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开源工具】大数据时代之开源R

上面只是数据分析中的一个有趣的例子,从中也反映出数据(以及大数据)分析已经逐渐成为一门越来越受关注的学问。在中国,人们同样越来越开始重视隐藏在数据背后的强大逻辑及其商业和学术价值。...如何从数据中得到有趣和有价值的东西?这就要用到一些数据挖掘和数据分析工具。...R是一种编程语言,也是用于数据分析和统计的软件环境。R是一个GNU项目,即自由开源软件。...是全面的统计研究平台,提供了各式各样的数据分析技术。 拥有顶尖水准的制图功能,随时实现复杂数据可视化。 可进行交互式数据分析和探索。...可以轻松地从各种类型的数据源导入数据,包括文本文件、数据库管理系统、统计软件,乃至专门的数据仓库。 易于扩展,并为快速编程实现新方法提供了一套十分自然的语言。

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开源数据交换(client)

一.项目简介 exchange是要打造一个轻量级,高扩展性的数据交换平台,支持对结构化及无结构化的异构数据源之间的数据传输,在应用层上具有数据权限管控、节点服务高可用和多租户资源隔离等业务特性,而在数据层上又具有传输架构多样化...服务端 可视化操作,传输交换能力依赖于其底层聚合的传输引擎,其顶层对各类数据源定义统一的参数模型,每种传输引擎对参数模型进行映射配置,转化为引擎的输入模型,可视化操作。...(尚未开源) 核心特点 I/O 高效扩展性(根据Beam规范,扩展)。 数据源管理,目前支持Mysql,Oracle,Hive,Neo4j,Elasticsearch,Gbase,File。...六.开发规范 6.1 客户端传参规范 入口 参数 含义 fromName 起始数据源(hive,oracle,mysql,es,file,gbase,neo4j) toName 目标数据源...9.关于Beam教程https://gitbook.cn/gitchat/activity/5dad728e7c3fea79dbc619a4 八.总结 后续继续开源,欢迎交流,欢迎Star/Fork。

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    开源数据同步神器——canal

    前言 如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis、消息队列、大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步...如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢?...logstash logstash类似的同步组件提供的文件和数据同步的功能,可以进行数据的同步,只需要简单的配置就能将mysql数据同步到elasticsearch,但是logstash的原理是每秒进行一次增量数据查询...mysql binlog同步,实时性强,对于应用无任何侵入性,且性能更好,不会造成资源浪费,那么就有了我今天的主角——canal canal 介绍 canal 是阿里巴巴的一个开源项目,基于java实现...,基于这个特性,canal就能高性能的获取到mysql数据数据的变更。

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    开源数据挖掘工具

    此外,对开源数据挖掘工具有兴趣的同仁,可以关注以下OSDM09这个workshop,它会在PAKDD'09上同时进行,主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题。...尽管开源数据挖掘工具在稳定性和成熟性上可能都无法跟商用数据挖掘软件相比(IDMer:而且开源数据挖掘工具在性能上和售后支持上也无法提供让商业用户放心的保证),但有些开源工具还是做得不错的,用户可以选择它来做一些相对不那么重要的分析挖掘工作...本文对开源数据挖掘工具的演进过程进行了简单回顾,并挑选了一些比较优秀的开源挖掘工具,供大家选择。...开源中文文本数据挖掘平台 Ver 0.1发布,开源项目详细介绍 支持中文文本的数据挖掘平台开源项目PyMining发布 结论 以上介绍的几款软件都是优秀的开源数据挖掘软件,各有所长,同时也各有缺点。...参考推荐: 开源数据挖掘工具 五个免费开源数据挖掘软件 IDMer(数据挖掘博客、论坛列表) 支持中文文本的数据挖掘平台开源项目PyMining发布

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    开源数据库分析报告:深入了解开源数据

    https://ossinsight.io 发布了一份有趣的关于开源数据库的分析报告。...从4,572,765,143个GitHub事件中统计分析了开源数据库的许多深刻见解,例如数据库流行度、数据库贡献者、编码活力、社区反馈等。...下图显示了仅在 2021 年,明星数量同比增长率最高的 10 个开源数据库。 image.png 哪些数据库是 2021 年的新宠? 下图显示了 2021 年获得最多星的顶级开源数据库。...下图显示了 2021 年向开源数据库推送提交、解决问题或提交拉取请求的开发人员的地理分布。这张地图上的色点越大越深,分布的数据库贡献者越多。...image.png 数据库用户反馈 哪些数据库的反馈来源最广泛? 下图显示了每年领先的开源数据库的问题创建者数量及其在过去十年中的增长趋势。

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    开源项目推荐】Great Expectations—开源数据质量工具

    又到了本周的开源项目推荐。数据质量是企业进行数据治理非常重要的一个环节,高质量的数据对管理决策,业务支撑都有非常重要的作用。...近几年来,管理数据质量的工具层出不穷,但是能够全面的对企业数据质量进行分析与洞察的工具并不多见。 那么,有没有好用的开源数据质量项目呢?...今天为大家推荐的开源项目,就是一个极为优秀的数据质量检查工具,开源数据质量管理项目。让我们一起来看看吧~ 概述 今天为大家推荐的开源项目名为Great Expectations。...Great Expectations是一个开源数据质量检查工具,使用了基于机器学习的数据质量自动化管理工作流程。它可以轻松地对数据质量进行验证、建模和监控。...它可以根据统计数据,自动从数据中生成期望。由于数据质量工程师不必从头开始编写断言,因此大幅节省了开发的时间。一旦各种预期准备就绪,它们就可以被合并到数据管道中。

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    开源项目推荐】Great Expectations—开源数据质量工具

    又到了本周的开源项目推荐。数据质量是企业进行数据治理非常重要的一个环节,高质量的数据对管理决策,业务支撑都有非常重要的作用。...近几年来,管理数据质量的工具层出不穷,但是能够全面的对企业数据质量进行分析与洞察的工具并不多见。 那么,有没有好用的开源数据质量项目呢?...今天为大家推荐的开源项目,就是一个极为优秀的数据质量检查工具,开源数据质量管理项目。让我们一起来看看吧~ 概述 今天为大家推荐的开源项目名为Great Expectations。...Great Expectations是一个开源数据质量检查工具,使用了基于机器学习的数据质量自动化管理工作流程。它可以轻松地对数据质量进行验证、建模和监控。...它可以根据统计数据,自动从数据中生成期望。由于数据质量工程师不必从头开始编写断言,因此大幅节省了开发的时间。一旦各种预期准备就绪,它们就可以被合并到数据管道中。

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    医学图像开源数据集汇总

    编辑丨极市平台 3D-IRCADB 脏器分割数据数据集链接:http://m6z.cn/6x5OSn 3D-IRCADb-01 数据库由 10 名女性和 10 名男性 75% 的肝肿瘤患者的 3D...FASCICLE 小腿肌肉超声数据数据集链接:http://m6z.cn/631rex FAscicle 小腿肌肉超声数据集是一个由 812 幅小腿肌肉超声图像组成的数据集,用于分析肌肉弱点并预防受伤...肿瘤数据数据集链接:http://m6z.cn/5zCyGj 这一数据集是通过仔细注释几名患有不同器官肿瘤并在多家医院被诊断出的患者的组织图像获得的。...结直肠腺癌组织学图像数据数据集链接:http://m6z.cn/6axBLk 该数据集包含 100 张 H&E 染色的结直肠腺癌组织学图像。...淋巴结切片的组织病理学数据数据集链接:http://m6z.cn/6axBNq 本数据集由从淋巴结切片的组织病理学扫描中提取的 327.680 张彩色图像 (96 x 96px) 组成。

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    数据开源框架技术汇总

    Hadoop作为数据分布式处理系统的典型代表,形了成完整的生态圈,已经成为事实上的大数据标准,开源数据目前已经成为互联网企业的基础设施。...相关网站:Filebeat Logstash:Logstash是一个具有实时管道功能的开源数据收集引擎。它可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据规范化到选择的目的地。...相关网站:Apache Chukwa 数据交换 Sqoop:Apache Sqoop 是一款数据迁移工具,用来在不同数据存储软件之间进行数据传输的开源软件,它支持多种类型的数据储存软件。...是为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目。它为Hadoop集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心登能力。...TensorFlow是一个采用数据流图(Data Flow Graphs),用于数值计算的开源软件库。

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    MySpace:开源数据处理Qizmt

    MySpace发布了一个新的开源项目-Qizmt,是数据挖掘小组开发的一个分布式计算框架。Qizmt是基于MapReduce的分布式处理框架,丛所周知,这是Google搜索引擎基础设施的一个核心部分。...但是Qizmt运行在微软服务器的大型集群上,具体内容可参看InfoQ:Qizmt:MySpace的开源MapReduce框架。...此外,MySpace也认为有许多企业在商业智能平台上采用微软的技术,因此Qizmt可用来扩展这些平台,提供数据处理及数据挖掘功能。...MySpace希望可以通过Qizmt开源项目吸引更多开发人员扩展该功能的应用。 社区还有另一个项目Hadoop-sharp,是将java的Hadoop移植到.net的。...随着越来越多的网站开始管理大量的数据集,像MapReduce框架和Hadoop项目逐渐的发展起来。随着数据的增长随之而来的就是越来越多的市场机遇。用户之处运用这些新工具最佳的方式是及时利用开源

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    机器学习经典开源数据

    0x00 前言 数据为王,使用相同机器学习算法,不同质量的数据能训练出不同效果的模型。本文将分享数据科学领域中经典的几个开源数据集。...正文分三部分: 详细介绍最常用的几个经典数据集 介绍如何使用 Python 优雅地观察数据集 其它开源数据集的获取方式 0x01 经典数据集 一、概述 下面表格中是居士整理的一些最常用的数据集,基本上能用于整个机器学习的过程中...数据集名 数据描述 数据记录数 数据用途 下载地址 Iris 鸢尾花卉数据集 150 分类和聚类 http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris Adult 美国人口普查数据...Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。是由杰出的统计学家R.A.Fisher在20世纪30年代中期创建的,它被公认为用于数据挖掘的最著名的数据集。...0x03 其它 一、UCI数据集 UCI数据集中包括了众多用于监督式和非监督式学习的数据集,数量大概400多个,其中很多数据集在其他众多数据工具中被反复引用,例如Iris、Wine、Adult、Car

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    开源项目推荐】Apache Superset——最优秀的开源数据可视化与数据探索平台

    数据可视化是数据领域一个非常重要的应用。而结合了数据可视化和数据探索功能的BI(商业智能)工具,更是被各大公司青睐。...但是,由于数据可视化工具的开发成本过高,长期以来一直是商业化的BI工具处于垄断地位。 那么,有没有优秀的开源数据可视化与数据探索平台呢?...今天为大家推荐的开源项目,就是极为优秀的数据可视化项目,Github标星高达55K。让我们一起来看看吧~ 今天为大家推荐的开源项目名为Apache Superset。...Apache Superset是一个现代的数据可视化和数据探索平台。Superset可以取代或增强许多团队的专有商业智能工具。也可以与各种数据源很好地集成。...将其成为目前最优秀的开源BI工具并不为过。

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    国产开源一个开源,免费在线数据建模,元数据管理平台,简单易用

    ERD Online 是全球第一个开源、免费在线数据建模、元数据管理平台 提供简单易用的元数据设计、关系图设计、SQL查询等功能,辅以版本、导入、导出、数据源、SQL解析、审计、团队协作等功能、方便我们快速...、安全的管理数据库中的元数据 特性 开箱即用:将注意力集中在数据结构设计上 团队协作:三级权限(拥有者、管理员、普通角色)管理,元素级权限控制 元数据设计:快速复制已有表结构、JSON 生成表,表默认字段...、默认大小写等控制 元数据管理:在线管理表结构,支持正向向数据库执行 元数据解析:将已有的数据库结构解析到软件中管理 多数源支持:支持多种数据库连接在线管理(Mysql、Oracle、DB2、SqlServer...SQL:在线SQL查询、SQL执行计划,历史查询留痕 永不丢失:元数据历史操作版本留痕(最近9次),可以恢复到任意历史版本 数据字典:全局数据字典设计,控制元数据设计规范 发展里程碑 milepost...微信公众号:[开源日记],分享10k+Star的优质开源项目

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    开源数据OLAP引擎最佳实践

    ---- 本篇内容将通过六个部分来介绍开源数据OLAP引擎最佳实践。...一、开源OLAP综述 二、开源数仓解决方案 三、ClickHouse介绍 四、StarRocks介绍 五、Trino介绍 六、客户案例 01 开源OLAP综述 如今的开源数据引擎多种多样,不同种类的引擎满足了我们不同的需求...02 开源数仓解决方案 接下来,我们讲讲开源数据以及数仓的解决方案。上图是EMR的整体架构,在云资源层,主要有ECS。...除此之外,我们通过离线t+1的方式,实现离线数仓的实时数据订正。因为实时数据一般得出的是近似值,离线数据得到的是准确值。 第三部分,实时数据湖的解决方案,其数据量在PB+级别。...03 ClickHouse介绍 ClickHouse是面向联机分析处理(OLAP)的开源分析引擎。最初由俄罗斯第一搜索引擎Yandex开发,于2016年开源,开发语言为C++。

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    2022开源数据热力报告总结

    如何定量分析“后Hadoop时代”开源项目和技术趋势 研究目标 Hadoop 作为开源数据技术的起源,兴起于2006年。...我们收集从Hadoop 发展第10年,即2015年至今的相关公开数据进行关联分析,研究开源数据进 入新阶段后的技术趋势,以及开源社区的运作模式对技术走向的助推作用。...本报告所呈现的开源数据热力从全景、技术栈分类以及单项目角度对入围项目的热力表现进行可视化的多维度洞察,并将项目进程中的关键事件与热力表 现进行关联分析,并引入开源基金会、知名开源项目等领域专家进行访谈...我们按照数据处理的生命周期,对开源数据项目进行了技术分类,包括「数据集成」、 「数据存储」、 「批处理」、「流处理」、 「数据查询与分析」、 「数据可视化」、 「数据调度与编排」、 「数据开发与管...(一体 2.0) 热力变迁背后是用户使用痛点的转移\ 多元化技术的蓬勃发展 热力趋势三:云原生大规模重构开源技术栈 发轫于云端的技术重构 数据集成 率先完成重构 开源数据项目热力TOP30

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