产品
解决方案
文档与社区
权益中心
定价
云市场
合作伙伴
支持与服务
了解阿里云
备案
控制台
开发者社区
首页
探索云世界
探索云世界
云上快速入门,热门云上应用快速查找
了解更多
问产品
动手实践
考认证
TIANCHI大赛
活动广场
活动广场
丰富的线上&线下活动,深入探索云世界
任务中心
做任务,得社区积分和周边
高校计划
让每位学生受益于普惠算力
训练营
资深技术专家手把手带教
话题
畅聊无限,分享你的技术见解
开发者评测
最真实的开发者用云体验
乘风者计划
让创作激发创新
阿里云MVP
遇见技术追梦人
直播
技术交流,直击现场
下载
下载
海量开发者使用工具、手册,免费下载
镜像站
极速、全面、稳定、安全的开源镜像
技术资料
开发手册、白皮书、案例集等实战精华
插件
为开发者定制的Chrome浏览器插件
探索云世界
新手上云
云上应用构建
云上数据管理
云上探索人工智能
云计算
弹性计算
无影
存储
网络
倚天
云原生
容器
serverless
中间件
微服务
可观测
消息队列
数据库
关系型数据库
NoSQL数据库
数据仓库
数据管理工具
PolarDB开源
向量数据库
热门
Modelscope模型即服务
弹性计算
云原生
数据库
物联网
云效DevOps
龙蜥操作系统
平头哥
钉钉开放平台
大数据
大数据计算
实时数仓Hologres
实时计算Flink
E-MapReduce
DataWorks
Elasticsearch
机器学习平台PAI
智能搜索推荐
人工智能
机器学习平台PAI
视觉智能开放平台
智能语音交互
自然语言处理
多模态模型
pythonsdk
通用模型
开发与运维
云效DevOps
钉钉宜搭
支持服务
镜像站
码上公益
开发者社区
华章出版社
文章
正文
大数据与机器学习:实践方法与行业案例.3.5 本章小结
2017-05-02
1916
版权
版权声明:
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议
》和 《
阿里云开发者社区知识产权保护指引
》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写
侵权投诉表单
进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介:
3.5 本章小结
本章使用Java实现了数据闭环中的关键环节,使数据能够自动且高效地批量导入分析环境。为了便于程序实现,首先定义了数据缓冲区的文件存储规则、命名规则和清理规则。相对于代码上的实现,深刻理解这些方法论则更为重要。
依据数据缓冲区的基本规则,分别设计了扫描文件、下载文件、解压文件和加载文件的相关流程,并进一步设计了相关的数据库配置表。
最后,根据上述设计,使用Java多线程实现了数据的整个加载过程。
文章标签:
云原生大数据计算服务 MaxCompute
Java
数据库
存储
大数据
机器学习/深度学习
关键词:
人工智能平台 PAI方法
云原生大数据计算服务 MaxCompute方法
机器学习平台 PAI实践
云原生大数据计算服务 MaxCompute机器学习
大数据机器学习平台 PAI
相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps
华章计算机
目录
相关文章
我不是游客20240119
|
1月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
数据处理
构建高效机器学习模型的策略与实践
【2月更文挑战第14天】 在数据驱动的时代,机器学习已成为智能系统的核心。本文将探讨构建高效机器学习模型的关键技术要素,包括数据预处理、特征工程、模型选择和调参策略等。通过实例分析,我们将展示如何优化模型性能,减少过拟合风险,并提高泛化能力。文章旨在为开发者提供实用的技术指导,帮助他们在实际项目中实现机器学习模型的高效构建与应用。
我不是游客20240119
87
1
1
WBKJ_Noah18870292986
|
2月前
|
数据采集
监控
算法
利用大数据和API优化电商决策:商品性能分析实践
在数据驱动的电子商务时代,大数据分析已成为企业提升运营效率、增强市场竞争力的关键工具。通过精确收集和分析商品性能数据,企业能够洞察市场趋势,实现库存优化,提升顾客满意度,并显著增加销售额。本文将探讨如何通过API收集商品数据,并将这些数据转化为对电商平台有价值的洞察。
WBKJ_Noah18870292986
50
1
1
游客moiomvrp3vyac2
|
3月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
大数据分析技术与方法探究
在当今信息化时代,数据量的增长速度远快于人类的处理能力。因此,如何高效地利用大数据,成为了企业和机构关注的焦点。本文将从大数据分析的技术和方法两个方面进行探究,为各行业提供更好的数据应用方向。
游客moiomvrp3vyac2
27
1
1
alexlian
|
2月前
|
存储
数据可视化
数据管理
基于阿里云服务的数据平台架构实践
本文主要介绍基于阿里云大数据组件服务,对企业进行大数据平台建设的架构实践。
alexlian
701
0
2
历年考试不作弊
|
1月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
监控
构建高效机器学习模型的策略与实践
【2月更文挑战第23天】 在数据科学领域,构建一个高效的机器学习模型是至关重要的。本文旨在探讨并提出一系列策略和最佳实践,以指导读者如何从数据处理到模型部署的各个阶段优化其机器学习项目。我们将重点讨论特征工程、算法选择、超参数调整以及模型评估等关键环节,并通过案例分析展示如何应对常见的挑战和误区。文章的目的是为从业者提供实用的指南,帮助他们构建出既准确又高效的机器学习系统。
历年考试不作弊
17
1
1
游客762btuqu5wybw666
|
25天前
|
机器学习/深度学习
前端开发
算法
利用机器学习优化Web前端性能的探索与实践
本文将介绍如何利用机器学习技术来优化Web前端性能,探讨机器学习在前端开发中的应用,以及通过实际案例展示机器学习算法对前端性能优化的效果。通过结合前端技术和机器学习,提升Web应用的用户体验和性能表现。
游客762btuqu5wybw666
32
13
14
游客qf4jmczx4xu2y12121
|
1月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
人工智能
构建高效机器学习模型的策略与实践
【2月更文挑战第26天】 在当今数据驱动的时代,构建高效的机器学习模型已经成为了企业获取竞争优势的关键。本文将探讨一系列实用的策略和技术,旨在指导读者如何从数据准备到模型部署的全过程中优化其机器学习项目。我们将重点讨论特征工程的重要性、超参数调优的技巧、以及模型评估和验证的最佳实践。通过这些方法的应用,读者可以提升模型的性能,确保在现实世界的复杂问题中达到更高的准确率和泛化能力。
游客qf4jmczx4xu2y12121
11
0
0
历年考试不作弊
|
1月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据处理
构建高效机器学习模型的策略与实践
【2月更文挑战第25天】本文旨在探讨如何通过一系列策略性步骤来构建一个高效的机器学习模型。我们将从数据处理的重要性讲起,接着讨论特征选择的艺术以及模型训练的技巧。文章将提供实用的建议,并通过案例分析展示如何在实践中应用这些策略,以期帮助数据科学家和开发者提高他们的模型性能。
历年考试不作弊
12
1
2
TesterMuller
|
1月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
探索机器学习:从基础概念到应用实践
探索机器学习:从基础概念到应用实践
TesterMuller
14
0
0
天下无贼001
|
1月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
自然语言处理
构建高效机器学习模型的策略与实践
【2月更文挑战第20天】 在数据科学的黄金时代,机器学习已成为解决复杂问题的利器。本文将探讨如何构建一个高效的机器学习模型,包括数据预处理、特征选择、模型训练和调优等关键步骤。我们将通过实例展示如何应用这些策略,以提高模型的准确性和泛化能力。
天下无贼001
12
1
1
华章出版社
热门文章
最新文章
1
大模型落地实战指南:从选择到训练,深度解析显卡选型、模型训练技、模型选择巧及AI未来展望---打造AI应用新篇章
2
使用机器学习优化前端用户体验
3
机器学习中的监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,这四种学习方式到底有啥区别?
4
【机器学习】揭秘!机器学习如何助力我们高效优化文本?
5
机器学习算法的基本概念、分类和评价标准,以及一些常用的机器学习算法的原理和特点
6
AI人工智能机器学习的类型:监督学习、无监督学习、半监督学习、增强学习和深度学习
7
Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(三)(2)
8
fast.ai 机器学习笔记(一)(4)
9
机器学习PAI常见问题之配了exporter_type: "final",训练完却没有如何解决
10
fast.ai 机器学习笔记(四)(2)
1
数据仓库(13)大数据数仓经典最值得阅读书籍推荐
157
2
大数据计算MaxCompute等长时间没有查出来结果的原因可能有以下几点:
18
3
DataWorks常见问题之dataworks100g大小的csv文件上传到odps失败如何解决
40
4
DataWorks报错问题之dataworks同步rds数据到maxcompute时报错如何解决
24
5
漫谈大数据时代的个人信息安全(四)——“位所欲为”
12
6
漫谈大数据时代的个人信息安全(三)——“点赞之交”
22
7
漫谈大数据时代的个人信息安全(二)——“逢脸造戏”
22
8
漫谈大数据时代的个人信息安全(一)——“按图索骥”
18
9
DataWorks报错问题之DataWorks报错odps-0433121: User is not added in the list - Only users in the operator account white list have permission to do that如何解决
18
10
DataWorks常见问题之dataworks弹外申请odps相关权限失败如何解决
31
相关课程
更多
2020版大数据实战项目之DMP广告系统(第二阶段)
2020版大数据实战项目之DMP广告系统(第三阶段)
2020版大数据实战项目之DMP广告系统(第四阶段)
2020版大数据实战项目之DMP广告系统(第五阶段)
2020版大数据实战项目之DMP广告系统(第六阶段)
2020版大数据实战项目之DMP广告系统(第七阶段)
相关电子书
更多
大数据AI一体化的解读
极氪大数据 Serverless 应用实践
大数据&AI实战派 第2期
相关实验场景
更多
基于Hologres+PAI+计算巢,5分钟搭建企业级AI问答知识库
基于OpenSearch向量检索版和MaxCompute快速搭建图搜服务
倚天大数据电商数据分析快速实践
使用计算巢AI应用,轻松定制个人数字形象
玩转MaxCompute SQL! 30分钟搞定数据分析挖掘
云原生AI套件:一键训练大模型及部署GPU共享推理服务
下一篇
阿里云oss简介和使用流程