Standalone模式是Spark自帶的一種集群模式,不同于前面本地模式啟動多個進程來模擬集群的環(huán)境,Standalone模式是真實地在多個機器之間搭建Spark集群的環(huán)境,完全可以利用該模式搭建多機器集群,用于實際的大數(shù)據(jù)處理。查看全文>>
兩個變量的二元分布可視化也很有用。在Seanborn中最簡單的方法是使用jointplot函數(shù),該函數(shù)可以創(chuàng)建一個多面板圖形,比如散點圖、二維直方圖、核密度估計等,以顯示兩個變量之間的雙變量關(guān)系及每個變量在單獨坐標(biāo)軸上的單變量分布。查看全文>>
在搞清楚“FA與PCA的主要區(qū)別是什么?”之前,我們先來了解一下因子分析(Factor Analysis,F(xiàn)A)的定義是什么?它是研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計方法,這里的共性因子是不同變量之間內(nèi)在的隱藏因子。查看全文>>
為了保證數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的正確性和相容性,需要對關(guān)系模型進行完整性約束。完整性通常包括實體完整性、參照完整性和用戶自定義完整性,具體解釋如下。查看全文>>
在Pandas對象中,如果它的某一列數(shù)據(jù)滿足不同的劃分標(biāo)準(zhǔn),則可以將該列當(dāng)做分組鍵來拆分?jǐn)?shù)據(jù)集。例如,創(chuàng)建一個DataFrame對象,具體代碼如下。查看全文>>
高級語言被廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域,但使用高級語言編寫的程序無法被計算機識別與執(zhí)行。在執(zhí)行之前需要先將高級語言代碼翻譯成機器語言代碼。根據(jù)不同的翻譯方式,執(zhí)行分為編譯執(zhí)行和解釋執(zhí)行兩種。下面來看具體翻譯流程:查看全文>>