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BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件:Spark機器學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件:Spark機器學(xué)習(xí)算法,實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級性能提升 時間:2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡介: 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長,應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來越重要。其中,S來自:百科來自:云商店
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對成績進行排名 老師們經(jīng)常需要對學(xué)生的成績進行排名,如果能夠熟練使用 RANK 函數(shù),繁瑣的工作就會變得非常輕松快捷。 下圖中,通過 RANK 函數(shù)我們快速地計算出了學(xué)生的名次,小華是第一名,小明是第五名,而且我們還可以根據(jù)排名生成折線圖來反映變化趨勢。 =RANK(需要被排名的值,參與排名的區(qū)域,[順序])來自:云商店單次考試水平分析大屏;內(nèi)容包括:總分分析、等第分布分析、各科平均分分析、成績段百分比分析等; 多次考試發(fā)展分析大屏;內(nèi)容包括:總分發(fā)展性分析、各科發(fā)展性分析等; 各科試卷質(zhì)量分析大屏;內(nèi)容包括:試卷質(zhì)量分析、試卷的難度結(jié)構(gòu)分析、試卷知識點分析等 3) 教育綜合質(zhì)量監(jiān)測大屏 教育質(zhì)量監(jiān)來自:云商店
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云服務(wù)器-數(shù)據(jù)分析 處理大容量數(shù)據(jù),需要高I/O能力和快速的數(shù)據(jù)交換處理能力的場景。例如MapReduce 、Hadoop計算密集型。推薦使用磁盤增強型 彈性云服務(wù)器 ,主要適用于需要對本地存儲上的極大型數(shù)據(jù)集進行高性能順序讀寫訪問的工作負載,例如:Hadoop分布式計算,大規(guī)模的并行數(shù)據(jù)處理和日志處理應(yīng)用。來自:專題
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