数据增强 数据集扩充(数据扩展实验键值数据集)

2RDD编程

1、rdd主要通过从各种文件系统中加载数据和通过并行***（数组）得来。

2、为了有效地实现容错，RDD提供了一种高度受限的共享内存，即RDD是只读的，并且只能通过其他RDD上的批量操作来创建。尽管如此，RDD仍然足以表示很多类型的计算，包括MapReduce和专用的迭代编程模型（如Pregel）等。

3、RDD和DataSet DataSet以Catalyst逻辑执行***表示，并且数据以编码的二进制形式被存储，不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。

4、sparkRDD详解。第六阶段：spark大数据分析原理。spark内核，基本定义，spark任务调度。sparkstreaming实时流计算。sparkmllib机器学习。sparksql查询。

大数据常用哪些数据库(什么是大数据库)

在关系数据库中，Oracle、MySQL/MariaDB、SQL Server、PostgrcSQL、 DB2等数据库应用较广泛。在时序数据库类型中，InfluxDB、RRDtool、Graphite等数据库也较为常见。

大数据本质是一种概念，既数据体量大、数据格式复杂、数据来源广。而数据库则是一种具体的计算机技术，用来存储数据，常见的数据库有Mysql数据库、Oracle数据库等，底层还是基于磁盘来进行存储。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。 大数据平台是为了计算，现今社***产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

python数据集

1、利用pandas中的read_csv模块直接将数据读取出来。

2、使用编程指令。python根据软件设定中，其需要使用固定的编程指令进行编辑后才可以显示数据集的列标签，Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多范罗苏姆于1990年代初设计。

3、CSV是英文Comma Separate Values（逗号分隔值）的缩写，文档的内容是由 “，” 分隔的一列列的数据构成的。在python数据处理中也经常用到。

4、Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。

5、python sns绘制回归线_python快速浏览整体数据集分布 快速浏览数据集，观察数据分布。便于合理的解释统计分析的结果。还可能为做亚组分析提供思路。快速浏览数据集可以使用pairplot()。

键值对类型数据的组织维度

键值对就是可以根据一个键值获得对应的一个值。例如，一般的面向对象编辑中，经常会使用Form.Enable=True或False，就是用一系列API函数对一个值的封装。

结果：高维数据： 高维数据由键值对类型的数据构成，***用对象方式组织，可以多层嵌套。 高维数据是当今Internet组织内容的主要形式，高维数据衍生出HTML，XML、JSON等具体数据组织的语法结构。

高维数据由键值对类型的数据构成，***用对象方式组织。故字典用于表示高维数据，一般不用来表示一二维数据。

两个M***er各自输入一块数据，由键值对构成，对它进行加工(加上了个字符n)，然后按加工后的数据的键进行分组，相同的键到相同的机器。这样的话，第一台机器分到了键nk1和nk3，第二台机器分到了键nk2。

数组是HashMap的主干，在数组下有有一个类型为链表的元素。这是一个简单的HashMap的结构图：当我们存储一个键值对时，HashMap会首先通过一个哈希函数将key转换为数组下标，真正的key-value是存储在该数组对应的链表里。

可以选取部分数据进行实验吗

1、在进行预实验时一般选取10至20例样本进行研究工具。预实验是科学研究中常用的一种实验设计方法，用于在进行正式实验之前对实验方案进行测试和改进。

2、可以。通常可以先将实验中没有问题的数据进行***，然后单独对有问题的数据进行重新实验即可。心理学是一门研究人类心理现象及其影响下的精神功能和行为活动的科学，兼顾突出的理论性和应用（实践）性。

3、如探究滑动摩擦力的大小与哪些因素有关等。二为测量性实验，目的是要测量（或计算）某个物理量的具体数值，这样的实验多次测量的目的是为了减小误差（因为测量性实验对于数据的准确性要求很高）。如伏安法侧导体的电阻等。

4、要。剔除数据，需要对排除的数据进行充分的记录和说明，同时也需要对剩余数据进行充分的分析和解释。

什么叫键值数据库?

1、Key-value数据库是一种以键值对存储数据的一种数据库，类似J***a中的map。

2、键值(Key-value)数据库是NoSQL领域中应用范围最广的，也是涉及产品最多的一种模型。从最简单的BerkeleyDB到功能丰富的分布式数据库Riak再到Amazon托管的DynamoDB不一而足。

3、数据库共有3种类型，为关系数据库、非关系型数据库和键值数据库。

4、文档型数据库的灵感是来自于Lotus Notes办公软件的，而且它同第一种键值存储相类似。该类型的数据模型是版本化的文档，半结构化的文档以特定的格式存储，比如JSON。