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Spark大数据处理技术、应用与性能优化高清完整版PDF

Spark大数据处理：技术、应用与性能优化高清完整版PDF

Spark大数据处理 技术 应用与性能优化 完整版 pdf

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《Spark大数据处理 技术、应用与性能优化》PDF

《Spark大数据处理 技术、应用与性能优化》

Spark大数据处理 技术、应用与性能优化_PDF电子书下载 带书签目录 高清完整版 simple.pdf

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《Spark大数据处理：技术、应用和性能优化》

系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化，以及BDAS生态系统的相关技术。

Spark大数据处理技术 应用与性能优化 高清带目录 .pdf

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Scala-升级版.docx

Scala快速入门（适合为学Spark学习Scala的同学）Word文档

基于spark的图书推荐系统

推荐系统是一种信息过滤系统，能够自动预测用户对特定产品或服务的偏好，并向其提供个性化的推荐。它通常基于用户的历史行为、个人喜好、兴趣和偏好等，通过数据挖掘和机器学习算法，在大数据的支持下生成个性化的推荐内容，从而提高用户购买率和满意度。推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻资讯、音乐、电影等领域。推荐系统的作用是根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的内容，以满足用户的需求和兴趣。 在推荐系统架构中，离线计算部分主要使用 Hadoop、Spark、Hive 等大数据处理技术，将海量历史数据进行离线处理，构建出推荐模型。在线计算部分则使用 Flask、Django 或 Tornado 等 Web 应用框架，将推荐模型部署到 Web 服务器上，实现实时推荐服务。

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析

大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析 完整版Word 可以拿来直接交作业

全国职业技能大赛大数据赛项十套赛题（shtd）

使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。 1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至对应报告中；

大数据全套教程完整版

大数据基础到精通完整版， 涵盖技术点：python 基础 java基础，mysql,oracle,ssm框架，linux,hadoop,hbase,zookeeper,flume,scala,spark。资源宝贵，速度下载

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据，包含字段time（时间），city（城市），AQI，PM2.5，PM10，SO2，NO2，CO，O3，primary_pollutant（主要污染物），共计55万条数据。

spark-3.3.1-bin-3.0.0-cdh6.3.2.tgz

spark 3.3.1 使用 cdh 6.3.2 的hadoop版本。可以直接兼容并配合文档进行cdh spark-sql的使用。 具体查看https://editor.csdn.net/md/?articleId=127997188

Spark气象监测数据分析：代码整合，包括预处理，分析，数据可视化

【内容概要】 通过完整的气象监测数据处理与分析项目,了解Spark大数据分析的整体流程。代码涵盖数据工程、统计分析、机器学习预测建模等内容。可以学习如何使用Spark PySpark API处理大规模数据。 【适合人群】 具备一定Python编程基础,需要处理分析大规模数据的研发人员。 【能学到什么】 1. Spark数据处理:缺失值处理、降噪、特征工程等数据预处理技术 2. 统计分析:分组聚合、相关性分析、异常检测等统计方法 3. 机器学习:时间序列预测模型设计、集成学习提升效果 4. 微服务:模型API和Docker部署,提供后端服务 【学习建议】 项目代码完整覆盖了大数据分析全流程。在学习过程中,需要结合代码注释和文档,了解设计思路和背后的原理。同时调试并运行示例代码,加深理解。欢迎提出改进意见。

基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统

在线教育平台现在是教育体系的重要组成部分，在当前大数据时代的背景下，促进教育机构建立统一平台、统一资源管理的数字化教学系统。如何评估系统平台的健康程度、学生的学习体验和在线课程的质量对于课程的教师和学校的管理人员都是非常重要的，这是进行数据分析的主要目的。可视化是一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据图表并挖掘数据的价值，大数据分析离不开可视化这一工具的推动。 基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统，以B/S模式开发。通过Hadoop中Sqoop进行数据导入转换。以MapReduce构建数据分析，数据分析维度包括每日登录人数分析、平均学习时长分析、学习行为次数分析、每日活跃情况分析和分时段学习人数分析。最终使用ECharts可视化工具来对在线教育平台在学习过程中产生的数据进行可视化大屏展现,让更多人感受到可视化大数据的魅力。

python爬虫爬取股票评论，调用百度AI进行语义分析， matlab数据处理，股票涨跌和评论的关系

python爬虫爬取股票评论， 调用百度AI进行语义分析， matlab数据处理， excel作图 股票涨跌和评论的关系

大数据面试大总结300页.zip

大数据面试大总结300页.zip

scala-SDK-4.4.1-vfinal-2.11-linux.gtk.x86-64.tar.gz和PyDev4.5.4安装

python+spark 2.0+hadoop 机器学习与大数据实战 第十一章软件安装包，内含scala ide eclipse的scala-SDK-4.4.1-vfinal-2.11-linux.gtk.x86_64.tar.gz安装包和对应的PyDev 4.5.4.zip插件安装包

sbt-1.9.0.tgz

sbt-1.9.0.tgz

spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz

Apache Spark版本3.1.3。Linux安装包。spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz

实验七：Spark初级编程实践

1、实验环境： 设备名称 LAPTOP-9KJS8HO6 处理器 Intel(R) Core(TM) i5-10300H CPU @ 2.50GHz 2.50 GHz 机带 RAM 16.0 GB (15.8 GB 可用) 主机操作系统 Windows 10 家庭中文版 虚拟机操作系统 ubuntukylin-16.04 Hadoop 版本 3.1.3 JDK 版本 1.8 Java IDE：Eclipse 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 笔和触控 没有可用于此显示器的笔或触控输入 2、实验内容与完成情况： 1. 安装hadoop和spark。 将下载好的安装包解压至固定路径并安装 使用命令./bin/spark-shell启动spark 图2启动spark 2. Spark读取文件系统的数据 （1） 在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数； 图3 spark统计行数 （2） 在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（

基于Spark的电影数据集分析

该项目是大三下学期的课程设计，使用的数据集来自知名数据网站 Kaggle 的 tmdb-movie-metadata 电影数据集，以Python为编程语言，使用大数据框架Spark对数据进行了预处理，然后分别从多个方面对数据进行了分类和分析，并对分析结果进行可视化。里面包含我的课程设计报告和完整的代码。希望对你们有帮助。

Link Prediction相似性计算方法示例.rar

根据吕琳媛、周涛《链路预测》中的相似性指标计算示例，参考附录提供的代码分别用python和matlab实现CN、Jaccard、RA指标的计算。并用书中提供了简单的五点的无权无向网络进行测试，结果与作者的计算吻合。 内含文件如下： （1）书中相似性指标计算示例原文 （2）网络的邻接表.txt文件 （3）matlab代码 （4）python代码 （5）python生成的网络图

基于Spark的零售交易数据分析

该项目是大三下学期的课程设计，选取了共541909条数据，以Python为编程语言，使用大数据框架Spark对数据进行了预处理，然后分别从多个方面对数据进行了分类和分析，并对分析结果进行可视化。里面包含我的课程设计报告和完整的代码。希望对你们有帮助。

大数据项目源代码,电影推荐系统Movie_recommend-master

大数据项目源代码,电影推荐系统Movie_recommend-master,包括实时推荐和离线推荐

大数据实验报告，1-8合集 熟悉常用的HBase操作 熟悉常用的mongoDB数据库操作等等

大数据实验报告，1-8合集 熟悉常用的HBase操作 熟悉常用的mongoDB数据库操作等等 大数据实验报告（实验一到八） 实验一： 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作 实验二： 熟悉常用的HDFS操作 实验三： 熟悉常用的HBase操作 实验四： 熟悉常用的mongoDB数据库操作 实验五： MapReduce初级编程实践 实验六： 熟悉Hive的基本操作 实验七： Spark初级编程实践 实验八： Flink初级编程实践

工信部：工业数据分类分级指南（试行）

【导读】工业和信息化部近日印发《工业数据分类分级指南（试行）》，《指南》适用于工业和信息化主管部门、工业企业、平台企业等开展工业数据分类分级工作。其所指工业数据是工业领域产品和服务全生命周期产生和应用的数据，包括但不限于工业企业在研发设计、生产制造、经营管理、运维服务等环节中生成和使用的数据，以及工业互联网平台企业在设备接入、平台运行、工业APP应用等过程中生成和使用的数据。

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据.csv

全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据，包含字段time（时间），city（城市），AQI，PM2.5，PM10，SO2，NO2，CO，O3，primary_pollutant（主要污染物），共计55万条数据。

电影推荐系统：基于spark、hadoop、kafka、MongoDB、angular等大数据框架实现实时+离线推荐

基于spark、hadoop、kafka、MongoDB、flume、elasticseach、angular等大数据框架实现实时+离线推荐，文件里面是源代码，还附送教学视频，让零基础的新手也能快速实现该系统，从而获得一个拿得出手的项目，帮助大家转型大数据或找工作等。