展性：分布式系统的根本目标就是为了处理单个计算机无法处理的任务，当任务增加的时
### 正文谈到 MYSQL 的事物， 相信大家对这几个概念都不会陌生：* **四大特性**：ACID* **并发问题** * 脏读 * 不可重复读 * 幻读* **隔离级别** * Read Uncommitted（读未提交） * Read Committed（读提交） * Repeatable Read（可重读） * Serializable
# 如何保证缓存和数据库一致性说了这么多缓存的必要性，那么使用缓存是不是就是一个很简单的事情了呢，我之前也一直是这么觉得的，直到遇到了需要缓存与数据库保持**强一致**的场景，才知道让数据库数据和缓存数据保持一致性是一门很高深的学问。从远古的硬件缓存，操作系统缓存开始，缓存就
# 系统介绍整个系统可以从功能上分为3块：1. 业务系统：在上游有很多的业务系统，业务系统的运行产生很多的数据，这些数据分散在很多的数据库中，大部分是MySQL数据库2. 数据智能平台：数据智能平台属于中台系统，主要为业务系统提供强大的数据支撑服务，下层连接数仓。3. 数据仓库： 数据仓库统
# ES 集群架构演进之路**1、初始阶段**订单中心ES初始阶段如一张白纸，架设方案基本没有，很多配置都是保持集群默认配置。整个集群部署在集团的弹性云上，ES集群的节点以及机器部署都比较混乱。同时按照集群维度来看，一个ES集群会有单点问题，显然对于订单中心业务来说也是不被允许的。**2
## 1\. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。### 1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）****线性一致性（Linearizable Consistency）**强一致性有两个要求：* 任何
此博客仅供个人参考学习使用 数据库的常用操作 sql的数据类型一、数字类型 二、日期类型 三 、字符串类型 表约束 完整的创建表的语法 修改表 1、修改表的名字 2、添加一个新的列 3、修改字段名称 4、修
## InnoDB总体结构首先我们来看官网的一张图(图片来源于MySQL官网)：从上图中可以看出其主要分为两部分结构，一部分为内存中的结构(上图左边)，一部分为磁盘中的结构(上图右边)## 内存结构InnoDB内存中的结构主要
HDFS可以支持海量的数据存储 但是，无法支持海量数据的随机读写！！ 2006年12月，Google发布了其云计算技术的第三篇著名论文《Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data》 是Bigtable的开源实现，第一个可用版本于2007诞生 Hadoop的重要分支，是建立在HDFS之上的一个
一、需求 如题所示，根据类型，合并接口返回的数据，相同类型的数据相加即可。 接口返回list数组： 我们可以看到caseStatus这个字段有很多类型，但是我们最终的需求是合并成6种类型。如果有哪种类型接口没返回的话，我们给补0 最终UI效果： 二 、目的：根据caseStatus进行分组，相同组的把他
北京市白天、晚上人口分布图_点数据（间隔100m）和1km、3km网格数据 LBS数据 / 手机信令数据 数据内容：北京市白天、晚上人口分布图 数据格式：shp格式，点数据（间隔100m）和1km、3km网格数据，共三套 坐标系：wgs1984 下载链接：https://data.yunshudu.com/detail.html?id=10138
成都市白天、晚上人口分布图_点数据（间隔100m）和1km、3km网格数据，共三套 LBS数据 / 手机信令数据 数据内容：成都市白天、晚上人口分布图 数据格式：shp格式，点数据（间隔100m）和1km、3km网格数据，共三套 坐标系：wgs1984 下载链接：https://data.yunshudu.com/detail.html?id=10139
最近后台收到很多私信，内容大都差不多，总结下来就是： 目前在学习大数据专业，想提前了解一下大数据开发工程师的工作职责是怎么的？需要提前准备些什么？大数据分了哪些岗位？ 笔者已从事数据开发工作三年有余，结合自己的工作经历和几位同行的经验来聊聊这几个问题。希望可以帮到你。
## 1、数据结构研究内容 这是一门研究==非数值计算程序设计中的操作对象==，及这些对象之间的==关系==和==操作==的学科。 ==程序设计的实质==：为所处理的问题选择一种好的数据结构，并在此结构的基础上施加一种好的算法。 ## 2、基本概念 ### （1）数据 一切能输入计算机并被计
