收集和显示记录

敏捷数据科学收集和显示记录 - 从简单和简单的步骤学习敏捷数据科学，从基本到高级概念，包括简介，方法概念，数据科学过程，敏捷工具和安装，敏捷数据处理，SQL与NoSQL，NoSQL和数据流编程，收集和显示，数据可视化，数据丰富，使用报告，预测的作用，使用PySpark提取功能，构建回归模型，部署预测系统，SparkML，修复预测问题，提高预测性能，创建更好的场景敏捷和数据科学，敏捷实施。

在本章中，我们将重点介绍JSON结构，它构成了"敏捷方法"的一部分. MongoDB是一种广泛使用的NoSQL数据结构，可以轻松地收集和显示记录.

JSON Structure

步骤1

此步骤涉及与MongoDB建立连接以创建集合和指定的数据模型.您需要执行的只是用于启动连接的"mongod"命令和用于连接到指定终端的mongo命令.

指定数据模型

步骤2

创建一个新数据库，用于以JSON格式创建记录.现在，我们正在创建一个名为"mydb"的虚拟数据库.

>use mydbswitched to db mydb>dbmydb>show dbslocal 0.78125GBtest 0.23012GB>db.user.insert({"name":"Agile Data Science"})>show dbslocal 0.78125GBmydb 0.23012GBtest 0.23012GB

Step 3

创建集合是获取记录列表的必要条件.此功能有利于数据科学研究和输出.

>use testswitched to db test>db.createCollection("mycollection"){ "ok" : 1 }>show collectionsmycollectionsystem.indexes>db.createCollection("mycol", { capped : true, autoIndexId : true, size : 6142800, max : 10000 } ){ "ok" : 1 }>db.agiledatascience.insert({"name" : "demoname"})>show collectionsmycolmycollectionsystem.indexesdemoname