Spark快速大数据分析

Spark 编程指南简体中文版.pdf

Spark 编程指南简体中文版

Spark-快速大数据分析-中文版书籍

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Spark大数据分析技术，是一本为Spark初学者准备的书，没有过多深入实现细节，而更多关注上层用户的具体用法。尝试把spark应用到实践中，去探寻数据海洋里的无尽瑰宝。主要内容如下： 1）Spark数据分析导论 2）Spark下载与入门 3）RDD编程 4）键值对操作 5）数据读取与保存 6）Spark编程进阶 7）在集群上运行的Spark 8）Spark调优与调试 9）SparkSQL 10）Spark Streaming 11）基于MLlib的机器学习

learning Spark（Spark 快速大数据分析）

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Spark使用指南(权威版)

权威版 Spark使用指南，Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎；Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

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利用Python和Spark进行海量数据的实时分析，解决商业方案

Scala和Spark大数据分析函数式编程、数据流和机器学习

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Spark大数据处理-高彦杰[6寸PDF mobi epub kindle版]

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人工智能-数据分析-基于Spark计算的实时数据分析的应用研究.pdf

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Spark编程指南中文版

Spark编程指南中文版 包括pdf,mobi,epub三种版本，简体中文

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Spark官方文档指南chm版本

Spark官方文档离线版，无法连接外部网络的同事可以查看，内包含Spark官方使用用例，Scala 与 Java API手册

Hbase框架原理和开发指导-基础篇.docx

详细介绍了hbase的框架结构，运行原理，环境搭建，shell命令，java开发和接口集成。循序渐进，由浅入深，描述非常清晰，非常适合Hbase爱好者构建基础知识体系。内容包括四大部分：1.HBase组件和运行原理 2.环境搭建 3.shell命令和java开发。4.Hbase集成篇：与hive集成，与sqoop集成

Spark-权威指南：Spark：权威指南的代码存储库

Spark：权威指南 这是与相关的所有材料的中央资料库 Bill Chambers和Matei Zaharia撰写。 这个资料库目前仍在进行中，随着时间的推移会增加新的资料。 书中的代码 您可以从code子文件夹的书中找到代码，在该code中，可以按语言和章节对code进行细分。 如何运行代码 在本地计算机上运行 要在本地计算机上运行该示例，请将data子文件夹中的所有数据拉到计算机上的/data或指定本地计算机上该特定数据集的路径。 在Databricks上运行 要在Databricks上运行这些模块，您将需要做两件事。 注册新账号。 你可以在做。 导入单个笔记本以在平台上运行 Databricks是一个零管理云平台，可提供： 完全托管的Spark集群 一个用于探索和可视化的交互式工作区 生产管道调度程序 一个为您喜欢的基于Spark的应用程序提供动力的平台 导入说明 导航到您要

基于Spark的大数据挖掘技术的研究.pdf

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基于大数据下的spark快速大数据分析.pdf

基于大数据下的 Spark 快速大数据分析 林 海， 王 强， 李英震 （空军航空大学初级飞行训练基地二团， 黑龙江 哈尔滨 150100） 摘 要： 在数据大爆炸的时代， 随着数据量的激增， 如何更快速地处理、 使用这些规模...

大数据分析主流工具-Spark介绍.pdf

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基于Spark平台的大数据挖掘技术分析 (1).pdf

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Spark相关电子书二

2、Spark高级数据分析.pdf 3、spark官方文档中文版.pdf 4、Spark架构原作者讲解（中文）.pdf 5、Spark快速数据处理(前三章).pdf 6、Spark快速数据处理.pdf 7、Spark实战高手之路-第4章Spark内核揭秘.zip 8、Spark...

Hadoop权威指南 第3版.pdf 清晰中文完整版

《Hadoop权威指南（第3版）》通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的最新动态，包括新增的MapReduceAPI，以及MapReduce2及其灵活性更强的执行模型（YARN）。

基于Spark平台的大数据挖掘技术分析.pdf

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浅析基于Spark技术的网络安全大数据分析平台.pdf

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MapReduce与Spark用于大数据分析之比较.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。