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Pandas 是一个功能强大且灵活的 Python 库，专为数据分析和数据处理而设计。它提供了快速、简单、灵活和表达性强的数据结构，特别是 Series（系列）和 DataFrame（数据框），使用户能够轻松地进行数据操作、数据清洗、数据转换和数据分析等任务。 要掌握 Pandas 最基本的操作，首先需要了解以下几个核心概念： Series：Series 是一维标记数组，类似于带有标签的 NumPy 数组。你可以将其视为由索引和相应的值组成的字典。 DataFrame：DataFrame 是二维标记数据结构，类似于电子表格或 SQL 表。它由行和列组成，每列可以是不同的数据类型。 数据索引与选择：Pandas 提供了多种灵活的方法来选择、过滤和操作数据，包括基于标签的索引、位置索引和条件索引等。 数据清洗与处理：Pandas 允许你轻松地处理缺失值、重复值、异常值等数据质量问题，并支持数据类型转换、合并、拆分、聚合等操作。 数据分析与可视化：Pandas 集成了丰富的数据分析和统计函数，同时也与 Matplotlib、Seaborn 等库无缝对接，方便用户进行数据可视化。

Azkaban是一个用Java编写的开源工作流管理系统，旨在简化大数据处理过程中的任务调度和工作流程管理。它提供了一个直观的用户界面，允许用户轻松地定义、调度和监视工作流程。Azkaban的源代码包含了系统的各个组件，包括前端界面、后端服务以及与数据库交互的模块等。用户可以通过编译源代码来构建自定义的Azkaban部署，以满足其特定需求。 编译Azkaban源代码需要一些基本的开发工具，如Java Development Kit (JDK)、Apache Maven等。一旦配置好开发环境，用户可以使用Maven构建工具编译源代码。编译过程将会生成可执行的Jar文件和其他必要的依赖项，这些文件可以用于部署和运行Azkaban系统。 通过编译Azkaban源代码，用户可以实现对系统的定制和扩展，以满足特定的业务需求或性能优化要求。同时，编译源代码还有助于用户深入理解系统的工作原理和内部机制，从而更好地进行系统调优和故障排除。

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Kylin是一种MOLAP的数据分析引擎。最早由eBay中国研发中心贡献给Apache基金。 Kylin特点： 数据源和模型：主要支持Hive、Kafka 构建引擎：早期支持MapReduce计算引擎，新版本支持Spark、Flink计算引擎。除了全量构建外，基于时间的分区特性，支持增量构建。 存储引擎：构建好的Cube以Key-Value形式存储在HBase中，通过优化Rowkey加速查询。每一种维度的排列组合计算结果被保存为一个物化视图，叫做Cuboid. 优化算法:Cube本身是空间换时间，也会根据算法，剪枝优化掉一些多余的Cuboid，需求平衡。 访问接口：支持标准SQL接口，可以对接Zeppelin、Tableau等BI工具。SQL通过查询引擎，可以被路由到对应的Cuboid上。

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