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ResourceExportServiceImpl.java
ResourceExportServiceImpl.java
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ResourceExportServiceImpl.java
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Scala-升级版.docx
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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
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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
大数据期末课设~基于spark的气象数据处理与分析
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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2014-2018年空气质量csv数据集文件数据
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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。
大数据全套教程完整版
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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
全国职业技能大赛大数据赛项十套赛题(shtd)
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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。
spark-3.3.1-bin-3.0.0-cdh6.3.2.tgz
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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
基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统
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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echar
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
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【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、
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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基于Spark的零售交易数据分析
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该项目是大三下学期的课程设计,选取了共541909条数据,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。
spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz
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Apache Spark版本3.1.3。Linux安装包。spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz
基于Spark的电影数据集分析
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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。
Link Prediction相似性计算方法示例.rar
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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
实验七:Spark初级编程实践
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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:
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基于spark、hadoop、kafka、MongoDB、flume、elasticseach、angular等大数据框架实现实时+离线推荐,文件里面是源代码,还附送教学视频,让零基础的新手也能快速实现该系统,从而获得一个拿得出手的项目,帮助大家转型大数据或找工作等。
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