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作者：CSDN
出版社：CSDN《程序员》
ISBN：1111111111117
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Spark大数据处理：技术、应用与性能优化(全)PDF 评分:
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上传时间：2019-01 大小：5.85MB
5.84MBSpark大数据处理 技术 应用与性能优化 完整版 pdf
2019-01-14Spark大数据处理 技术、应用与性能优化，书是转换来的pdf 格式稍显凌乱
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《Spark大数据处理 技术、应用与性能优化》PDF
2018-09-01《Spark大数据处理 技术、应用与性能优化》
51.14MBspark大数据处理技术应用与优化
2018-10-17spark大数据处理技术应用与优化
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2017-12-22Spark大数据处理：技术、应用与性能优化高清完整版PDF
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2018-02-22Spark大数据处理技术PDF 高清带目录完整版 夏俊鸾黄洁程浩等人著作 学习大数据值的经典入门图书
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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
2018-02-14Spark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 应用与性能优化 高清带目录 .pdf
2017-12-24Spark大数据处理 技术 应用与性能优化 .pdf 高清带目录
127BSpark大数据处理技术
2019-07-23资源名称：Spark大数据处理技术内容简介：《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写，是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍，是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析，包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控；同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块，包括SQL处理引擎Shark和 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。
37.57MBSpark大数据处理技术 带标签 完整版
2017-11-12Spark大数据处理技术 这本书讲解的很全面， 很适合学习，但大部分网上下载的都是零碎不完整的，这本是经过优化整理，压缩后的完整的版本。
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Spark大数据处理：技术、应用于性能优化
2018-12-02《Spark大数据处理：技术、应用于性能优化》这本书讲解了spark基础内容及优化方法
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《Spark大数据处理：技术、应用和性能优化》
2018-09-20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。
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Spark大数据处理技术PDF 高清带目录完整版 夏俊鸾黄洁程浩等
2017-11-19Spark大数据处理技术PDF 高清带目录完整版 夏俊鸾黄洁程浩等人著作 学习大数据值得拥有
1.20MB大数据技术实践——Spark词频统计
2021-08-23本次作业要完成在Hadoop平台搭建完成的基础上，利用Spark组件完成文本词频统计的任务，目标是学习Scala语言，理解Spark编程思想，基于Spark 思想，使用IDEA编写SparkWordCount程序，并能够在spark-shell中执行代码和分析执行过程。
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Scala-升级版.docx
2021-10-14Scala快速入门（适合为学Spark学习Scala的同学）Word文档
2.90MB基于spark的图书推荐系统
2023-06-15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。
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大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析
2022-12-14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
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全国职业技能大赛大数据赛项十套赛题（shtd）
2023-01-16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；
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大数据全套教程完整版
2019-01-09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
26.74MB全国2014-2018年空气质量csv数据集文件数据
2019-06-23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。
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2022-11-23spark 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
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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
2023-09-17【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。
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2022-07-151、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”（
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2022-06-24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。
