Spark快速大数据分析

Spark 快速大数据分析

《Spark 快速大数据分析》是一本为 Spark 初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于 Spark 的用法，它对 Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。

Spark快速大数据分析1

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Spark，一种快速数据分析替代方案

虽然 Hadoop在分布式数据分析方面备受关注，但是仍有一些替代产品提供了优于典型Hadoop平台的令人关注的优势。Spark 是一种可扩展的数据分析平台，它整合了内存计算的基元，因此，相对于Hadoop的集群存储方法，它在性能方面更具优势。Spark 是在Scala语言中实现的，并且利用了该语言，为数据处理提供了独一无二的环境。了解Spark的集群计算方法以及它与

Spark-快速大数据分析-中文版书籍

Spark-快速大数据分析-中文版的书籍，翻译包含全部章节

Spark快速数据处理-mini版

Spark内存计算框架适合各种迭代算法和交互式数据分析，能够提升大数据处理的实时性和准确性，现已逐渐获得很多企业的支持，如阿里巴巴、百度、网易、英特尔等各大公司等。 本书系统讲解Spark的使用方法，包括如何在...

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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

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Spark亚太研究院-Spark实战高手之路

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 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

worldwindjava源码-Spark-Big-Data-Analytics:用于快速大数据分析的工具

世界风java源码火花 如何处理大数据？ 为什么要学习 Spark？ Spark 是目前最流行的大数据分析工具之一。 您可能听说过其他工具，例如 Hadoop。 Hadoop 是一种较旧的技术，但仍有一些公司在使用。 Spark 通常比 Hadoop 快，这就是 Spark 在过去几年变得更受欢迎的原因。 还有许多其他大数据工具和系统，每个都有自己的用例。 例如，有像 Apache Cassandra 这样的数据库系统和像 Presto 这样的 SQL 查询引擎。 但 Spark 仍然是最流行的分析大型数据集的工具之一。 使用多台计算机的分布式系统（例如，亚马逊数据中心上的数百台服务器）比使用自己的计算机更容易。 Spark 是一种允许这样做的工具。 以下是主题概要： 大纲 火花的力量 每个人都应该知道的数字 了解硬件组件是了解任务/数据集是否是“大数据”问题或者在您自己的计算机上本地分析数据是否更容易的关键。 回顾大数据背后的硬件 CPU（中央处理单元） CPU是计算机的“大脑”。 计算机上的每个进程最终都由 CPU 处理。 这包括计算以及其他计算组件的指令。 假设您每秒有 6000

Spark快速大数据分析——第四章键值对操作——两个Pair RDD的转化操作

键值对 两个Pair RDD 转化操作 val conf = new SparkConf().setMaster(local).setAppName(PairRDD) val sc = new SparkContext(conf) val lines = sc.parallelize(List((1, 2), (3, 4), (3, 6))) val lines_1 = sc.parallelize(List((3, 9))) 1、删掉RDD中与other RDD 中的键相同得元素 (1, 2), (3, 4), (3, 6) privateval subtra

SparkCube:SparkCube是一个开源项目，用于极快速的OLAP数据分析。 SparkCube是Apache Spark的扩展

SparkCube SparkCube是一个开源项目，用于极快速的OLAP数据分析。 SparkCube是的扩展。 从源代码构建 mvn -DskipTests package 使用的默认Spark版本是2.4.4。 运行测试 mvn test 与Apache Spark一起使用 您应该将几个配置添加到Spark配置中。 配置 价值 评论 spark.sql.extensions com.alibaba.sparkcube.SparkCube 添加扩展名。 必需的 spark.sql.cache.tab.display 真的 要在特定应用程序（通常是Spark Thriftserver）中显示Web UI。 必需的 spark.sql.cache.useDatabase db1，db2，dbn 数据库名称列表，以逗号分隔。 仅将这些数据库中的表和视图用于多维数据集构建。

Spark快速大数据分析(更多IT教程 微信dtygxmb).docx

Spark快速大数据分析，word版本，可以进行编辑

spark大数据分析核心概念技术及实践

该教程高清易读，涉猎spark原生语言scala，简练有效，便于快速入门

Spark快速数据处理

资源名称：Spark快速数据处理内容简介：Spark是一个开源的通用并行分布式计算框架，由加州大学伯克利分校的AMP实验室开发，支持内存计算、多迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式。Spark内存计算框架...

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。

高分毕业设计 基于Hadoop+Kafka+Spark大数据平台的新闻日志分析处理及可视化系统源码+部署文档+全部数据资料.

【资源说明】 高分毕业设计 基于Hadoop+Kafka+Spark大数据平台的新闻日志分析处理及可视化系统源码+部署文档+全部数据资料. 【备注】 1、该项目是高分毕业设计项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过mac/window10/11/linux测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

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

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大数据面试大总结300页.zip

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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