大数据处理与分析教程第四版

简述信息一览：

• 1、大数据分析R语言RStudio使用教程
• 2、10本大数据框架Hadoop学习书籍推荐
• 3、大数据分析Python内置函数range使用教程

大数据分析R语言RStudio使用教程

1、R Console 控制台的使用：我们可以在R Console 控制台内输入脚本进行运算、绘图和分析、如我们输入运算：1+2，按回车键。可以看到系统在下一行内弹出了一个3，有点类似于cmd的操作。

2、在RStudio中启动并运行Python的过程包括安装基本版本的Python、pip和virtualenv，创建Python环境，激活环境，安装所需的Python软件包，安装并配置R Reticulate软件包以使用Python等步骤。使用提供的代码可快速在RStudio中运行Python。在RStudio中使用DBI包查询SQL非常容易。

3、Source区域：负责代码编写。启动RStudio时，可能看不到Source区。点击左上角【File】 → 【New File】 → 【R Script】，即可打开Source区。新建名为“Untitled1”的R代码文件，可通过在文件内撰写代码，使用快捷键Ctrl + S或点击按钮保存。保存文件后，文件会显示在4区的“Files”下。

4、首先，Source区域负责代码撰写。若未显示此区域，可在左上角的【File】菜单中选择【New File】，然后点击【R Script】以打开Source区域。在该区域新建名为“Untitled1”的R代码文件，并在文件内编写代码，保存文件时可使用快捷键Ctrl + S或点击红圈按钮。保存后，文件将显示在【Files】区。

5、在正式开始使用R语言之前，你需要安装R和RStudio。RStudio是一个集成开发环境（IDE），为R语言编程提供了便捷的界面和工具。通过RStudio，你可以方便地编写、运行R代码，并查看结果。启动RStudio后，你会看到四个主要区域：编辑区、工作区、控制台和展示区。

10本大数据框架Hadoop学习书籍推荐

1、《深入理解Hadoop》作者基于实践经验，深入浅出地讲解了Hadoop框架，包含大量实例和技巧，帮助开发者快速掌握分布式系统。《Hadoop X HDFS源码剖析》本书基于Hadoop 0源码，详细剖析了HDFS X中各个模块的实现细节，适合从架构设计和源码实现角度了解HDFS的读者。

2、《Hadoop权威指南（第4版）》：这本书是Hadoop生态系统的经典之作，涵盖了Hadoop的所有方面，包括HDFS、MapReduce、YARN等。它是学习Hadoop的第一本书，也是最好的一本书之一。《大数据处理与分析》：这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具，包括Hadoop、Spark、NoSQL数据库等。

3、《云计算与大数据》（Michael Miller）分析云计算平台在大数据处理中的作用，并探讨云原生技术和服务。

4、《大数据导论》《大数据导论》的介绍 《大数据导论》是一本为初学者介绍大数据基础知识的书籍。该书内容涵盖了大数据的基本概念、技术原理和应用领域，是了解大数据领域的入门级必读之作。这本书适合没有任何大数据基础的读者阅读，可以帮助他们建立起对大数据的基本认知。

大数据分析Python内置函数range使用教程

1、range函数的基本用法是通过for循环遍历数字列表。它可以接受三个参数：开始、停止和步进。在第一个示例中，range（stop）会生成从零到小于终止值的数字列表。如果提供开始和停止参数，range（start， stop）会生成从开始编号到小于结束编号的数字列表。第三个参数步进允许从开始编号逐步递增生成数字。

2、综上所述，通过本文的介绍，您应该对大数据分析Python内置函数range使用有了更深入的理解。掌握range函数的使用方法可以极大地提高数据处理的效率和速度，尤其是在处理大型数据集和自动化任务时。请根据实际需求灵活运用range函数，以节省时间和资源。

3、使用large函数可以轻松地从给定的一组数据中选取最大值。该函数的语法为：large（range，n），其中range表示数据集，n表示要选取的最大值的位置。使用large（[1，5，3，9，2]，1）将会返回9，即该数据集中的最大值。

4、例如，为了模拟Python内置的`range`函数，可以创建一个名为`SimpleRange`的类，它支持从0到n（不包括n）返回整数序列。`SimpleRange`类实现了`__iter__`和`__next__`方法，使其成为可迭代对象，同时，当迭代结束时会抛出`StopIteration`异常。

5、创建一个新列hasimage，用于标记推文是否包含图像。使用numpy的内置函数np.where（）实现这一目标。np.where（）函数按顺序接受三个参数：条件、当条件为真时分配的值、当条件为假时分配的值。在数据集中，我们可以利用没有图像的推文始终在photos列中具有[]值这一信息，使用np.where（）创建新列hasimage。

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