软件1801-
Vue3
Vue是一套构建用户界面的渐进式框架。只关注视图层， 采用自底向上增量开发的设计。目标是通过尽可能简单的 API 实现响应的数据绑定和组合的视图组件。 引入 Vue 的 JS 文件： <script src="https://unpkg.com/vue@next"></script> data 选项 -
Ant Design of Vue
支持的环境： 现代浏览器和 IE9 及以上（需要 polyfills）。 支持服务端渲染。 Electron（一个跨平台的、基于 Web 前端技术的桌面 GUI 应用程序开发框架。可以使用 HTML、CSS 来绘制界面和控制布局，使用 JavaScript 来控制用户行为和业务逻辑，使用 Node. -
Jeecg-Boot框架
Jeecg-Boot是一款基于SpringBoot+代码生成器的快速开发平台，快速构建Restful API的工程的脚手架。支持多数据源配置，分布式事务，多Redis配置，分布式调度，分布式缓存配置等。降低了前后分离的开发成本，JeecgBoot还独创在线开发模式（No代码概念），一系列在线智能开发 -
10期末大作业
1.选择使用什么数据，有哪些字段，多大数据量。 选用美国新冠数据集，变量有日期（date），县（county）， 国家、州（state），确诊情况（cases），死亡人数（deaths），共158981条数据。 2.准备分析哪些问题？（8个以上） (1) 统计美国截止每日的累计确诊人数和累计死亡人数 -
6.Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的 原因是什么? Hive是Shark的前身，Shark是SparkSQL的前身,Spark SQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制。 特点： 引入了新的RDD类型SchemaRDD，可以像传统数据库定义表一样来定义SchemaRDD。 在应用程序中可以混合使用不 -
第七次作业：从RDD创建DataFrame
1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 2. Spark与Pandas中DataFrame对比 http://www.lining0806.com/spark%E4%B8%8E -
第六次作业：Spark SQL 及其DataFrame的基本操作
1.Spark SQL出现的原因是什么? Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Sh -
10 期末大作业
1.选择使用什么数据，有哪些字段，多大数据量。 选用美国新冠数据集，变量有日期（date），县（county）， 国家、州（state），确诊情况（cases），死亡人数（deaths），共158981条数据。 2.准备分析哪些问题？（8个以上） (1) 统计美国截止每日的累计确诊人数和累计死亡人数 -
10 期末大作业
1.选择使用什么数据，有哪些字段，多大数据量。 选用美国新冠数据集，变量有日期（date），县（county）， 国家、州（state），确诊情况（cases），死亡人数（deaths），共158981条数据。 2.准备分析哪些问题？（8个以上） (1) 统计美国截止每日的累计确诊人数和累计死亡人数 -
10 期末大作业
1.选择使用什么数据，有哪些字段，多大数据量。 选用美国新冠数据集，变量有日期（date），县（county）， 国家、州（state），确诊情况（cases），死亡人数（deaths），共158981条数据。 2.准备分析哪些问题？（8个以上） (1) 每日新增确认人数趋势，以拆线图形式呈现。 (