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尚硅谷大数据之韩顺平Scala全套视频

看过的scala教程中讲的最好的，为老师点赞。最新尚硅谷大数据之韩顺平Scala视频教程

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尚硅谷韩顺平老师scala核心编程,讲解很详细,在这里分享给喜欢韩老师,想学习scala的程序猿

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第 1 章 SCALA 的概述 11.1 学习 SDALA 的原因11.2 SCALA 语言诞生小故事 1以及 JVM 的关系分析图21.4 SCALA 语言的

尚硅谷_韩顺平_Scala语言核心编程

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韩顺平--尚硅谷大数据技术之Scala

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Scala 是一门多范式（multi-paradigm）的编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。 韩顺平最新scala核心变成文档

尚硅谷韩顺平大数据技术之Scala数据结构和算法.txt

数据结构和算法中韩顺平老师讲的是最好的值得大家学习交流 大数据技术之Scala数据结构和算法

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Scala概述.pptx 变量.pptx 运算符.pptx 程序流程控制.pptx 函数式编程基础.pptx 面向对象编程(基础部分).pptx 面向对象编程(中级部分).pptx 面向对象编程(高级特性).pptx ...韩顺平_Scala语言核心编程.pdf

Scala语言视频百度网盘

第01阶段 ：Scala 入门 第02阶段：Scala 的函数式编程 第03阶段：Scala 的面向对象编程 第04阶段：Scala的高级基础一 第05阶段：Scala的高级基础二

Scala学习笔记(全)

该文档详细的讲述了Scala的基础操作方法和高级使用方法

课堂笔记（韩顺平）

将所有内容存到CMS中 ，然后通过循环取出数据 在显示出来，但是CMS数据需要维护，所以　必须通过数据库来存数据

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韩顺平 Scala视频教程，适合有 Java 基础的编程爱好者和致力于大数据 Spark 开发人员学习

Scala-Tutorial:Scala语法学习笔记与程式码范例from 韩顺平老师教学

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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！

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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

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大数据面试大总结300页.zip

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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

sbt-1.9.0.tgz

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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”（

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