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大数据处理方案及MaxCompute实践.

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简介：
本资料系阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家少杰于云栖大讲堂数据智能技术论坛上所作的演讲演示文稿。

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  • 大数据处理原理与MaxCompute应用实践.pdf
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    本书深入浅出地介绍了大数据处理的基本原理，并结合阿里云MaxCompute平台的实际操作案例，帮助读者掌握高效的大数据处理技术。 本资料是阿里巴巴计算平台事业部高级技术专家少杰在云栖大讲堂数据智能技术论坛上的演讲PPT。
     
  • 数据处理实践报告
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    本报告全面总结了针对特定项目的数据处理流程与技术应用，涵盖了数据采集、清洗、分析及可视化等多个环节的实际操作经验。 大数据上机实验报告要求如下：1. 熟悉常用的HDFS操作；2. 掌握常用HBase操作技能；3. 进行MapReduce编程初级实践。
     
  • Python初学者的数据预处理实践案例
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    本书籍提供了一系列针对Python初学者的数据预处理实际操作案例，帮助读者掌握数据清洗、转换和分析的基本技能。 新手Python数据预处理练习包括：1. 鸢尾花数据处理；2. 探索Chipotle数据；3. 探索Apple公司股价数据；4. 作业招聘数据探索分析。
     
  • Python爬虫实践：数据抓取、处理及分析
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    本书深入浅出地讲解了使用Python进行网络爬虫开发的技术和方法，涵盖数据抓取、解析与处理以及数据分析等实用技能。适合对Web数据挖掘感兴趣的读者学习参考。 该资源是一份Python爬虫实战指南，内容涵盖数据采集、处理和分析的全过程。通过这份指南，读者可以了解Python爬虫的基本原理、常用库和工具，并学会使用Python编写爬虫程序以采集数据。此外，还会学习如何利用Python进行数据处理与分析。 本资源适合具有一定Python编程基础的开发者、数据分析师及研究人员等人群使用。 在需要从网络上抓取并分析各种类型的数据时（如网站信息提取、数据分析挖掘），这份指南非常有用。它能够帮助读者提升采集、处理和分析效率，同时增强准确性。 该资源内容丰富详实，并通过代码示例与案例演示来加深理解Python爬虫的使用方法及技巧；此外还包含一些注意事项以及常见问题解答，以助于更好地掌握Python爬虫实战技能。
     
  • 电商大数据实践方案与设计详解.ppt
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    本PPT深入探讨了电商行业中大数据的应用与实践，涵盖数据采集、存储、分析及可视化等多个方面，提供详尽的设计方案和实施策略。 智慧大数据分析平台总体架构方案设计旨在全面分析大数据在电商行业的应用，并为相关的设计提供学习与指导。
     
  • 将数据导入MaxCompute的多种方法.pdf
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    本PDF文档详尽介绍了如何将不同来源的数据高效地加载到阿里云的大规模数据仓库服务——MaxCompute中，涵盖多种实用的方法和技巧。适合数据工程师及分析师阅读参考。 5月29日的MaxCompute直播课件现已可供下载。欲了解更多关于MaxCompute产品和技术的信息，请扫描二维码加入“MaxCompute开发者交流”钉钉群。
     
  • 新华三大数据实训方案——大数据教学与实践管理系统的PPT演示文稿
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    本PPT展示新华三的大数据实训方案及其教学与实践管理系统，旨在提供全面的大数据教育和培训解决方案。 国家十三五规划纲要提出实施国家大数据战略，并推进数据资源的开放共享。 国发【2015】50号《促进大数据发展行动纲要》中明确提出鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化的大数据工程师等人才。 截至2018年底，全国（不含港、澳、台地区）在大数据核心领域的人才缺口为60万人，并预计到2025年这一数字将达到230万。 作为首个国家级大数据综合试验区的贵阳市，已将大数据发展成为城市名片和重点产业。为了保障大数据人才的需求，贵阳于2019年发布了《关于优化人才发展环境促进高水平对外开放的若干措施》，其中包括大力引进海内外优秀人才、建立全球招才引智平台、培育本土人才以及加强创新人才培养等举措。
     
  • 大数据处理与实践课程期末测试题.docx
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    《大数据处理与实践课程期末测试题》涵盖了数据清洗、数据分析及可视化等核心内容，旨在评估学生在实际问题解决中的应用能力。 大数据处理与实践期末考查试题 本资源摘要信息涵盖了基于Hadoop Spark的大数据处理和实践的考试题目，涉及了Hadoop和Spark的体系结构、工作原理及机器学习算法等知识点。 一、Hadoop 体系结构与工作原理 Hadoop是一个高性能计算框架，它支持分布式处理，并包含几个核心组件如HDFS（即Hadoop分布文件系统）、MapReduce以及YARN（资源调度器）。其主要组成部分包括： *CLIENT*：客户端用来提交任务并获取结果。 *NAME_NODE*: 名称节点负责管理文件系统的元数据。 *DATA_NODE*: 数据节点用于存储实际的数据块。 *JOB_TRACKER*: 作业跟踪器控制着所有作业的执行流程。 *TASK_TRACKER*: 跟踪具体的任务运行情况。 Hadoop的工作过程可以概括为： 1. 客户端向JobTracker提交一个计算任务； 2. JobTracker将该任务分配给多个TaskTrackers来并行处理； 3. TaskTrackers执行相应的数据操作，并产生中间结果文件； 4. Reduce阶段汇总所有中间产物，最终输出分析的结果。 二、Spark 体系结构与作业流程 Spark是一个内存导向的高性能计算框架，包括Driver Program（驱动程序）、Executor（执行器）和Cluster Manager等主要组件。其架构如下： *DRIVER PROGRAM*: 驱动程序负责运行整个应用程序。 *EXECUTOR*: 执行任务的具体工作节点。 *CLUSTER MANAGER*: 管理Spark集群中的资源。 Spark作业的处理步骤主要包括： 1. Driver Program将计算需求分配给多个Executor； 2. Executor执行具体的任务，生成中间数据； 3. 通过Shuffle操作收集并整合这些结果以形成最终输出。 三、基于Hive的数据管理 Hive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具，提供了一种类似SQL的语言来查询和分析大数据集。使用Hive进行数据分析的基本步骤为： 1. 创建表结构； 2. 把实际的业务数据加载到这些表格中； 3. 利用QL语言执行复杂的统计或挖掘任务。 四、基于大数据平台的机器学习 在处理大规模的数据时，利用机器学习技术是一个关键的应用领域。这包括监督式学习、非监督式学习和半监督式学习方法等。进行此类分析通常包含以下步骤： 1. 数据预处理：清洗数据并构造有用的特征； 2. 模型训练：通过已有的算法对模型参数进行优化调整； 3. 评估性能：使用独立的数据集来测试最终模型的准确性。 本次考试要求运用Python版Spark（PySpark）读取存储在HDFS上的Iris数据集，并用适当的机器学习方法来进行分类任务。Iris数据集中共有150个样本，分为三类各含50项记录；每条记录有四维特征值可供分析使用。可采用逻辑回归、决策树或随机森林等算法来完成这一目标。