linuxgroupby

❶ r語言和python哪個更有用

通常，我們認為Python比R在計算機編程、網路爬蟲上更有優勢，而 R 在統計分析上是一種更高效的獨立數據分析工具。所以說，同時學會Python和R這兩把刷子才是數據科學的王道。

R語言，一種自由軟體編程語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。R本來是由來自紐西蘭奧克蘭大學的羅斯·伊哈卡和羅伯特·傑特曼開發(也因此稱為R)，現在由「R開發核心團隊」負責開發。

R基於S語言的一個GNU計劃項目，所以也可以當作S語言的一種實現，通常用S語言編寫的代碼都可以不作修改的在R環境下運行。R的語法是來自Scheme。

R的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的可執行文件版本可以下載，可在多種平台下運行，包括UNIX(也包括FreeBSD和linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面。

R的功能能夠通過由用戶撰寫的包增強。增加的功能有特殊的統計技術、繪圖功能，以及編程介面和數據輸出/輸入功能。這些軟體包是由R語言、LaTeX、java及最常用C語言和Fortran撰寫。

下載的可執行文件版本會連同一批核心功能的軟體包，而根據CRAN紀錄有過千種不同的軟體包。其中有幾款較為常用，例如用於經濟計量、財經分析、人文科學研究以及人工智慧。

Python與R語言的共同特點：

Python和R在數據分析和數據挖掘方面都有比較專業和全面的模塊，很多常用的功能，比如矩陣運算、向量運算等都有比較高級的用法。

Python和R兩門語言有多平台適應性，linux、window都可以使用，並且代碼可移植性強。

Python和R比較貼近MATLAB以及minitab等常用的數學工具。

Python與R語言的區別：

數據結構方面，由於是從科學計算的角度出發，R中的數據結構非常的簡單，主要包括向量(一維)、多維數組(二維時為矩陣)、列表(非結構化數據)、數據框(結構化數據)。

而 Python 則包含更豐富的數據結構來實現數據更精準的訪問和內存控制，多維數組(可讀寫、有序)、元組(只讀、有序)、集合(唯一、無序)、字典(Key-Value)等等。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據;R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據(通過groupby)才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。

Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對其他語言的調用，和數據源的連接、讀取，對系統的操作，還是正則表達和文字處理，Python都有著明顯優勢。 而R是在統計方面比較突出。

Python的pandas借鑒了R的dataframes，R中的rvest則參考了Python的BeautifulSoup，兩種語言在一定程度上存在互補性。

❷ df1.index與df.類別

1、查看數據類型：type(a)
2、查看已安裝的包：
在dos命令行界面：如果你使用的是pip來作為你的python包管理器的話，可以在命令行下直接運行$ pip freeze或者$ pip list來查看安裝包的信息，當然其它的包管理器也有類似的功能，同時，你也可以在python互動式解釋器中導入pip模塊來查看包信息。
在python提示符下，用help(『moles』)，可以顯示所有包名稱，用import sys as s >> s.moles.keys() ，可以顯示系統模塊；
3、在LINUX環境下安裝anaconda：https://blog.csdn.net/wyf2017/article/details/118676765?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-2.pc_relevant_default&utm_relevant_index=5
1）先找需要安裝版本的官網地址鏈接，如https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh；
2）在linux控制台輸入：wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
3）先賦搜搭權在安裝程序：chmod +x Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
./Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh
4）一直按ENTER，直到出現選擇yes or no，輸入yes；
5）繼續按ENTER，直到出現選擇yes，輸入yes，添加環境變數；
6）若上面這一步沒選擇yes，會默認選擇no，則需要自己到安裝anaconda的路徑下，設置環境變數：
export PATH=/home/anaconda3/bin:KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 36: …一句話注釋掉： #̲ export PATH=/u…PATH
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
8）然後，保存更改：source ~/.bashrc
9）吵漏鬧檢測是否安裝成功：
進入自己的文件夾目錄下輸入：anaconda -V conda -V
4、在linux環境下下載並安裝mysql：https://blog.csdn.net/daren/article/details/89874564?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522164517585116780265466903%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=164517585116780265466903&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2blog_landing_v2~default-3-89874564.nonecase&utm_term=linux%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%8B%E5%AE%89%E8%A3%85mysql&spm=1018.2226.3001.4450
1）先找安裝包網址鏈接：從升罩官網或者網盤下載
2）用linux命令將安裝包下載到指定文件夾下：wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
3）再安裝到指定目錄下：
cd 路徑
解壓：tar -zxvf mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
修改文件夾名稱：mv mysql-5.7.25-linux-glibc2.12-x86_64 /mysql
2）新建data目錄
命令：mkdir /mysql/data
3）新建mysql用戶組及mysql用戶
命令：groupadd mysql //新建用戶組
命令：useradd mysql -g mysql //新建用戶
4）將/usr/local/mysql的所有者及所屬組改為mysql
chown -R mysql.mysql /usr/local/mysql
5）配置
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql_install_db --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data
6）配置/etc/my.cnf
vim /etc/my.cnf
7）開啟服務
命令：cp /usr/local/mysql/support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql //將mysql加入服務
命令：chkconfig mysql on //開機自動啟動
命令：service mysql start //開啟mysql服務
開啟mysql服務報錯， 在這里插入圖片描述
8）設置密碼
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //在my.cnf中配置了取消密碼驗證，此處密碼任意輸入
命令：use mysql; //操作mysql資料庫
命令：update user set authentication_string=password(『你的密碼』) where user=『root』; //修改密碼
命令：flush privileges;
命令：exit; //退出
9）將/etc/my.cnf中的skip-grant-tables刪除
10）如果是本機安裝則到此步驟已經安裝配置完成，如果是在虛擬機或者遠程伺服器上安裝，則需要以下步驟
允許遠程連接
命令：/usr/local/mysql/bin/mysql -u root -p //登錄
命令：use mysql;
命令：update user set host=』%』 where user = 『root』;
命令：flush privileges;
命令：exit;
Pandas
dataframe：
1、dataframe，如何查看一個DataFrame對象的所有索引，列名，以及DataFrame中具體的值？
有一個dataframe對象df1，查看索引使用使用df1.index，查看列名使用df1.columns，查看所有的值為df1.values。
2、創建dataframe：
df1=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),
index = pd.date_range(『20200101』, periods = 4),
columns=list(『ABCD』))
3、使用df1.index返回的是一個索引，如果獲取具體的值的話，需要使用df1.index.values轉化為列表。
4、根據列名取dataframe的數據
基本格式：dataframe[列名]
1）取多列
列名要用中括弧括起來，所以下述命令
dataframe[[『P4_profit_rate』,『P3PS』,『P3NS』]] 沒問題,返回pandas.core.frame.DataFrame類型的值
dataframe[『P4_profit_rate』,『P3PS』,『P3NS』]出錯
2）取一列
列名可以不用中括弧括起來，
dataframe[『P4_profit_rate』] 沒問題，返回pandas.core.series.Series類型的值
列名也可以用中括弧括起來，
dataframe[[『P4_profit_rate』]] 也能正常運行，但返回pandas.core.frame.DataFrame類型的值
1. 常用基本方法及屬性
df.info() 輸出總行數、各列的行數、類型、索引、佔用內存等信息；
df.index 輸出索引，為 pandas.core.indexes.range.RangeIndex 類型；
df.columns 輸出列名，為pandas.core.indexes.base.Index 類型，可使用df.columns.str ；
df.dtypes 各列的類型，輸出一個series，值是object類型；
df.values 值，輸出一個 array ；
df.describe() 輸出各數值列的統計值，如非空個數、均值、std、極值、分位數。
2. 索引
df.set_index() 設置索引，括弧內可以填入DataFrame中某列的列名，就能使用此列作為索引；
df.loc[ ] 以label索引，可實現花哨的混合索引，如：df.loc[ df.density>100, [『pop』, 『density』] ] ；
df.iloc[ ] 以絕對位置索引，即數字；
掩碼操作，如 df[ df [『density』] > 100 ] 。
3. 計算：
df.cov() 協方差，df.corr() 相關系數，df.mean(axis = 1)，df.median()，df.max()；
df[ 『Age』 ].value_counts(ascending = True, bins = 5) 非nan計數(升序排列，分箱)；
pd.cut()也能實現連續值離散化，pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)。
4. 增刪改查、合並、排序
使用df.()防止誤修改df；
df.rename(index = {『a』 : 『A』}, inplace = True) 重命名索引，注意需要inplace為True才能真正修改；
df.append(df2) 增加；
df.drop([『a』, 『b』], inplace = True) 刪除；
data.drop_plicates()去重，subset參數可以選擇具體的列；
df3 = pd.concat([df1,df2], axis = 0) 實現兩個DataFrame的簡易合並；
pd.merge(on, left_on, right_on, left_index, right_index, how, suffixes) 數據表連接操作，on可以指定多個列作為鍵;
多列排序 data.sort_values(by=[『group』,『data』],ascending = [False,True],inplace=True)，即在by、ascending處傳入list，會先按』group』列再按』data』列排序。
5. groupby聚合 和數據透視表pivot_table（相當於多維的groupby操作）
df.pivot_table(index = 『Sex』, columns=『Pclass』, values=『Fare』，aggfunc = 『sum』) ，aggfunc默認是mean；
6. 時間序列
Pandas所有關於日期與時間的處理方法全部是通過Timestamp對象實現的；
pd.to_datetime(『2017-11-24』) 把str轉化為Timestamp對象（pd.Timestamp也可以）；
ts + pd.Timedelta(『5 days』) 用Timedelta加上時間間隔；
pd.read_csv()方法中參數parse_dates = True，可以直接將數據中的時間作為索引；
將時間戳作為索引值取出對應時間段內的數據：data[pd.Timestamp(『2012-01-01 09:00』):pd.Timestamp(『2012-01-01 19:00』)] ，
同時也可以使用 data[『2013』]，data[『2012-01』:『2012-03』] 等簡便方式；
僅取1月份的數據 data[data.index.month == 1] ；
時間重采樣，將原始數據轉化為均勻間隔的數據，
DataFrame.resample(rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=『start』,kind
=None, loffset=None, limit=None, base=0)，如df.resample(『3D』)方法，對3天的數據進行重采樣。
7. apply自定義函數 DataFrame.apply(func, axis=0, broadcast=False, raw=False, rece=None, args=(), kwds)，說明：
允許傳入0個或任意個參數，這些可變參數在函數調用時自動組裝為一個tuple，
關鍵字參數允許傳入0個或任意個含參數名的參數，這些關鍵字參數在函數內部自動組裝為一個dict。
8.缺失值：DataFrame.isnull().any()，.fillna() 等。
9.字元串Series.str.lower()，str是Series的一個屬性，s.str.upper()，s.str.len()，index.str.strip()，df.columns.str.replace(』 『,』『)，s.str.split(』『)，s.str.contains(『Ag』)，s.str.get_mmies(sep = 『|』) 。
10、notebook顯示設置：
pd.set_option()，pd.get_option()用於使用Notebook做展示；
pd.set_option(『display.max_columns』,30)，pd.set_option(『display.max_colwidth』,100)，
pd.set_option(『display.max_colwidth』,100)。
11、重復記錄處理
1）生成重復記錄
#生成重復數據
df=pd.DataFrame(np.ones([5,2]),columns=[『col1』,『col2』])
df[『col3』]=[『a』,『b』,『a』,『c』,『d』]
df[『col4』]=[3,2,3,2,2]
df=df.reindex(columns=[『col3』,『col4』,『col1』,『col2』]) #將新增的一列排在第一列
2）判斷重復記錄
isDplicated=df.plicated() #判斷重復數據記錄
3）刪除重復值
new_df1=df.drop_plicates() #刪除數據記錄中所有列值相同的記錄
new_df2=df.drop_plicates([『col3』]) #刪除數據記錄中col3列值相同的記錄
new_df3=df.drop_plicates([『col4』]) #刪除數據記錄中col4列值相同的記錄
new_df4=df.drop_plicates([『col3』,『col4』]) #刪除數據記錄中(col3和col4)列值相同的記錄
4）python去重drop_plicates後一定要reset_index()。
pandas.DataFrame.reset_index
函數作用：重置索引或其level。
重置數據幀的索引，並使用默認索引。如果數據幀具有多重索引，則此方法可以刪除一個或多個level。
函數主要有以下幾個參數：reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=』')
各個參數介紹：
level：可以是int, str, tuple, or list, default None等類型。作用是只從索引中刪除給定級別。默認情況下刪除所有級別。
drop：bool, default False。不要嘗試在數據幀列中插入索引。這會將索引重置為默認的整數索引。
inplace：bool, default False。修改數據幀（不要創建新對象）。
col_level：int or str, default=0。如果列有多個級別，則確定將標簽插入到哪個級別。默認情況下，它將插入到第一層。
col_fill：object, default。如果列有多個級別，則確定其他級別的命名方式。如果沒有，則復制索引名稱。
返回：
DataFrame or None。具有新索引的數據幀，如果inplace=True，則無索引。
python使用問題集錦
1、報錯：NameError: name 『scipy』 is not defined
使用!pip install packages scipy，重新安裝成功後，還報錯；在運行前先from scipy import optimize，再運行也報錯；
還有說是注釋或者換行等問題導致的，都無法解決，最後一個可能再試試：在安裝scipy前要先安裝numpy+mkl(非numpy)。
在如下地址下載安裝numpy： http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/#numpy
Numpy+MKL is linked to the Intel® Math Kernel Library and includes required DLLs in the numpy.DLLs directory.
下載完成後，在cmd命令行中用pip install numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl進行安裝，報錯如下：
ERROR: numpy-1.22.2+mkl-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.
錯誤原因：安裝的不是對應python版本的庫，下載的庫名中cp27代表python2.7,其它同理。我的python是3.8版本，重新下載後，再安裝，進入正常流程中。但是又報如下錯誤： 在這里插入圖片描述

文章知識點與官方知識檔案匹配
Python入門技能樹首頁概覽
208764 人正在系統學習中
點擊閱讀全文
打開CSDN APP，看更多技術內容

Pandas的基本功能_笑 癮的博客_pandas作用
一、Pandas的常用32個方法和功能 DataFrame() 創建一個DataFrame對象 df.values 返回ndarray類型的對象 df.shape 返回行列數 df.index 獲取行索引 df.set_index 設置索引 df.reset_index 重製索引 df.columns 獲取列索引 df.rename 重...
繼續訪問
pandas教程:pandas主要功能詳解_hello-java-maker的博客_pand...
df =pd.read_csv("Counts.csv", header=0) df.head() 1 2 選擇/切片 df[『column_name』] ,df[row_start_index, row_end_index] 選取指定整列數據 df['name'] # 選取一列,成一個series df[['name']] # 選取一列...
繼續訪問
numpy‑1.21.4+mkl‑pp38‑pypy38_pp73‑win_amd64.whl
numpy‑1.21.4+mkl‑pp38‑pypy38_pp73‑win_amd64.whl
Python數據分析 | (17) pandas的基本功能
本篇博客中，我將介紹操作Series和DataFrame中的數據的基本手段。後續將更加深入地挖掘pandas在數據分析和處理方面的功能。這不是pandas庫 的詳盡文檔，主要關注的是最重要的功能，那些不大常用的內容(也就是那 些更深奧的內容)就交給你自己去摸索吧。 目錄 1. 重新索引 2. 丟棄指定軸上的項 3. 索引、選取和過濾 4. 整數索引 5. 算術運算和數據對齊 6. ...
繼續訪問
最新發布 python安裝ERROR: matplotlib-3.6.2-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl is not a supported wheel on this plat
我把文件名稱改為matplotlib-3.6.2-py39-none-any.whl。2、看到支持的文件的名稱是py30-none-any。
繼續訪問

熱門推薦 使用python經常出現NameError: name 'xxx' is not defined
使用python經常出現NameError: name 『xxx』 is not defined感覺神之存在的Bug 用注釋居然解決了 之前k_means一直是沒定義後來加了注釋#abc就解決了from sklearn.cluster import k_means# abc如下圖所示：解決後感覺太特么奇妙了
繼續訪問

pandas中index索引功能是什麼
pandas的索引對象可以用來保存坐標軸標簽和其它元數據，是使用過程中必要的參與對象，那pandas中index索引功能是什麼呢？pandas中index索引可以輕松的讀取數據，更方便的數據查詢，使用index查詢的時候可以獲得性能提升。 一、index索引特點 更方便的數據查詢，使用index查詢的時候可以獲得性能提升； 自動的數據對齊功能； 更多更強大的數據結構支持。 二、index索引用途 1、使用index讀取數據 import pandas as pd df = pd.read_csv("./.
繼續訪問
pandas 基礎功能（二）
pandas 基礎功能（二） 1.新增 2.刪除 3.修改數據 1.新增 1)在最後新增一列(列S)： df["列S]=list ## 增加列的元素個數要跟原數據列的個數一樣 2)在指定位置新增一列(列Q): # 語法格式：列表.insert(index, obj) # index --->對象 obj 需要插入的索引位置。 # obj ---> 要插入列表中的對象（列名） col_name=df1.columns.tolist() # 將數據框的列...
繼續訪問
【報錯解決】復現Deep Supervised Cross-Modal Retrieval報錯mole scipy has no attribute spatial的解決
mole scipy has no attribute spatial報錯的解決。
繼續訪問

Python函數調用出現NameError: name 『xxx『 is not defined的解決辦法
原因： 函數里用的是局部變數，從而函數調用結束後會被銷毀。如果不聲明是全局變數，那麼就會報錯：（注意灰色字體注釋的地方） def load_data(): from keras.datasets import mnist # global train_image, train_lable , test_image, test_lable (train_image, train_lable), (test_image, test_lable) = mnist.load_data.
繼續訪問

Python使用pip安裝報錯：is not a supported wheel on this platform的解決方法
我的python是3.8 win64位 安裝cryptography報錯is not a supported wheel on this platform 首先我是在官網cryptography · PyPI下載的cryptography-37.0.2-pp38-pypy38_pp73-win_amd64.whl 官網如下，安裝的時候報錯cryptography · PyPI 解決版本：改安裝報的名字 步驟一，cmd裡面輸入pip debug --verbose，會列出支持包的名字，我把包的名字改
繼續訪問

Python-Pandas{數據結構與基本功能}
PandsSeries手動構建SeriesSeries的索引和切片按照字典的方式進行索引和切片   Pandas通常是用於數據分析過程中, 數據的清洗, 數據預處理, 數據的描述性分析等過程中。在整個Python數據分析的生態環境中, Pandas的地位非常重要, 利用Pandas可以快速便捷的對數據進行各種各樣的處理與操作.   在Pandas中, 最重要的兩種數據結構是1維的Series和2維的DataFrame. Series：一維數組，與Numpy中的一維array類似。二者與Python基本的數
繼續訪問

Pandas 10. 索引index的用途
更方便的數據查詢：df.loc[index, :]使用index會提升查詢性能自動的數據對齊功能;使用index.更多更強大的數據結構支持 很多強大的索引數據結構Categoricallndex,基於分類數據的Index,提升性能;Multilndex,多維索引，用於groupby多維聚合後結果等；Datetimelndex,時間類型索引，強大的日期和時間的方法支持：
繼續訪問

Pandas的索引index的用途（十一）
1、Pandas的索引index的用途 把數據存儲於普通的column列也能用於數據查詢，那使用index有什麼好處？ index的用途總結： 1、更方便的數據查詢； 2、使用index可以獲得性能提升； 3、自動的數據對齊功能； 4、更多更強大的數據結構支持； 2、實例用途 （1）讀取數據 import pandas as pd df = pd.read_csv...
繼續訪問
python語法基礎
1.import 和 from … import 模塊的變數、方法引用差異 from pandas import DataFrame from…import // 直接使用函數名使用就可以了 import pandas as pd import //模塊.函數 a.import…as import：導入一個模塊；註：相當於導入的是一個文件夾，是個相對路徑 import A as B：給予工具庫 A 一個簡單的別稱 B ，可以幫助記憶。例：import torc...
繼續訪問

python數據分析學習（3）
python數據分析·numpy的一些函數
繼續訪問

Pandas詳解三之Index對象
約定 import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np Index Index對象保存著索引標簽數據，它可以快速找到標簽對應的整數下標，其功能與Python的字典類似。 dict1={"Province":["Guangdong","Beijing","Qinghai","Fu...
繼續訪問
Pandas的索引index的用途
##Pandas的索引index的用途 '''把數據存儲於普通的column列也能用於數據查詢，那使用index有什麼好處?index的用途總結: 1.更方便的數據查詢; 2.使用index可以獲得性能提升; 3.自動的數據對齊功能; 4.更多更強大的數據結構支持;''' import pandas as pd df =pd.read_csv('F:\\python387\\pandas\\antlearnpandasmaster\\datas\\ml_latest_small\\ratings.csv'.
繼續訪問
python創建python.py時遇到的問題 name is not defined
創建py文件之後，運行文件時報錯： 是一個nameerror，說var為定義，所以執行不成功。這是因為將var定義在了函數裡面，即return後一行的代碼縮進了，導致var沒有定義成功，只需要去除縮進就可以了。 更改如下： ...
繼續訪問

pandas的Index對象
Index對象保存著索引標簽數據，它可以快速找到標簽對應的整數下標，其功能與Python的字典類似。 dict1={"Province":["Guangdong","Beijing","Qinghai","Fujiang"], "year":[2018]*4, "pop":[1.3,2.5,1.1,0.7]} df1=DataFrame(dict1) df1 1 2 3 4 5 代碼結果 Province pop year 0 Guangdong 1.3...
繼續訪問。

❸ 如何設置sqlite

您好！很高興為你解答此類問題，具體方法請看以下:
1.SQLite簡介

SQLite是一款輕型的資料庫，是遵守ACID的關聯式資料庫管理系統，它的設計目標是嵌入 式的，而且目前已經在很多嵌入式產品中使用了它，它佔用資源非常的低，在嵌入式設備中，可能只需要幾百K的內存就夠了。

它能夠支持 Windows/Linux/Unix等等主流的操作系統，同時能夠跟很多程序語言相結合，比如Tcl、PHP、Java、C++、.Net等，還有ODBC介面，同樣比起 Mysql、PostgreSQL這兩款開源世界著名的資料庫管理系統來講，它的處理速度比他們都快。

2.SQLite的特點：

輕量級
SQLite和C/S模式的資料庫軟體不同，它是進程內的資料庫引擎，因此不存在資料庫的客戶端和伺服器。使用SQLite一般只需要帶上它的一個動態 庫，就可以享受它的全部功能。

而且那個動態庫的尺寸也挺小，以版本3.6.11為例，Windows下487KB、Linux下347KB。

不需要"安裝"
SQLite的核心引擎本身不依賴第三方的軟體，使用它也不需要"安裝"。有點類似那種綠色軟體。

單一文件
資料庫中所有的信息（比如表、視圖等）都包含在一個文件內。這個文件可以自由復制到其它目錄或其它機器上。

跨平台/可移植性
除了主流操作系統 windows，linux之後，SQLite還支持其它一些不常用的操作系統。

弱類型的欄位
同一列中的數據可以是不同類型

開源

3.SQLite數據類型

一般數據採用的固定的靜態數據類型，而SQLite採用的是動態數據類型，會根據存入值自動判斷。SQLite具有以下五種常用的數據類型：

NULL: 這個值為空值
VARCHAR(n)：長度不固定且其最大長度為 n 的字串，n不能超過 4000。
CHAR(n)：長度固定為n的字串，n不能超過 254。
INTEGER: 值被標識為整數,依據值的大小可以依次被存儲為1,2,3,4,5,6,7,8.
REAL: 所有值都是浮動的數值,被存儲為8位元組的IEEE浮動標記序號.
TEXT: 值為文本字元串,使用資料庫編碼存儲(TUTF-8, UTF-16BE or UTF-16-LE).
BLOB: 值是BLOB數據塊，以輸入的數據格式進行存儲。如何輸入就如何存儲,不改 變格式。
DATA ：包含了 年份、月份、日期。
TIME： 包含了 小時、分鍾、秒。

二.SQLiteDatabase的介紹

Android提供了創建和是用SQLite資料庫的API。SQLiteDatabase代表一個資料庫對象，提供了操作資料庫的一些方法。在Android的SDK目錄下有sqlite3工具，我們可以利用它創建資料庫、創建表和執行一些SQL語句。下面是SQLiteDatabase的常用方法。

SQLiteDatabase的常用方法

方法名稱
方法表示含義
openOrCreateDatabase(String path,SQLiteDatabase.CursorFactory factory)
打開或創建資料庫
insert(String table,String nullColumnHack,ContentValues values)
插入一條記錄
delete(String table,String whereClause,String[] whereArgs)
刪除一條記錄
query(String table,String[] columns,String selection,String[] selectionArgs,String groupBy,String having,String orderBy)
查詢一條記錄
update(String table,ContentValues values,String whereClause,String[] whereArgs)
修改記錄
execSQL(String sql)
執行一條SQL語句
close()
關閉資料庫

Google公司命名這些方法的名稱都是非常形象的。例如openOrCreateDatabase,我們從字面英文含義就能看出這是個打開或創建資料庫的方法

1、打開或者創建資料庫
在Android 中使用SQLiteDatabase的靜態方法openOrCreateDatabase(String path,SQLiteDatabae.CursorFactory factory)打開或者創建一個資料庫。
它會自動去檢測是否存在這個資料庫，如果存在則打開，不存在則創建一個資料庫；創建成功則返回一個SQLiteDatabase對象，否則拋出異常FileNotFoundException。

下面是創建名為「stu.db」資料庫的代碼：
openOrCreateDatabase(String path,SQLiteDatabae.CursorFactory factory)
參數1 資料庫創建的路徑
參數2 一般設置為null就可以了

eg: db=SQLiteDatabase.openOrCreateDatabase("/data/data/com.ling.db/databases/stu.db",null);
2、創建表
創建一張表的步驟很簡單：
編寫創建表的SQL語句
調用SQLiteDatabase的execSQL()方法來執行SQL語句

下面的代碼創建了一張用戶表，屬性列為：id（主鍵並且自動增加）、sname（學生姓名）、snumber（學號）
View Code
3、插入數據
ContentValues 是一種存儲的機制，常用於資料庫的操作。只能存儲基本類型。
插入數據有兩種方法：
①SQLiteDatabase的insert(String table,String nullColumnHack,ContentValues values)方法，
參數1 表名稱，
參數2 空列的默認值
參數3 ContentValues類型的一個封裝了列名稱和列值的Map；
View Code

②編寫插入數據的SQL語句，直接調用SQLiteDatabase的execSQL()方法來執行

View Code
4、刪除數據

刪除數據也有兩種方法：
①調用SQLiteDatabase的delete(String table,String whereClause,String[] whereArgs)方法
參數1 表名稱
參數2 刪除條件
參數3 刪除條件值數組
View Code

②編寫刪除SQL語句，調用SQLiteDatabase的execSQL()方法來執行刪除。

View Code

5、修改數據
修改數據有兩種方法：
①調用SQLiteDatabase的update(String table,ContentValues values,String whereClause, String[] whereArgs)方法
參數1 表名稱
參數2 跟行列ContentValues類型的鍵值對Key-Value
參數3 更新條件（where字句）
參數4 更新條件數組
View Code
②編寫更新的SQL語句，調用SQLiteDatabase的execSQL執行更新。

View Code
6、查詢數據

在Android中查詢數據是通過Cursor類來實現的，當我們使用SQLiteDatabase.query()方法時，會得到一個Cursor對象，Cursor指向的就是每一條數據。它提供了很多有關查詢的方法，具體方法如下：

public Cursor query(String table,String[] columns,String selection,String[] selectionArgs,String groupBy,String having,String orderBy,String limit);
各個參數的意義說明：
參數table:表名稱
參數columns:列名稱數組
參數selection:條件字句，相當於where
參數selectionArgs:條件字句，參數數組
參數groupBy:分組列
參數having:分組條件
參數orderBy:排序列
參數limit:分頁查詢限制
參數Cursor:返回值，相當於結果集ResultSet
Cursor是一個游標介面，提供了遍歷查詢結果的方法，如移動指針方法move()，獲得列值方法getString()等.
Cursor游標常用方法
方法名稱
方法描述
getCount()
獲得總的數據項數
isFirst()
判斷是否第一條記錄
isLast()
判斷是否最後一條記錄
moveToFirst()
移動到第一條記錄
moveToLast()
移動到最後一條記錄
move(int offset)
移動到指定記錄
moveToNext()
移動到下一條記錄
moveToPrevious()
移動到上一條記錄
getColumnIndexOrThrow(String columnName)
根據列名稱獲得列索引
getInt(int columnIndex)
獲得指定列索引的int類型值
getString(int columnIndex)
獲得指定列縮影的String類型值
下面就是用Cursor來查詢資料庫中的數據，具體代碼如下：
View Code

7、刪除指定表
編寫插入數據的SQL語句，直接調用SQLiteDatabase的execSQL()方法來執行
View Code

三. SQLiteOpenHelper
該類是SQLiteDatabase一個輔助類。這個類主要生成一 個資料庫，並對資料庫的版本進行管理。
當在程序當中調用這個類的方法getWritableDatabase()或者 getReadableDatabase()方法的時候，如果當時沒有數據，那麼Android系統就會自動生成一個資料庫。
SQLiteOpenHelper 是一個抽象類，我們通常需要繼承它，並且實現裡面的3個函數：

1.onCreate（SQLiteDatabase）
在資料庫第一次生成的時候會調用這個方法，也就是說，只有在創建資料庫的時候才會調用，當然也有一些其它的情況，一般我們在這個方法里邊生成資料庫表。

2. onUpgrade（SQLiteDatabase，int，int）
當資料庫需要升級的時候，Android系統會主動的調用這個方法。一般我們在這個方法里邊刪除數據表，並建立新的數據表，當然是否還需要做其他的操作，完全取決於應用的需求。

3. onOpen（SQLiteDatabase）：
這是當打開資料庫時的回調函數，一般在程序中不是很常使用。

寫了這么多，改用用實際例子來說明上面的內容了。
下面這個操作資料庫的實例實現了創建資料庫，創建表以及資料庫的增刪改查的操作。
該實例有兩個類：
com.ling.testSQLite 調試類
com.ling.testSQLiteDb 資料庫輔助類

SQLiteActivity.java
View Code

StuDBHelper.java

View Code
main.xml
View Code

程序運行的效果圖：

使用adb命令查看資料庫：

1.在命令行窗口輸入adb shell回車，就進入了Linux命令行，現在就可以使用Linux的命令了。

2.ls回車，顯示所有的東西，其中有個data。

3.cd data回車，再ls回車，cd data回車，ls回車後就會看到很多的com................，那就是系統上的應用程序包名，找到你資料庫程序的包名，然後進入。

4.進去後在查看所有，會看到有databases,進入databases，顯示所有就會發現你的資料庫名字，這里使用的是"stu_db"。

5.sqlite3 stu_db回車就進入了你的資料庫了，然後「.schema」就會看到該應用程序的所有表及建表語句。

6.之後就可以使用標準的SQL語句查看剛才生成的資料庫及對數據執行增刪改查了。
註：ls,cd等命令都是linux的基本命令，不了解的同學可以看看有關這方面的資料。

下面介紹幾個在SQLite中常用到的adb命令：

查看
.database 顯示資料庫信息；
.tables 顯示表名稱；
.schema 命令可以查看創建數據表時的SQL命令；
.schema table_name 查看創建表table_name時的SQL的命令；

插入記錄
insert into table_name values (field1, field2, field3...);

查詢
select * from table_name;查看table_name表中所有記錄；
select * from table_name where field1='xxxxx'; 查詢符合指定條件的記錄；

刪除
drop table_name; 刪除表；
drop index_name; 刪除索引；
-------------------------------------------查詢，插入，刪除等操作資料庫的語句記得不要漏了;----------------------------------------

# sqlite3 stu_db
sqlite3 stu_db
SQLite version 3.6.22
Enter ".help" for instructions
Enter SQL statements terminated with a ";"
sqlite> .schema
.schema
CREATE TABLE android_metadata (locale TEXT);
CREATE TABLE stu_table(id int,sname varchar(20),sage int,ssex varchar(10)); --->創建的表
sqlite> select * from stu_table;
select * from stu_table;
1|xiaoming|21|male
sqlite>

插入數據

sqlite> insert into stu_table values(2,'xiaohong',20,'female');

插入的數據記得要和表中的屬性一一對應
insert into stu_table values(2,'xiaohong',20,'female');
sqlite> select * from stu_table;
select * from stu_table;
1|xiaoming|21|male
2|xiaohong|20|female --------------> 插入的數據
sqlite>
當點擊修改數據的按鈕時候

sqlite> select * from stu_table;

select * from stu_table;
1|xiaoming|23|male -------------->年齡被修改為23
2|xiaohong|20|female
sqlite>
當點擊刪除數據的按鈕

sqlite> select * from stu_table;

select * from stu_table;
1|xiaoming|23|male id=2的數據已經被刪除
總之，我們可以在代碼中執行資料庫的增刪改查，也可以在adb命令行下實現。不過因為SQLite沒有客戶端，不能直接的查看資料庫變化後的信息，所以常用adb命令行查看資料庫改變後的信息。

前面用到的資料庫，表都是自己在代碼中創建，下面介紹如何使用外部已有的資料庫的方法：
先用SQLite管理工具，sqliteadmin 具體操作很簡單，在這里我就不詳細介紹的了，但有一個地方時候很值得注意的，就是用sqliteadmin創建資料庫的時候，資料庫保存的路徑不能是中文路徑，中文路徑會出現下面的錯誤提示：
我在sqliteadmin 創建好資料庫StuDB，：

將創建好的資料庫在DDMS中點擊導入到data/data/程序的包名/

❹ python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

❺ 課程開發的三個階段

『壹』 FCF右腦開發裡面的課程有幾個階段

總共是五個課程，最主要的是它們是環環相扣，一個都不能少，但是課程的含金量是很高的

『貳』 尚學堂的java課程主要學習什麼呢

第一階段：小型桌面應用開發
階段目的：掌握JAVA語言的語法，理解面迴向對象的編程思想，能夠答熟練使用JAVA語言開發小型桌面應用。
基礎技能訓練：操作系統與網路技術、JAVA面向功能對象程序設計、JAVA核心編程、JAVA網路編程
第二階段：中小型網站應用開發
階段目的：掌握資料庫設計與開發技能，熟練使用JAVAEE組件技術開發中小型網站應用。
資料庫（Oracle資料庫管耐手喊理及昌野開發）、UI開薯游發（WEB頁面開發基礎、XML、Ajax）、JAVAEE組件開發（jsp、servlet、jdbc）、框架技術（struts2.0、hibernate、spring、springMVC、mybatis）
第三階段：軟體工程工業實踐
階段目的：熟悉軟體工程流程及規范，使用以前三個階段所學的技能，進行軟體工程工業實踐。
軟體工程方法論、軟體工程項目實踐
第四階段：職業素質培養及就業
階段目的：提高團隊協作能力、職業道德、溝通能力和面試技巧，成功面試，成為標准IT職業人。
職業素質培養(職業道德、項目經理座談、面試技能）、就業。

『叄』 安卓開發課程分為哪幾個階段

安卓越的安卓開發課程分為5個階段，共768課時，第一階段：android介紹與Java核心部分
(168課時)
第二階段：Android基礎編程
(152課時)
第三階段：專項技能突破（160課時）第四階段：高級篇（48課時）Android
OpenGL
開發基礎
OpenGL基本知識、OpenGL和OpenGl
ES介紹
掌握OpenGL開發技巧
第五階段：高級篇（112課時)
Android項目實戰
掏客（個人媒體客戶端）

『肆』 想學習5培訓的課程，誰能介紹一下課程的體系

所有互聯網的頁面開發都可以用到HTML5，包括PC端，手機端和平板。
HTML5高端課程大綱分為十個階段。
第一階段：前端頁面重構；
第二階段：JavaScript高級程序設計；
第三階段：PC端全棧開發；
第四階段：移動WebApp開發；
第五階段 : 混合(RN，HybridAPP)開發；
第六階段：NodeJS開發；
第七階段：游戲開發；
第八階段：Java開發；
第九階段：PHP開發；
第十階段：Android開發。

『伍』 安卓開發課程分為哪幾個階段

安卓越的安卓開發課程分為5個階段，共768課時，第一階段：android介紹與Java核心部分 (168課時)
第二階段：Android基礎編程 (152課時) 第三階段：專項技能突破（160課時）第四階段：高級篇（48課時）Android OpenGL 開發基礎 OpenGL基本知識、OpenGL和OpenGl ES介紹 掌握OpenGL開發技巧
第五階段：高級篇（112課時) Android項目實戰 掏客（個人媒體客戶端）

『陸』 學習方法內容

高效的學習，首先要學會聽課：
1、有準備的去聽，也就是說聽課前要先預習，找出不懂的知識、發現問題，帶著知識點和問題去聽課會有解惑的快樂，也更聽得進去，容易掌握；
2、參與交流和互動，不要只是把自己擺在「聽」的旁觀者，而是「聽」的參與者，積極思考老師講的或提出的問題，能回答的時候積極回答（回答問題的好處不僅僅是表現，更多的是可以讓你注意力更集中）。
3、聽要結合寫和思考。純粹的聽很容易懈怠，能記住的點也很少，所以一定要學會快速的整理記憶。
4、如果你因為種種原因，出現了那些似懂非懂、不懂的知識，課上或者課後一定要花時間去弄懂。不然問題只會越積越多，最後就只能等著擁抱那「不三不四」的考試分數了。

其次，要學會記憶：
1、要學會整合知識點。把需要學習的信息、掌握的知識分類，做成思維導圖或知識點卡片，會讓你的大腦、思維條理清醒，方便記憶、溫習、掌握。同時，要學會把新知識和已學知識聯系起來，不斷糅合、完善你的知識體系。這樣能夠促進理解，加深記憶。
2、合理用腦。所謂合理，一是要交替復習不同性質的課程，如文理交叉，歷史與地理交叉，這可使大腦皮層的不同部位輪流興奮與抑制，有利於記憶能力的增強與開發；二是在最佳時間識記，一般應安排在早晨、晚上臨睡前，具體根據自己的記憶高峰期來選擇。
3、藉助高效工具。速讀記憶是一種高效的閱讀學習方法，其訓練原理就在於激活「腦、眼」潛能，培養形成眼腦直映式的閱讀學習方式，主要練習提升閱讀速度、注意力、記憶力、理解力、思維力等方面。掌握之後，在閱讀文章、材料的時候可以快速的提取重點，促進整理歸納分析，提高理解和記憶效率；同時很快的閱讀速度，還可以節約大量的時間，游刃有餘的做其它事情。具體學習可以參考《精英特全腦速讀記憶訓練軟體》。
學習思維導圖，思維導圖是一種將放射性思考具體化的方法，也是高效整理，促進理解和記憶的方法。不僅在記憶上可以讓你大腦里的資料系統化、圖像化，還可以幫助你思維分析問題，統籌規劃。不過，要學好思維導圖，做到靈活運用可不是一件簡單的事，需要花費很多時間的。前面說的「精英特全腦速讀記憶訓練軟體」中也有關於思維導圖的練習和方法講解，可以參考。

最後，要學會總結：
一是要總結考試成績，通過總結學會正確地看待分數。只有正確看待分數，才不會被分數蒙住你的雙眼，而專注於學習的過程，專注於蘊藏在分數背後的秘密。二是要總結考試得失，從中找出成敗原因，這是考後總結的中心任務。學習當然貴在努力過程，但分數畢竟是知識和技能水平的象徵之一，努力過程是否合理也常常會在分數上體現出來。三是要總結、整理錯題，收集錯題，做出對應的一些解題思路（不解要知道這題怎麼解，還有知道這一類型的題要怎麼解）。四是要通過總結，確定下階段的努力方向。

『柒』 web課程裡面會學習到哪幾種框架呢

這里整理了一份系統全面的web前端學習路線，框架的相關內容在第三階段，希望可以幫到你~

第一階段：專業核心基礎

階段目標：

1. 熟練掌握HTML5、CSS3、Less、Sass、響應書布局、移動端開發。

2. 熟練運用HTML+CSS特性完成頁面布局。

4. 熟練應用CSS3技術，動畫、彈性盒模型設計。

5. 熟練完成移動端頁面的設計。

6. 熟練運用所學知識仿製任意Web網站。

7. 能綜合運用所學知識完成網頁設計實戰。

知識點：

1、Web前端開發環境，HTML常用標簽，表單元素，Table布局，CSS樣式表，DIV+CSS布局。熟練運用HTML和CSS樣式屬性完成頁面的布局和美化，能夠仿製任意網站的前端頁面實現。

2、CSS3選擇器、偽類、過渡、變換、動畫、字體圖標、彈性盒模型、響應式布局、移動端。熟練運用CSS3來開發網頁、熟練開發移動端，整理網頁開發技巧。

3、預編譯css技術：less、sass基礎知識、以及插件的運用、BootStrap源碼分析。能夠熟練使用 less、sass完成項目開發，深入了解BootStrap。

4、使用HTML、CSS、LESS、SASS等技術完成網頁項目實戰。通過項目掌握第一階段、css的內容、完成PC端頁面設計和移動端頁面設計。

第二階段：Web後台技術

階段目標:

1. 了解JavaScript的發展歷史、掌握Node環境搭建及npm使用。

2. 熟練掌握JavaScript的基本數據類型和變數的概念。

3. 熟練掌握JavaScript中的運算符使用。

4. 深入理解分之結構語句和循環語句。

5. 熟練使用數組來完成各種練習。

6.熟悉es6的語法、熟練掌握JavaScript面向對象編程。

7.DOM和BOM實戰練習和H5新特性和協議的學習。

知識點：

1、軟體開發流程、演算法、變數、數據類型、分之語句、循環語句、數組和函數。熟練運用JavaScript的知識完成各種練習。

2、JavaScript面向對象基礎、異常處理機制、常見對象api，js的兼容性、ES6新特性。熟練掌握JavaScript面向對象的開發以及掌握es6中的重要內容。

3、BOM操作和DOM操作。熟練使用BOM的各種對象、熟練操作DOM的對象。

4、h5相關api、canvas、ajax、數據模擬、touch事件、mockjs。熟練使用所學知識來完成網站項目開發。

第三階段：資料庫和框架實戰

階段目標：

1. 綜合運用Web前端技術進行頁面布局與美化。

2. 綜合運用Web前端開發框架進行Web系統開發。

3. 熟練掌握Mysql、Mongodb資料庫的發開。

4. 熟練掌握vue.js、webpack、elementui等前端框技術。

5. 熟練運用Node.js開發後台應用程序。

6. 對Restful，Ajax，JSON，開發過程有深入的理解,掌握git的基本技能。

知識點：

1、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，mongodb資料庫。深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理，為Node.js後台開發打下堅實基礎。

2、模塊系統，函數，路由，全局對象，文件系統，請求處理，Web模塊，Express框架，MySQL資料庫處理，RestfulAPI，文件上傳等。熟練運用Node.js運行環境和後台開發框架完成Web系統的後台開發。

3、vue的組件、生命周期、路由、組件、前端工程化、webpack、elementui框架。Vue.js框架的基本使用有清晰的理解，能夠運用Vue.js完成基礎前端開發、熟練運用Vue.js框架的高級功能完成Web前端開發和組件開發，對MVVM模式有深刻理解。

4、需求分析，資料庫設計，後台開發，使用vue、node完成pc和移動端整站開發。於Node.js+Vue.js+Webpack+Mysql+Mongodb+Git，實現整站項目完整功能並上線發布。

第四階段：移動端和微信實戰

階段目標：

1.熟練掌握React.js框架，熟練使用React.js完成開發。

2.掌握移動端開發原理，理解原生開發和混合開發。

3.熟練使用react-native和Flutter框架完成移動端開發。

4.掌握微信小程序以及了解支付寶小程序的開發。

5.完成大型電商項目開發。

知識點：

1、React面向組件編程、表單數據、組件通信、監聽、聲明周期、路由、Rex基本概念。練使用react完成項目開發、掌握Rex中的非同步解決方案Saga。

2、react-native、開發工具、視圖與渲染、api操作、Flutter環境搭建、路由、ListView組件、網路請求、打包。練掌握react-native和Flutter框架，並分別使用react-native和Flutter分別能開發移動端項目。

3、微信小程序基本介紹、開發工具、視圖與渲染、api操作、支付寶小程序的入門和api學習。掌握微信小程序開發了解支付寶小程序。

4、大型購物網站實戰，整個項目前後端分離開發；整個項目分為四部分：PC端網頁、移動端APP、小程序、後台管理。團隊協作開發，使用git進行版本控制。目期間可以擴展Three.js 、TypeScript。

『捌』 UI設計都需要學什麼

UI設計師技抄能一：熟練設計技巧襲，用戶界面設計主要包含圖形設計、用戶體驗設計和應用程序開發幾個方面。UI設計師首先需要具備基本的UI設計技巧，既要懂設計，又要懂技術。

UI設計師技能二：UI設計師必須掌握前端開發的知識，包括HTML、CSS和JavaScript，以及Photoshop、圖形設計以及代碼編寫的能力。

UI設計師技能三：設計理念強，UI設計師必須在產品功能和視覺元素間找到平衡，既要滿足產品的功能需求，又要盡量美觀。

單純只掌握ps，對於UI設計是不夠用的。

(8)課程開發的三個階段擴展閱讀：

UI設計（或稱界面設計）是指對軟體的人機交互、操作邏輯、界面美觀的整體設計。UI設計分為實體UI和虛擬UI，互聯網說的UI設計是虛擬UI，UI即User Interface(用戶界面)的簡稱。

好的UI設計不僅是讓軟體變得有個性有品位，還要讓軟體的操作變得舒適簡單、自由，充分體現軟體的定位和特點。

『玖』 孩子三歲半了，想給他選擇一個幼兒邏輯思維或者是多元智能腦力開發的課程，有哪位吉林市的家長給點建議

這位家長，你好！ 孩子的思維發展是分階段的。如果孩子還沒有發展一定的思維階段，再大量的訓練，也不可能得到質的突破。 三歲多的孩子，處於前運算階段，簡單的說就是還沒有發育到進行邏輯運算思維能力的階段。思維特點是認知過於簡單和靜止。以形象思維和直觀反射為主要思考方式，所以應重視孩子的形象思維訓練和運動反射訓練。多看圖畫，聽音樂，讓他講故事，平時玩玩一些簡單投擲，串珠子，跳躍運動就可以了。 這個階段孩子思維的局限性有下面三個特點： 1自我中心：說話，回答問題時經常喜歡自說自話。看一個玩具時，站在自己的位置，想像不出從另一個位置看它，是什麼樣子。 2特徵擴大：看一個玩具或者人，只記住最大的特徵忽視其他特點。 3靜止判斷：推理，運算時候，往往答案是最後出現的靜止的狀態和事物。 因為，每個孩子的發展有快有慢，也許你的孩子思維發展比一般的孩子要快，你也可以從簡單的日常生活訓練孩子的邏輯思維就，比如，教孩子換位思考，完整的看一個圖片各個位置，數珠子，看大小，火車跑的快等游戲。 關於多元智能腦力開發或者邏輯思維訓練課程，你當地的各大早教機構，情商訓練機構都應該有這方面的課程。如何選擇？最好的方法是去免費試聽！看看老師對孩子的態度，看看教育機構的教學內容，問問參加過家長的口碑等。 給你幾個教育領域比較的老師，可以參考他們的教育理念 林格和皇甫軍偉——中國養成教育網，養樹養根，養人養心。 董進宇——親子關系，發明了家長可以套用的「教育公式」。 周宏——賞識教育，利用「人人渴望贊美」激發孩子的動力。 王東華——《發現母親》母親手裡有開發孩子潛能的金鑰匙。 尹建莉和孔屏——兒童心理咨詢師，發現孩子成長的動力。 雷京魁——親子關系，開展父母效能培訓《父母執照》。 余世維——人才培訓，揭示成為未來企業精英的成長規律。 張健柏——今日學堂校長，批判當今中國教育的現狀，自辦學堂。 楊東平——教育公共政策、教育公平研究者。可敬的「教育憤青」 侯成山——性格分析領域權威，解決家庭婚姻，親子溝通等困惑。

『拾』 大數據培訓學校學哪些內容

以下介紹的課程主要針對零基礎大數據工程師每個階段進行通俗易懂簡易介紹，方面大家更好的了解大數據學習課程。課程框架是科多大數據的零基礎大數據工程師課程。
一、 第一階段：靜態網頁基礎(HTML+CSS)
1. 難易程度：一顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：常用標簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態頁面的設計製作方式等
4. 描述如下：
從技術層面來說，該階段使用的技術代碼很簡單、易於學習、方便理解。從後期課程層來說，因為我們重點是大數據，但前期需要鍛煉編程技術與思維。經過我們多年開發和授課的項目經理分析，滿足這兩點，目前市場上最好理解和掌握的技術是J2EE，但J2EE又離不開頁面技術。所以第一階段我們的重點是頁面技術。採用市場上主流的HTMl+CSS。
二、 第二階段：JavaSE+JavaWeb
1. 難易程度：兩顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：java基礎語法、java面向對象(類、對象、封裝、繼承、多態、抽象類、介面、常見類、內部類、常見修飾符等)、異常、 *** 、文件、IO、MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務、分布式事務)JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設計模式
4. 描述如下：
稱為Java基礎，由淺入深的技術點、真實商業項目模塊分析、多種存儲方式的設計
與實現。該階段是前四個階段最最重要的階段，因為後面所有階段的都要基於此階段，也是學習大數據緊密度最高的階段。本階段將第一次接觸團隊開發、產出具有前後台(第一階段技術+第二階段的技術綜合應用)的真實項目。
三、 第三階段：前端框架
1. 難易程序：兩星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)：64課時
3. 主要技術包括：Java、Jquery、註解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui
4. 描述如下：
前兩個階段的基礎上化靜為動，可以實現讓我們網頁內容更加的豐富，當然如果從市場人員層面來說，有專業的前端設計人員，我們設計本階段的目標在於前端的技術可以更直觀的鍛煉人的思維和設計能力。同時我們也將第二階段的高級特性融入到本階段。使學習者更上一層樓。
四、 第四階段：企業級開發框架
1. 難易程序：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術nutch,lucene，webServiceCXF、Tomcat集群和熱備、MySQL讀寫分離
4. 描述如下：
如果將整個JAVA課程比作一個糕點店，那前面三個階段可以做出一個武大郎燒餅(因為是純手工-太麻煩)，而學習框架是可以開一個星巴克(高科技設備-省時省力)。從J2EE開發工程師的任職要求來說，該階段所用到的技術是必須掌握，而我們所授的課程是高於市場(市場上主流三大框架，我們進行七大框架技術傳授)、而且有真實的商業項目驅動。需求文檔、概要設計、詳細設計、源碼測試、部署、安裝手冊等都會進行講解。
五、 第五階段： 初識大數據
1. 難易程度：三顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：大數據前篇(什麼是大數據，應用場景，如何學習大資料庫，虛擬機概念和安裝等)、Linux常見命令(文件管理、系統管理、磁碟管理)、Linux Shell編程(SHELL變數、循環控制、應用)、Hadoop入門(Hadoop組成、單機版環境、目錄結構、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop)、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece應用(中間計算過程、Java操作MapRece、程序運行、日誌監控)、Hadoop高級應用(YARN框架介紹、配置項與優化、CDH簡介、環境搭建)、擴展(MAP 端優化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導出,其它虛擬機VM的快照,許可權管理命令,AWK 與 SED命令)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓新人能夠對大數據有一個相對的大概念怎麼相對呢?在前置課程JAVA的學習過後能夠理解程序在單機的電腦上是如何運行的。現在，大數據呢?大數據是將程序運行在大規模機器的集群中處理。大數據當然是要處理數據，所以同樣，數據的存儲從單機存儲變為多機器大規模的集群存儲。
(你問我什麼是集群?好，我有一大鍋飯，我一個人可以吃完，但是要很久，現在我叫大家一起吃。一個人的時候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那麼大數據可以初略的分為： 大數據存儲和大數據處理所以在這個階段中呢，我們課程設計了大數據的標准：HADOOP大數據的運行呢並不是在咋們經常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是現在使用最廣泛的系統：LINUX。
六、 第六階段：大數據資料庫
1. 難易程度：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Hive入門(Hive簡介、Hive使用場景、環境搭建、架構說明、工作機制)、Hive Shell編程(建表、查詢語句、分區與分桶、索引管理和視圖)、Hive高級應用(DISTINCT實現、groupby、join、sql轉化原理、java編程、配置和優化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細說Hbase模塊(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成)、HBASE高級特性(讀寫流程、數據模型、模式設計讀寫熱點、優化與配置)
4. 描述如下：
該階段設計是為了讓大家在理解大數據如何處理大規模的數據的同時。簡化咋們的編寫程序時間，同時提高讀取速度。
怎麼簡化呢?在第一階段中，如果需要進行復雜的業務關聯與數據挖掘，自行編寫MR程序是非常繁雜的。所以在這一階段中我們引入了HIVE，大數據中的數據倉庫。這里有一個關鍵字，數據倉庫。我知道你要問我，所以我先說，數據倉庫呢用來做數據挖掘分析的，通常是一個超大的數據中心，存儲這些數據的呢，一般為ORACLE,DB2,等大型資料庫，這些資料庫通常用作實時的在線業務。
總之，要基於數據倉庫分析數據呢速度是相對較慢的。但是方便在於只要熟悉SQL，學習起來相對簡單，而HIVE呢就是這樣一種工具，基於大數據的SQL查詢工具，這一階段呢還包括HBASE，它為大數據裡面的資料庫。納悶了，不是學了一種叫做HIVE的數據「倉庫」了么?HIVE是基於MR的所以查詢起來相當慢，HBASE呢基於大數據可以做到實時的數據查詢。一個主分析，另一個主查詢
七、 第七階段：實時數據採集
1. 難易程序：四顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：Flume日誌採集，KAFKA入門(消息隊列、應用場景、集群搭建)、KAFKA詳解(分區、主題、接受者、發送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發、Shell調試)、KAFKA高級使用(java開發、主要配置、優化項目)、數據可視化(圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖)、STORM入門(設計思想、應用場景、處理過程、集群安裝)、STROM開發(STROM MVN開發、編寫STORM本地程序)、STORM進階(java開發、主要配置、優化項目)、KAFKA非同步發送與批量發送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多並發優化
4. 描述如下：
前面的階段數據來源是基於已經存在的大規模數據集來做的，數據處理與分析過後的結果是存在一定延時的，通常處理的數據為前一天的數據。
舉例場景：網站防盜鏈，客戶賬戶異常，實時徵信，遇到這些場景基於前一天的數據分析出來過後呢?是否太晚了。所以在本階段中我們引入了實時的數據採集與分析。主要包括了：FLUME實時數據採集，採集的來源支持非常廣泛，KAFKA數據數據接收與發送，STORM實時數據處理，數據處理秒級別
八、 第八階段：SPARK數據分析
1. 難易程序：五顆星
2. 課時量(技術知識點+階段項目任務+綜合能力)
3. 主要技術包括：SCALA入門(數據類型、運算符、控制語句、基礎函數)、SCALA進階(數據結構、類、對象、特質、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用(高階函數、科里函數、偏函數、尾迭代、自帶高階函數等)、SPARK入門(環境搭建、基礎結構、運行模式)、Spark數據集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進階(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型)、SPARK高級編程(Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習)、SPARK高級應用(系統架構、主要配置和性能優化、故障與階段恢復)、SPARK ML KMEANS演算法，SCALA 隱式轉化高級特性
4. 描述如下：
同樣先說前面的階段，主要是第一階段。HADOOP呢在分析速度上基於MR的大規模數據集相對來說還是挺慢的，包括機器學習，人工智慧等。而且不適合做迭代計算。SPARK呢在分析上是作為MR的替代產品，怎麼替代呢? 先說他們的運行機制，HADOOP基於磁碟存儲分析，而SPARK基於內存分析。我這么說你可能不懂，再形象一點，就像你要坐火車從北京到上海，MR就是綠皮火車，而SPARK是高鐵或者磁懸浮。而SPARK呢是基於SCALA語言開發的，當然對SCALA支持最好，所以課程中先學習SCALA開發語言。
在科多大數據課程的設計方面，市面上的職位要求技術，基本全覆蓋。而且並不是單純的為了覆蓋職位要求，而是本身課程從前到後就是一個完整的大數據項目流程，一環扣一環。
比如從歷史數據的存儲，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到實時的數據存儲(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，這些在真實的項目中都是相互依賴存在的。

❻ MapRece 知識

客戶端（client）
提交MapRece作業
JobTracker
1.作業調度：將一個作業（Job）分成若干個子任務分發到taskTraker中去執行
2.任務監控：TaskTracker發送心跳給JobTracker報告自己的運行狀態，以讓JobTracker能夠監控到他
3.資源管理：每個任務向JobTracker申請資源
4.監控過程中發現失敗或者運行過慢的任務，對他進行重新啟動
TaskTracker
主動發送心跳給jobTracker並與JobTracker通信，從而接受到JobTracker發送過來需要執行的任務

資源表示模型
用於描述資源表示形式，Hadoop1.0使用「槽位（slot）」組織各個節點的資源，為了簡化資源的管理，Hadoop將各個節點上資源（CPU、內存、網路IO、磁碟IO等等）等量切分成若干份，每一份用「slot」表示，同時規定一個task可根據實際情況需要佔用多個」slot」。
簡單的說：hadoop1.0將多維度的資源進行了抽象，使用「slot」來表示，從而簡化對資源的管理。

資源分配模型
而資源分配模型則決定如何將資源分配給各個作業/任務，在Hadoop中，這一部分由一個插拔式的調度器完成。

更進一步說，slot相當於運行的「許可證」，一個任務只有獲得「許可證」後，才能夠獲得運行的機會，這也意味著，每一個節點上的slot的數量決定了當前節點能夠並發執行多少個任務。Hadoop1.0為了區分MapTask跟ReceTask所使用資源的差異，進一步將slot分為MapSlot跟ReceSlot，他們分別只能被MapTask跟ReceTask使用。

Hadoop集群管理員可根據各個節點硬體配置和應用特點為它們分配不同的map slot數（由參數mapred.tasktracker.map.tasks.maximum指定）和rece slot數（由參數mapred.tasktrackerrece.tasks.maximum指定）

靜態資源配置 。 採用了靜態資源設置策略，即每個節點事先配置好可用的slot總數，這些slot數目一旦啟動後無法再動態修改。
資源無法共享 。 Hadoop 1.0將slot分為Map slot和Rece slot兩種，且不允許共享。對於一個作業，剛開始運行時，Map slot資源緊缺而Rece slot空閑，當Map Task全部運行完成後，Rece slot緊缺而Map slot空閑。很明顯，這種區分slot類別的資源管理方案在一定程度上降低了slot的利用率。
資源劃分粒度過大 。資源劃分粒度過大，往往會造成節點資源利用率過高或者過低 ，比如，管理員事先規劃好一個slot代表2GB內存和1個CPU，如果一個應用程序的任務只需要1GB內存，則會產生「資源碎片」，從而降低集群資源的利用率，同樣，如果一個應用程序的任務需要3GB內存，則會隱式地搶占其他任務的資源，從而產生資源搶占現象，可能導致集群利用率過高。
沒引入有效的資源隔離機制 。Hadoop 1.0僅採用了基於jvm的資源隔離機制，這種方式仍過於粗糙，很多資源，比如CPU，無法進行隔離，這會造成同一個節點上的任務之間干擾嚴重。

主要是InputFormat。InputFormat類有2個重要的作用：
1）將輸入的數據切分為多個邏輯上的InputSplit，其中每一個InputSplit作為一個map的輸入。
2）提供一個RecordReader，用於將InputSplit的內容轉換為可以作為map輸入的k,v鍵值對。

系統默認的RecordReader是 LineRecordReader ，它是 TextInputFormat (FileInputFormat的子類)對應的RecordReader; Map讀入的Key值是偏移量，Value是行內容。

兩個Mapper各自輸入一塊數據，由鍵值對構成，對它進行加工（加上了個字元n），然後按加工後的數據的鍵進行分組，相同的鍵到相同的機器。這樣的話，第一台機器分到了鍵nk1和nk3，第二台機器分到了鍵nk2。

接下來再在這些Recers上執行聚合操作（這里執行的是是count），輸出就是nk1出現了2次，nk3出現了1次，nk2出現了3次。從全局上來看，MapRece就是一個分布式的GroupBy的過程。

從上圖可以看到，Global Shuffle左邊，兩台機器執行的是Map。Global Shuffle右邊，兩台機器執行的是Rece。

Hadoop會將輸入數據劃分成等長的數據塊，成為數據分片。Hadoop會為每個分片構建一個map任務。並行的處理分片時間肯定會少於處理整個大數據塊的時間，但由於各個節點性能及作業運行情況的不同，每個分片的處理時間可能不一樣，因此， 把數據分片切分的更細可以得到更好的負載均衡 。

但另一方面，分片太小的話，管理分片和構建map任務的時間將會增多。因此，需要在hadoop分片大小和處理分片時間之間做一個權衡。對大多數作業來說，一個分片大小為64MB比較合適，其實，Hadoop的默認塊大小也是64MB。

我們上面看到了hadoop的數據塊大小與最佳分片大小相同，這樣的話，數據分片就不容易跨數據塊存儲，因此，一個map任務的輸入分片便可以直接讀取本地數據塊，這就 避免了再從其它節點讀取分片數據 ，從而節省了網路開銷。

map的任務輸出是 寫入到本地磁碟而非HDFS的 。那麼為什麼呢？因為map任務輸出的是中間結果，一旦map任務完成即會被刪除，如果把它存入HDFS中並實現備份容錯，未免有點大題小做。如果一個map任務失敗，hadoop會再另一個節點重啟map一個map任務。

而rece任務並不具備數據本地化優勢——單個rece任務的輸入通常來自所有mapper輸出。一般排序過的map輸出需要通過 網路傳輸 發送到運行rece任務的節點，並在rece端進行合並。rece的輸出通常需要存儲到HDFS中以實現可靠存儲。每個rece輸出HDFS塊第一個復本會存儲在本地節點，而其它復本則存儲到其它節點，因此rece輸出也需要佔用網路帶寬。

1.調整rece個數方法（1）
（1）每個Rece處理的數據量默認是256MB

（2）每個任務最大的rece數，默認為1009

（3）計算recer數的公式

2.調整rece個數方法（2）
在hadoop的mapred-default.xml文件中修改，設置每個job的Rece個數

3.rece個數並不是越多越好
（1）過多的啟動和初始化rece也會消耗時間和資源；
（2）另外，有多少個rece，就會有多少個輸出文件，如果產生了很多個小文件，那麼如果這些小文件作為下一個任務的輸入，則也會出現小文件過多的問題；
在設置rece個數的時候也需要考慮這兩個原則：處理大數據利用適合的rece數；使單個rece任務處理數據大小要合適；

在進行map計算之前，maprece會根據輸入文件計算輸入分片（input split），每個輸入分片（input split）針對一個map任務，輸入分片（input split）存儲的並非數據本身，而是一個分片長度和一個記錄數據的位置的數組，輸入分片（input split）往往和hdfs的block（塊）關系很密切，我們沒有設置分片的范圍的時候，分片大小是由block塊大小決定的，和它的大小一樣。

比如把一個258MB的文件上傳到HDFS上，假設block塊大小是128MB，那麼它就會被分成三個block塊，與之對應產生三個split，所以最終會產生三個map task。我又發現了另一個問題，第三個block塊里存的文件大小隻有2MB，而它的block塊大小是128MB，那它實際佔用Linux file system的多大空間？答案是實際的文件大小，而非一個塊的大小。最後一個問題是： 如果hdfs佔用Linux file system的磁碟空間按實際文件大小算，那麼這個」塊大小「有必要存在嗎？其實塊大小還是必要的，一個顯而易見的作用就是當文件通過append操作不斷增長的過程中，可以通過來block size決定何時split文件。

1．每個輸入分片會讓一個map任務來處理，map輸出的結果會暫且放在一個環形內存緩沖區中（該緩沖區的大小默認為100M，由io.sort.mb屬性控制），當該緩沖區快要溢出時（默認為緩沖區大小的80%，由io.sort.spill.percent屬性控制），會在本地文件系統中創建一個溢出文件，將該緩沖區中的數據寫入這個文件。

2．在寫入磁碟之前，線程首先根據rece任務的數目將數據劃分為相同數目的分區，也就是一個rece任務對應一個分區的數據。這樣做是為了避免有些rece任務分配到大量數據，而有些rece任務卻分到很少數據，甚至沒有分到數據的尷尬局面。其實分區就是對數據進行hash的過程。然後對每個分區中的數據進行 排序 ，如果此時設置了Combiner，將排序後的結果進行Combiner操作，主要是在map計算出中間文件前做一個簡單的合並重復key值的操作，這樣做的目的是讓盡可能少的數據寫入到磁碟。

3．當map任務輸出最後一個記錄時，可能會有很多的溢出文件，這時需要將這些文件合並。合並的過程中會不斷地進行排序和Combiner操作，目的有兩個：1.盡量減少每次寫入磁碟的數據量；2.盡量減少下一復制階段網路傳輸的數據量。最後合並成了一個 已分區且已排序 的文件。為了減少網路傳輸的數據量，這里可以將數據壓縮，只要將mapred.compress.map.out設置為true就可以了。

4．將分區中的數據 拷貝 （網路傳輸）給相對應的rece任務。有人可能會問：分區中的數據怎麼知道它對應的rece是哪個呢？其實map任務一直和其父TaskTracker保持聯系，而TaskTracker又一直和JobTracker保持心跳。所以JobTracker中保存了整個集群中的宏觀信息。只要rece任務向JobTracker獲取對應的map輸出位置就ok了哦。

Rece端：
1．Rece會接收到不同map任務傳來的數據，並且每個map傳來的數據都是有序的。如果rece端接受的數據量相當小，則直接存儲在內存中（緩沖區大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent屬性控制，表示用作此用途的堆空間的百分比），如果數據量超過了該緩沖區大小的一定比例（由mapred.job.shuffle.merge.percent決定），則對 數據合並 後 溢寫 到磁碟中。

2．隨著溢寫文件的增多，後台線程會將它們合並成一個更大的有序的文件，這樣做是為了給後面的合並節省時間。其實不管在map端還是rece端，MapRece都是反復地執行排序，合並操作，現在終於明白了有些人為什麼會說：排序是hadoop的靈魂。

3．合並的過程中會產生許多的中間文件（寫入磁碟了），但MapRece會讓寫入磁碟的數據盡可能地少，並且 最後一次合並的結果 並沒有寫入磁碟，而是直接輸入到rece函數。

Read階段 ：MapTask通過用戶編寫的RecordReader，從輸入InputSplit中解析出一個個key/value

Map階段 ：該節點主要是將解析出的key/value交給用戶編寫map()函數處理，並產生一系列新的key/value。

Collect收集階段 ：在用戶編寫map()函數中，當數據處理完成後，一般會調用OutputCollection.collect()輸出結果。在該函數內部，它會將生成的 key/value分區 （調用Partitioner），並寫入一個環形內存緩沖區中。

Spill階段 ：即「溢寫」，當環形緩沖區滿後，MapRece會將數據寫入本地磁碟上，生成一個臨時文件。需要注意的是，將數據寫入本地磁碟之前，先要對數據進行一次本地 排序 ，並在必要時對數據進行 combiner 、 壓縮 等操作。

溢寫階段詳情：

合並階段 ：當所有數據處理完成後，MapTask對所有臨時文件進行一次合並，以確保最終只會生成一個數據文件。在進行文件合並過程中，MapTask以分區為單位進行合並。對於某個分區，它將採用多輪遞歸合並的方式。每輪合並io.sort.factor（默認100）個文件，並將產生的文件重新加入待合並列表中，對文件排序後，重復以上過程，直到最終得到一個大文件。讓一個MapTask最終只生成一個數據文件，可避免同時打開大量文件和同時讀取大量小文件產生的隨機讀取帶來的開銷。