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- python大小:9MB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。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。5 4517浏览¥ 20.90
- 大数据分析实战大小:75B上百节课详细讲解,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程介绍: 讲解一个真实的、复杂的大型企业级大数据项目,是Spark的大型项目实战课程。 通过本套课程的学习,可以积累大量Spark项目经验,迈入Spark高级开发行列。 课程特色: 1、项目中全面覆盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架几乎全部的初级和高级的技术点和知识点, 让学员学以致用,通过一套课程,即掌握如何将Spark所有的技术点和知识点应用在真实的项目中,来实现业务需求! 2、项目中的4个功能横块,全郃是实际企业项目中提取出来的,并进行技术整合和改良过的功能模块.全都是企业级的复杂和真实的需求,业务模块非常之复杂,绝对不是市面上的Dem级别的大数据项目能够想比拟的,学习过后,真正帮助学员增加实际 企业级项目的实战经验。 3、项目中通过实际的功能模块和业务场景,以及讲师曾经开发过的处理十亿、甚至百亿以上数据级别的SparK作业的经验积累,贯穿讲解了大量的高级复杂的性能调优技术和知识、troubleshooting解决线上报错和故障的经验、高端的全方位数据倾斜处理和解决方案.真正帮助学员掌握高精尖的Spark技术! 4、项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解,每一个业务模块的讲解都包括了需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、功能测试、性能调优等环节,真实还原企业级大数据项目开发场景。 模块简介: 1、用户访问session分析,该模块主要是对用户访问session进行统计分析.包括session的聚合指标计算、 按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层形象地看到各种条件下的具体用户行为以及统计指标.从而对公司的产品设计以及业务发展战略做出调整.主要使用Spark Core实现. 2、页面单跳转化率统计,该模块主要是计算关键页面之间的单步跳转转化率,涉及到页面切片算法以及页面流匹配算法.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层看到各个关键页面之间的转化率.从而对网页布局,进行更好的优化设计。主要使用Spark Core实现. 3、热门商品离线统计,该模块主要实现每天统计出各个区域的top3热门商品.然后使用Oozie进行离线统计任务的定时调度,使用Zeppeline进行数据可视化的报表展示.该模块可以让企业管理层看到公司售卖的 商品的整体情况,从而对公司的商品相关的战略进行调螫.主要使用Spark SQL实现。 4、广告流量实时统计.该模块负责实时统计公司的广告流量.包括广告展现流量和广告点击流量,实现动态黑名单机制以及黑名单过滤,实现滑动窗口内的各城市的广告展现流立和广告点击流直的统计,实现 每个区域诲个广告的点击流置实时统计,实现每个区域top3点击量的广告的统计,主要使用Spark Streaming实现.上百节课详细讲解,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程介绍: 讲解一个真实的、复杂的大型企业级大数据项目,是Spark的大型项目实战课程。 通过本套课程的学习,可以积累大量Spark项目经验,迈入Spark高级开发行列。 课程特色: 1、项目中全面覆盖了Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming这三个技术框架几乎全部的初级和高级的技术点和知识点, 让学员学以致用,通过一套课程,即掌握如何将Spark所有的技术点和知识点应用在真实的项目中,来实现业务需求! 2、项目中的4个功能横块,全郃是实际企业项目中提取出来的,并进行技术整合和改良过的功能模块.全都是企业级的复杂和真实的需求,业务模块非常之复杂,绝对不是市面上的Dem级别的大数据项目能够想比拟的,学习过后,真正帮助学员增加实际 企业级项目的实战经验。 3、项目中通过实际的功能模块和业务场景,以及讲师曾经开发过的处理十亿、甚至百亿以上数据级别的SparK作业的经验积累,贯穿讲解了大量的高级复杂的性能调优技术和知识、troubleshooting解决线上报错和故障的经验、高端的全方位数据倾斜处理和解决方案.真正帮助学员掌握高精尖的Spark技术! 4、项目中采用完全还原企业大数据项目开发场景的方式来讲解,每一个业务模块的讲解都包括了需求分析、方案设计、数据设计、编码实现、功能测试、性能调优等环节,真实还原企业级大数据项目开发场景。 模块简介: 1、用户访问session分析,该模块主要是对用户访问session进行统计分析.包括session的聚合指标计算、 按时间比例随机抽取session、获取每天点击、下单和购买排名前10的品类、并获取top10品类的点击量排名前10的session.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层形象地看到各种条件下的具体用户行为以及统计指标.从而对公司的产品设计以及业务发展战略做出调整.主要使用Spark Core实现. 2、页面单跳转化率统计,该模块主要是计算关键页面之间的单步跳转转化率,涉及到页面切片算法以及页面流匹配算法.该模块可以让产品经理、数据分析师以及企业管理层看到各个关键页面之间的转化率.从而对网页布局,进行更好的优化设计。主要使用Spark Core实现. 3、热门商品离线统计,该模块主要实现每天统计出各个区域的top3热门商品.然后使用Oozie进行离线统计任务的定时调度,使用Zeppeline进行数据可视化的报表展示.该模块可以让企业管理层看到公司售卖的 商品的整体情况,从而对公司的商品相关的战略进行调螫.主要使用Spark SQL实现。 4、广告流量实时统计.该模块负责实时统计公司的广告流量.包括广告展现流量和广告点击流量,实现动态黑名单机制以及黑名单过滤,实现滑动窗口内的各城市的广告展现流立和广告点击流直的统计,实现 每个区域诲个广告的点击流置实时统计,实现每个区域top3点击量的广告的统计,主要使用Spark Streaming实现.5 4960浏览¥ 9.90
- python大小:5MB该项目是我大三下学期的课程设计,它是以和鲸社区的信用卡评分模型构建数据为数据集,以Python为编程语言,使用大数据框架Spark对数据进行处理分析,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。该项目是我大三下学期的课程设计,它是以和鲸社区的信用卡评分模型构建数据为数据集,以Python为编程语言,使用大数据框架Spark对数据进行处理分析,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。5 1905浏览¥ 20.90
- 大数据导论-林子雨著-教材配套习题和答案,2020年5 5875浏览¥ 11.90
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- spark大小:75B上百节课详细讲解,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 大数据企业级项目用户画像实战从0手把手设计、开发教学,实现用户标签化,精准定位与营销 第一章用户画像概念讲解,项目及环境构建 第二章数据ETL迁移、标签模型Oozie调度、标签存储与计算 第三章标签模型开发、规则匹配引擎 第四章SparkSQL开发、外部数据源配置、Hbase应用、统计开发 第五章Hbase条件过滤、数据条件动态过滤动态加载、推荐系统入门(协同过滤算法讲解CF、使用ALS实现) 第六章机器学习快速入门及应用 第七章数据挖掘标签开发(Kmens算法) 第八章算法模型调优、RFE、PSM标签开发 第九章USG标签开发 第十章多数据源配置、用户商品推荐、标签索引化(ES)、用户画像项目总结上百节课详细讲解,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 大数据企业级项目用户画像实战从0手把手设计、开发教学,实现用户标签化,精准定位与营销 第一章用户画像概念讲解,项目及环境构建 第二章数据ETL迁移、标签模型Oozie调度、标签存储与计算 第三章标签模型开发、规则匹配引擎 第四章SparkSQL开发、外部数据源配置、Hbase应用、统计开发 第五章Hbase条件过滤、数据条件动态过滤动态加载、推荐系统入门(协同过滤算法讲解CF、使用ALS实现) 第六章机器学习快速入门及应用 第七章数据挖掘标签开发(Kmens算法) 第八章算法模型调优、RFE、PSM标签开发 第九章USG标签开发 第十章多数据源配置、用户商品推荐、标签索引化(ES)、用户画像项目总结5 2869浏览¥ 9.90
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- 大数据培训期间,课堂教材5 1015浏览¥ 11.90
- 大数据大小:1KB手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 从零学习数据湖的相关概念,并通过Hadoop、Spark、Delta Lake等框架实现数据湖架构,通过知识点 + 案例教学法帮助小白快速掌握数据湖开发相关技能。 课程亮点 1,前沿技术Delta Lake讲解 2,前沿的大数据概念,数据湖的学习 3,基于开源技术实现数据湖架构 4,基于AWS云平台实现数据湖架构 适用人群 1、对大数据技术感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、大数据从业者,希望进一步提升个人技能,拓展职业路线。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 4、对AWS云平台感兴趣的相关人员。 5、对新技术(Delta Lake)、新概念(数据湖)等感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章 数据湖概念 第二章 数据湖理论 第三章 数据处理、数据应用的几种架构 第四章 数据湖基于Hadoop、Spark的实现 第五章 Delta Lake - 数据湖核心的增强 第六章 Delta Lake - Quickstart 第七章 Delta Lake 操作 第八章 Delta Lake - 理论 第九章 企业数据湖应用案例分析 第十章 基于AWS的云上数据湖实现方案介绍手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 从零学习数据湖的相关概念,并通过Hadoop、Spark、Delta Lake等框架实现数据湖架构,通过知识点 + 案例教学法帮助小白快速掌握数据湖开发相关技能。 课程亮点 1,前沿技术Delta Lake讲解 2,前沿的大数据概念,数据湖的学习 3,基于开源技术实现数据湖架构 4,基于AWS云平台实现数据湖架构 适用人群 1、对大数据技术感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、大数据从业者,希望进一步提升个人技能,拓展职业路线。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 4、对AWS云平台感兴趣的相关人员。 5、对新技术(Delta Lake)、新概念(数据湖)等感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章 数据湖概念 第二章 数据湖理论 第三章 数据处理、数据应用的几种架构 第四章 数据湖基于Hadoop、Spark的实现 第五章 Delta Lake - 数据湖核心的增强 第六章 Delta Lake - Quickstart 第七章 Delta Lake 操作 第八章 Delta Lake - 理论 第九章 企业数据湖应用案例分析 第十章 基于AWS的云上数据湖实现方案介绍5 252浏览¥ 9.90
- hadoop大小:7MB一、实验目的 1. 理解Spark编程思想; 2. 学会在Spark Shell中编写Scala程序; 3. 学会在Spark Shell中运行Scala程序。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 (一)Spark基础知识 (1)输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 (2)启动Spark分布式集群并查看信息 (3)网页端查看集群信息 (4)启动spark-shell控制台 1:local模式启动 2:登录master服务器,在集群模式下启动 (5)访问http://localhost:4040可以看到spark web界面 (6)从本地文件系统中加载数据 (7)从分布式文件系统HDFS中加载数据 (8)可以调用SparkContext的parallelize方法,在Driver中一个已经存在的数组上创建RDD。 (9)可以调用SparkContext的parallelize方法,在Drive (二)spark运行wordcount程序一、实验目的 1. 理解Spark编程思想; 2. 学会在Spark Shell中编写Scala程序; 3. 学会在Spark Shell中运行Scala程序。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 (一)Spark基础知识 (1)输入start-all.sh启动hadoop相应进程和相关的端口号 (2)启动Spark分布式集群并查看信息 (3)网页端查看集群信息 (4)启动spark-shell控制台 1:local模式启动 2:登录master服务器,在集群模式下启动 (5)访问http://localhost:4040可以看到spark web界面 (6)从本地文件系统中加载数据 (7)从分布式文件系统HDFS中加载数据 (8)可以调用SparkContext的parallelize方法,在Driver中一个已经存在的数组上创建RDD。 (9)可以调用SparkContext的parallelize方法,在Drive (二)spark运行wordcount程序5 787浏览¥ 5.90
- spark大小:587KBSpark 推荐系统 技术栈 数据处理 Spark Core + Spark SQL + MongoDB 离线推荐 静态数据处理:Spark Core + Spark SQL 推荐服务:Spark Core + Spark MLlib 在线推荐 获取消息服务:Redis + Kafka 推荐服务:Spark Streaming 数据集格式 商品数据集(Product) 字段名 类型 描述 说明 _id 自动生成 productId int 商品 id name String 商品名称 imageUrl String 商品图片 categories String 商品分类 由 | 分隔 评分数据集(Rating) 字段名 类型 描述 说明 _id 自动生成 userId int 用户 id productId int 商品 id score double 用户评分 timestamp int 评分时的时间戳 用户数据集(User) 字段名 类型 描述 说明 _id 自动生成 userId int 用户 id username String 用户账号 pasSpark 推荐系统 技术栈 数据处理 Spark Core + Spark SQL + MongoDB 离线推荐 静态数据处理:Spark Core + Spark SQL 推荐服务:Spark Core + Spark MLlib 在线推荐 获取消息服务:Redis + Kafka 推荐服务:Spark Streaming 数据集格式 商品数据集(Product) 字段名 类型 描述 说明 _id 自动生成 productId int 商品 id name String 商品名称 imageUrl String 商品图片 categories String 商品分类 由 | 分隔 评分数据集(Rating) 字段名 类型 描述 说明 _id 自动生成 userId int 用户 id productId int 商品 id score double 用户评分 timestamp int 评分时的时间戳 用户数据集(User) 字段名 类型 描述 说明 _id 自动生成 userId int 用户 id username String 用户账号 pas5 335浏览¥ 22.90
- spark大小:75B上百节课详细讲解,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 本课程主要讲解的内容包括:Scala编程、Hadoop与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优、Spark SQL、Spark Streaming。 本课程的最大特色包括: 1、代码驱动讲解Spark的各个技术点(绝对不是照着PPT空讲理论); 2、现场动手画图讲解Spark原理以及源码(绝对不是干讲源码和PPT); 3、覆盖Spark所有功能点(Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming,初级功能到高级特性,一个不少); 4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例); 5、Spark案例实战的代码,几乎都提供了Java和Scala两个版本和讲解(一次性同时精通Java和Scala开发Spark); 6、大量全网唯一的知识点:基于排序的wordcount,Spark二次排序,Spark分组取topn,DataFrame与RDD的两种转换方式,Spark SQL的内置函数、开窗函数、UDF、UDAF,Spark Streaming的Kafka Direct API、updateStateByKey、transform、滑动窗口、foreachRDD性能优化、与Spark SQL整合使用、持久化、checkpoint、容错与事务。 7、多个从企业实际需求抽取出的复杂案例实战:每日uv和销售额统计案例、top3热卖商品统计案例、每日top3热点搜索词统计、广告计费日志实时黑名单过滤案例、热点搜索词滑动统 计案例、top3热门商品实时统计案例 8、深度剖析Spark内核源码与Spark Streaming源码,给源码进行详细的注释和讲解(史上最细致源码讲解) 9、全面讲解Spark、Spark SQL、Spark Streaming的性能调优,其中包括全网唯一的Shuffle性能调优(详细讲解性能调优的各个技术点) 10、涵盖Spark两个重要版本,Spark 1.3.0和Spark 1.5.1的讲解(走在Spark最前沿,涵盖最新高级特性) 一、Scala编程详解 二、课程环境搭建 三、Spark核心编程 四、Spark内核源码深度剖析 五、Spark性能优化 六、Spark SQL 七、Spark Streaming上百节课详细讲解,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 本课程主要讲解的内容包括:Scala编程、Hadoop与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优、Spark SQL、Spark Streaming。 本课程的最大特色包括: 1、代码驱动讲解Spark的各个技术点(绝对不是照着PPT空讲理论); 2、现场动手画图讲解Spark原理以及源码(绝对不是干讲源码和PPT); 3、覆盖Spark所有功能点(Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming,初级功能到高级特性,一个不少); 4、Scala全程案例实战讲解(近百个趣味性案例); 5、Spark案例实战的代码,几乎都提供了Java和Scala两个版本和讲解(一次性同时精通Java和Scala开发Spark); 6、大量全网唯一的知识点:基于排序的wordcount,Spark二次排序,Spark分组取topn,DataFrame与RDD的两种转换方式,Spark SQL的内置函数、开窗函数、UDF、UDAF,Spark Streaming的Kafka Direct API、updateStateByKey、transform、滑动窗口、foreachRDD性能优化、与Spark SQL整合使用、持久化、checkpoint、容错与事务。 7、多个从企业实际需求抽取出的复杂案例实战:每日uv和销售额统计案例、top3热卖商品统计案例、每日top3热点搜索词统计、广告计费日志实时黑名单过滤案例、热点搜索词滑动统 计案例、top3热门商品实时统计案例 8、深度剖析Spark内核源码与Spark Streaming源码,给源码进行详细的注释和讲解(史上最细致源码讲解) 9、全面讲解Spark、Spark SQL、Spark Streaming的性能调优,其中包括全网唯一的Shuffle性能调优(详细讲解性能调优的各个技术点) 10、涵盖Spark两个重要版本,Spark 1.3.0和Spark 1.5.1的讲解(走在Spark最前沿,涵盖最新高级特性) 一、Scala编程详解 二、课程环境搭建 三、Spark核心编程 四、Spark内核源码深度剖析 五、Spark性能优化 六、Spark SQL 七、Spark Streaming5 745浏览¥ 9.90
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- spark大小:616MB2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介: 本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版:Spark3.0.1。共课程包含9个章节:Spark环境搭建,SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,StructuredStreaming,Spark综合案例,Spark多语言开发,Spark3.0新特性,Spark性能调优 。2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介: 本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版:Spark3.0.1。共课程包含9个章节:Spark环境搭建,SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,StructuredStreaming,Spark综合案例,Spark多语言开发,Spark3.0新特性,Spark性能调优 。5 364浏览¥ 4.90
- spark大小:19MB本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!! 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!! 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!!本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!! 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!! 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!!5 162浏览¥ 54.90
- 在大数据时代,社交网络以及以社交为基础的互联网应用不断迅猛发展,其背后带来的是数据的 爆炸式增长。对用户数据的采集以及合理的推荐,成为了各大网站的重要课题。用户画像提取过程,是个性 化推荐的关键步骤。随着社交网络的快速发展,媒体类型不断丰富,用户参与门槛的不断降低。用户表达的 数据模态逐渐呈现多样,为用户画像提取提供了广阔空间。随着用户画像数量的不断递增,利用大数据技术, 有效的存储、计算用户画像,逐渐成为研究热点。本文首先介绍了相关的背景,然后介绍了基于大数据的用 户画像构建方法,并介绍了不同数据集中的用户画像的应用,最后本文对基于大数据的用户画像方法进行了 总结和展望,指明了该技术当前存在的问题与发展趋势。5 799浏览¥ 11.90
- spark大小:43MB本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!! 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!! 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!!本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!! 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!! 本资源中的源码都是经过本地编译过可运行的,下载后按照文档配置好环境就可以运行。资源项目的难度比较适中,内容都是经过助教老师审定过的,应该能够满足学习、使用需求,如果有需要的话可以放心下载使用。有任何问题也可以随时私信博主,博主会第一时间给您解答!!!5 191浏览¥ 54.90
- spark大小:595MB2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介: 本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版:Spark3.0.1。共课程包含9个章节:Spark环境搭建,SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,StructuredStreaming,Spark综合案例,Spark多语言开发,Spark3.0新特性,Spark性能调优 。2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介: 本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版:Spark3.0.1。共课程包含9个章节:Spark环境搭建,SparkCore,SparkStreaming,SparkSQL,StructuredStreaming,Spark综合案例,Spark多语言开发,Spark3.0新特性,Spark性能调优 。5 414浏览¥ 4.90
- sparkstreaming大小:75B手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程亮点 1,针对时下热门的新冠疫情数据进行大数据分析 2,手把手从零开始搭建项目并进行代码实现 3,综合运用HttpClient+Jsoup+Kafka+SparkStreaming+StructuredStreaming+SpringBoot+Echarts等多种实用技术 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章 项目介绍 1.1. 项目背景 1.2. 项目架构 1.3. 项目截图 1.4. 功能模块 第二章 数据爬取和生成 2.1. 数据清单 2.2. Java爬虫入门 2.3. 疫情数据爬取 2.4. 防疫数据生成 第三章 实时数据处理和分析 3.1. 环境准备 3.2. 物资数据实时处理与分析 3.3. 疫情数据实时处理与分析 第四章 实时数据展示 4.1. 环境准备 4.2. Echarts入门 4.3. SpringBoot+Echarts实现数据可视化 第五章 博雅云SaaS平台实现大屏展示 5.1. 云平台三种模式 5.2. 博雅云SaaS平台介绍 5.3. 博雅云应用案例 5.4. 云平台组件使用 5.5. 基于云平台实现大屏展示 第六章 项目总结 6.1. 业务总结 6.2. 技术总结手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程亮点 1,针对时下热门的新冠疫情数据进行大数据分析 2,手把手从零开始搭建项目并进行代码实现 3,综合运用HttpClient+Jsoup+Kafka+SparkStreaming+StructuredStreaming+SpringBoot+Echarts等多种实用技术 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章 项目介绍 1.1. 项目背景 1.2. 项目架构 1.3. 项目截图 1.4. 功能模块 第二章 数据爬取和生成 2.1. 数据清单 2.2. Java爬虫入门 2.3. 疫情数据爬取 2.4. 防疫数据生成 第三章 实时数据处理和分析 3.1. 环境准备 3.2. 物资数据实时处理与分析 3.3. 疫情数据实时处理与分析 第四章 实时数据展示 4.1. 环境准备 4.2. Echarts入门 4.3. SpringBoot+Echarts实现数据可视化 第五章 博雅云SaaS平台实现大屏展示 5.1. 云平台三种模式 5.2. 博雅云SaaS平台介绍 5.3. 博雅云应用案例 5.4. 云平台组件使用 5.5. 基于云平台实现大屏展示 第六章 项目总结 6.1. 业务总结 6.2. 技术总结5 481浏览¥ 9.90
- 大数据大小:76B该文档包含大数据面试题和简历模板以及部分项目经验该文档包含大数据面试题和简历模板以及部分项目经验5 438浏览¥ 11.90
- hive大小:75MB01-企业数据仓库四层架构及功能 02-以驴妈妈、一号店及京东订单分析技术架构设计 03-分析订单表、订单商品表及用户表的结构 04-修改配置Hive MetaStore对应Database中的相关字段字符编码为utf8 05-ODS层创建订单相关表及加载数据 06-DIM层维度信息表创建及加载数据 07-PDW层订单表、订单商品表及用户表创建及从ODS层表中导入数据 08-【订单基本统计分析】全流程深入详解 09-【各渠道Top订单用户统计及僵尸用户统计】分析剖析 10-【商品复购率】分析(一) 11-【商品复购率】分析(二) 12-【月平均日客户数】分析 13-互联网公司User相关常见指标分析01-企业数据仓库四层架构及功能 02-以驴妈妈、一号店及京东订单分析技术架构设计 03-分析订单表、订单商品表及用户表的结构 04-修改配置Hive MetaStore对应Database中的相关字段字符编码为utf8 05-ODS层创建订单相关表及加载数据 06-DIM层维度信息表创建及加载数据 07-PDW层订单表、订单商品表及用户表创建及从ODS层表中导入数据 08-【订单基本统计分析】全流程深入详解 09-【各渠道Top订单用户统计及僵尸用户统计】分析剖析 10-【商品复购率】分析(一) 11-【商品复购率】分析(二) 12-【月平均日客户数】分析 13-互联网公司User相关常见指标分析5 233浏览¥ 11.90
- 大数据可视化分析系统的设计与实现.pdf5 1418浏览¥ 9.90
- 基于Spark的健康监测管理系统大小:1MB基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理5 221浏览¥ 22.90
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- 大数据大小:2KB手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 从实际企业需求角度出发,引入Hue的实际开发应用场景,基于Hue构建统一化的大数据集中式开发管理平台,并基于Hue构建可视化分析 课程亮点 1,知识体系完备,从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2,生动形象,化繁为简,讲解通俗易懂。 3,结合工作实践及分析应用,培养解决实际问题的能力。 4,每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章:大数据统一化终端需求 1.大数据框架集成弊端 2.Hue统一化的框架解决方案 3.Hue的设计思想 4.Hue的架构及原理 第二章:Hue的定制化编译与部署 1.Hue的依赖环境构建 2.Hue基础配置更改 3.Hue定制化编译 4.Hue的安装及服务管理详解 第三章:Hue与Hadoop及Hive集成 1.Hue配置集成Hadoop 2.Hadoop配置代理用户 3.Hue集成HDFS实战案例 4.Hue集成YARN实战案例 5.Hue集成JobHistoryServer实战案例 6.Hue配置集成HiveServer2 7.Hue集成Hive实战案例 第四章:Hue与RDBMS、Oozie、Impala集成 1.Hue配置集成RDBMS 2.Hue集成MySQL实战案例 3.Hue配置集成Oozie 4.Hue集成Oozie实战案例 5.Hue配置集成Hbase 6.Hue集成ThriftServer实战案例 7.Hue配置集成Impala-server 8.Hue集成Impala实战案例手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 从实际企业需求角度出发,引入Hue的实际开发应用场景,基于Hue构建统一化的大数据集中式开发管理平台,并基于Hue构建可视化分析 课程亮点 1,知识体系完备,从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2,生动形象,化繁为简,讲解通俗易懂。 3,结合工作实践及分析应用,培养解决实际问题的能力。 4,每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章:大数据统一化终端需求 1.大数据框架集成弊端 2.Hue统一化的框架解决方案 3.Hue的设计思想 4.Hue的架构及原理 第二章:Hue的定制化编译与部署 1.Hue的依赖环境构建 2.Hue基础配置更改 3.Hue定制化编译 4.Hue的安装及服务管理详解 第三章:Hue与Hadoop及Hive集成 1.Hue配置集成Hadoop 2.Hadoop配置代理用户 3.Hue集成HDFS实战案例 4.Hue集成YARN实战案例 5.Hue集成JobHistoryServer实战案例 6.Hue配置集成HiveServer2 7.Hue集成Hive实战案例 第四章:Hue与RDBMS、Oozie、Impala集成 1.Hue配置集成RDBMS 2.Hue集成MySQL实战案例 3.Hue配置集成Oozie 4.Hue集成Oozie实战案例 5.Hue配置集成Hbase 6.Hue集成ThriftServer实战案例 7.Hue配置集成Impala-server 8.Hue集成Impala实战案例5 267浏览¥ 9.90
- 大数据存储方案的历史与演进5 168浏览¥ 4.90
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- oozie大小:2KB手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 从零开始讲解大数据调度系统构成,集成大数据计算任务构建大数据工作流,基于Oozie构建实现企业级自动化任务开发 课程亮点 1,知识体系完备,从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2,生动形象,化繁为简,讲解通俗易懂。 3,结合工作实践及分析应用,培养解决实际问题的能力。 4,每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章:工作流任务调度系统 1.大数据调度系统概论 2.企业级工作流 3.工作流依赖调度 4.工作流定时调度 第二章:企业级任务流调度系统Oozie 1.Oozie的应用场景 2.Oozie的功能及模块 3.Oozie的与MR的关系 4.Oozie的工作流实现原理 5.Oozie中的特殊概念Action 6.Hadoop的集成配置 7.Oozie的部署配置 第三章:Oozie调度开发实战 1.Shell脚本工作流调度开发实战 2.Hive Job工作流调度开发实战 3.MapReduce工作流调度开发实战 4.复杂工作流调度实战 5.分支与合并逻辑控制组件 第四章:Oozie定时依赖调度 1.基于时间的任务流调度 2.Coordinator时区配置 3.Coordinator任务实战开发 第五章:Oozie可视化开发 1.集成Hue配置 2.基于Hue构建Oozie工作流开发实战 第六章:Oozie监控任务管理 1.Oozie任务的查看 2.Oozie任务的提交 3.Oozie任务的关闭手把手视频详细讲解项目开发全过程,需要的小伙伴自行百度网盘下载,链接见附件,永久有效。 课程简介 从零开始讲解大数据调度系统构成,集成大数据计算任务构建大数据工作流,基于Oozie构建实现企业级自动化任务开发 课程亮点 1,知识体系完备,从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2,生动形象,化繁为简,讲解通俗易懂。 3,结合工作实践及分析应用,培养解决实际问题的能力。 4,每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章:工作流任务调度系统 1.大数据调度系统概论 2.企业级工作流 3.工作流依赖调度 4.工作流定时调度 第二章:企业级任务流调度系统Oozie 1.Oozie的应用场景 2.Oozie的功能及模块 3.Oozie的与MR的关系 4.Oozie的工作流实现原理 5.Oozie中的特殊概念Action 6.Hadoop的集成配置 7.Oozie的部署配置 第三章:Oozie调度开发实战 1.Shell脚本工作流调度开发实战 2.Hive Job工作流调度开发实战 3.MapReduce工作流调度开发实战 4.复杂工作流调度实战 5.分支与合并逻辑控制组件 第四章:Oozie定时依赖调度 1.基于时间的任务流调度 2.Coordinator时区配置 3.Coordinator任务实战开发 第五章:Oozie可视化开发 1.集成Hue配置 2.基于Hue构建Oozie工作流开发实战 第六章:Oozie监控任务管理 1.Oozie任务的查看 2.Oozie任务的提交 3.Oozie任务的关闭5 253浏览¥ 9.90
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