初學大資料之模組整合：Pycharm安裝numpy，scipy，sklearn等包時遇到的各種問題的一鍵解決方法
最近在學習機器學習，要用Python寫程式，習慣了用IDE軟體，所以就使用Pycharm軟體。但是在匯入類似numpy,sklearn等模組的時候，發現了各種問題（如Python版本與模組之間的相容等各類問題）,上網找了許多方法，最後總算總結出了這條最快捷的方法，那就是使用Anaconda這個軟體。
通過在pycharm中匯入Anaconda內部的整合模組庫（將類似與numpy,scipy等模組集中到一起）來解決各模組與軟體之間的相容問題。
具體實現步驟如下：
1：先下載Anaconda軟體：
點選後到官方下載Anaconda軟體
2：選擇適合的軟體進行下載，安裝軟體時需要注意一點，再對儲存的檔名進行命名要注意要用全英文，否則會提示安裝錯誤禁止安裝。
3：安裝後，開啟你的pycharm軟體進行如下操作：
3-1：點選“檔案”選項開啟“設定”
3-2：
3-3：點選“設定”圖示
3-4：選擇“新增本地”
3-5：選擇Anaconda安裝目錄下的python.exe程式
結束，等Pycharm自動更新模組庫，就可以愉快的敲程式碼了
相關推薦
初學大資料之模組整合：Pycharm安裝numpy，scipy，sklearn等包時遇到的各種問題的一鍵解決方法
最近在學習機器學習，要用Python寫程式，習慣了用IDE軟體，所以就使用Pycharm軟體。但是在匯入類似numpy,sklearn等模組的時候，發現了各種問題（如Python版本與模組之間的相容等各類問題）,上網找了許多方法，最後總算總結出了這條最快捷的方法
大資料之（2）修改Hadoop叢集日誌目錄，資料存放目錄
Hadoop有時會有unhealthy Node不健康的非Active節點存產生，具體錯誤內容如下。 一、錯誤內容 -== log-dirs usable space is below configured utilization percentage/no more usabl
19、大資料之Flume和Flume的安裝部署
可以實現實時傳輸，但在flume不執行和指令碼錯誤時，會丟資料，也不支援斷點續傳功能。因為沒有記錄上次檔案讀到的位置，從而沒辦法知道，下次再讀時，從什麼地方開始讀。特別是在日誌檔案一直在增加的時候。flume的source掛了。等flume的source再次開啟的這段時間內，增加的日誌內容，就沒辦法被sour
大資料之Spark（五）--- Spark的SQL模組，Spark的JDBC實現，SparkSQL整合MySQL，SparkSQL整合Hive和Beeline
一、Spqrk的SQL模組 ---------------------------------------------------------- 1.該模組能在Spack上執行Sql語句 2.可以處理廣泛的資料來源 3.DataFrame --- RDD --- tabl
大資料之Spark（二）--- RDD，RDD變換，RDD的Action，解決spark的資料傾斜問題，spark整合hadoop的HA
一、Spark叢集執行 ------------------------------------------------------- 1.local //本地模式 2.standalone //獨立模式 3.yarn //yarn模式
大資料之Spark（一）--- Spark簡介，模組，安裝，使用，一句話實現WorldCount，API，scala程式設計，提交作業到spark叢集，指令碼分析
一、Spark簡介 ---------------------------------------------------------- 1.快如閃電的叢集計算 2.大規模快速通用的計算引擎 3.速度: 比hadoop 100x,磁碟計算快10x 4.使用: java
大資料之Spark（六）--- Spark Streaming介紹，DStream，Receiver，Streamin整合Kafka，Windows，容錯的實現
一、Spark Streaming介紹 ----------------------------------------------------------- 1.介紹 是spark core的擴充套件，針對實時資料的實時流處理技術 具有可擴充套件、高吞吐量、
大資料之Spark（八）--- Spark閉包處理，部署模式和叢集模式，SparkOnYarn模式，高可用，Spark整合Hive訪問hbase類載入等異常解決，使用spark下的thriftserv
一、Spark閉包處理 ------------------------------------------------------------ RDD,resilient distributed dataset,彈性(容錯)分散式資料集。 分割槽列表,function,dep Op
大資料之hbase（四） --- rowkey設計原則模擬通話日誌，BloomFilter，phonix環境部署，hive-hbase整合
一、rowkey設計 -- 模擬通話日誌 -------------------------------------------------- 1.建表 $hbase> create 'ns1:calllogs' , 'f1' 2.編寫
Kubernetes與大資料之二：編譯並執行基於Scalar的Spark程式WordCount
一、前言 通過SBT編譯scala程式然後在Kubernetes使用Spark執行WordCount任務。 轉載自https://blog.csdn.net/cloudvtech 二、安裝環境和編譯 2.1 安裝SBT mv bintray-sbt-rpm
大資料之hdfs詳解之三：put許可權剖析與常用命令
–無論是對於hdfs的讀和寫，對於使用者來說都是無感知的、透明的操作，使用者並不關心資料如何讀出來如何寫進去的，只要返回一個結果告訴使用者資料讀出來了或寫進去了，至於怎麼讀怎麼寫，使用者並不關心 補充： 讀：hdfs dfs -ls / = hdfs dfs
大資料處理演算法三：分而治之/hash對映 + hash統計 + 堆/快速/歸併排序
百度面試題1、海量日誌資料，提取出某日訪問百度次數最多的那個IP。 IP 是32位的，最多有個2^32個IP。同樣可以採用對映的方法，比如模1000，把整個大檔案對映為1000個小檔案，再找出每個小文中出現頻率最大的 IP（可以採用hash_map進行頻率統計，然後再找出頻
大資料之JAVA基礎（四）：集合ArrayList
1.集合的建立1）.ArrayList集合看作一個長度可變的陣列2）.ArrayList<要儲存元素的資料型別> 變數名 = new ArrayList<要儲存元素的資料型別>();3）.集合中儲存的元素，只能為<>括號中指定的資料型別元素
【NLP】大資料之行，始於足下：談談語料庫知多少
作者：白寧超 2016年7月20日13:47:51 摘要：大資料發展的基石就是資料量的指數增加，無論是資料探勘、文字處理、自然語言處理還是機器模型的構建，大多都是基於一定量的資料，資料規模達到一定程度，採用基於規則方法或者概率統計學的方法進行模型構建，感興趣知識的獲取才更有意義。那麼，是不是資料足
java程式設計師的大資料之路（5）：HDFS壓縮與解壓縮
背景 好久沒有更新了，原因是公司專案上線，差點被祭天。在這種驚心動魄的時候還是要抽時間做一點自己喜歡做的事情的，然而進度比預期慢了許多。 正式開始 接下來就開始記錄最近的學習成果啦！ 在Hadoop叢集中，網路資源是非常珍貴的。因此對檔案進行壓縮是非
java程式設計師的大資料之路（7）：基於檔案的資料結構
SequenceFile 介紹 由於日誌檔案中每一條日誌記錄是一行文字。如果想記錄二進位制型別，純文字是不合適的。這種情況下，Hadoop的SequenceFile類非常合適。SequenceFile可以作為小檔案容器。而HDFS和MapReduce是針
大資料環境下整合R語言的資料探勘平臺 之介紹、資料上傳與資料預處理
這個整合R語言的資料探勘平臺是當時為中國軟體杯比賽做的一個系統，由於時間太緊，當時開發只用了一週的時間，不過前前後後用了大半年來學習和熟悉R語言，深深感覺到R語言真的是資料分析的一個利器，內建的各種分析包大大簡化了資料分析的過程，只需要傳參呼叫即可，再也不需要讀
子雨大資料之Spark入門教程---Spark2.1.0入門：第一個Spark應用程式：WordCount 2.2
前面已經學習了Spark安裝，完成了實驗環境的搭建，並且學習了Spark執行架構和RDD設計原理，同時，我們還學習了Scala程式設計的基本語法，有了這些基礎知識作為鋪墊，現在我們可以沒有障礙地開始編寫一個簡單的Spark應用程式了——詞頻統計。 任務要求 任務：
大資料之JAVA基礎（五）：迴圈和陣列方法練習
案例1：編寫 1+3+5+7+......+99的值 /* * 求1-99的基數和 */ public static void fun01() { int i = 1; int sum = 0; for(;i<100;i+=2) { sum += i;
大資料時代之hadoop(六)：hadoop 生態圈（pig，hive，hbase，ZooKeeper，Sqoop）
hadoop是有apache基金會所開發的分散式系統基礎架構，其主要提供了兩方面的功能：分散式儲存和分散式計算。其中分散式儲存是分散式計算的基礎，在hadoop的實現裡面，提供了分散式儲存的介面，並自己實現了一個分散式儲存的實現即HDFS,但並不代表had