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《Spark编程基础及项目实践》期末大作业.pdf《Spark编程基础及项目实践》期末大作业.pdf《Spark编程基础及项目实践》期末大作业.pdf《Spark编程基础及项目实践》期末大作业.pdf《Spark编程基础及项目实践》期末大作业.pdf《Spark编程基础及项目实践》期末大作业.pdf
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案例简介
淘宝双 11 数据分析与预测课程案例,由厦门大学数据库实验室团队开发,旨在满足全国高
校大数据教学对实验案例的迫切需求。本案例涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等
数据处理全流程所涉及的各种典型操作,涵盖 Linux、MySQL 、Hadoop 、Hive、Sqoop 、Eclipse、
ECharts、Spark 等系统和软件的安装和使用方法。案例适合高校(高职)大数据教学,可以
作为学生学习大数据课程后的综合实践案例。通过本案例,将有助于学生综合运用大数据课
程知识以及各种工具软件,实现数据全流程操作。各个高校可以根据自己教学实际需求,对
本案例进行补充完善。
案例目的
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熟悉 Linux系统、MySQL 、Hadoop 、Hive、Sqoop 、Spark 等系统和软件的安装和使用;
了解大数据处理的基本流程;
熟悉数据预处理方法;
熟悉在不同类型数据库之间进行数据相互导入导出;
熟悉使用 JSP 语言搭建动态 Web 工程;
熟悉使用 Spark MLlib进行简单的分类操作。
预备知识
需要案例使用者,已经学习过大数据相关课程(比如入门级课程《大数据技术原理与应用》
和《Spark 入门教程》),了解大数据相关技术的基本概念与原理,了解 Windows 操作系统、
Linux操作系统、大数据处理架构 Hadoop 的关键技术及其基本原理、数据仓库概念与原理、
关系型数据库概念与原理、JSP 语言概念与应用、前端 JavaScript基础用法、Spark 的关键技
术及其原理。
不过,由于本案例提供了全部操作细节,包括每个命令和运行结果,所以,即使没有相关背
景知识,也可以按照操作说明顺利完成全部实验。
硬件要求
本案例可以在单机上完成,也可以在集群环境下完成。
单机上完成本案例实验时,建议计算机硬件配置为:500GB 以上硬盘,8GB 以上内存。
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