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Spark大数据技术与应用_练习数据及答案.rar

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简介：
本资源为《Spark大数据技术与应用》课程配套资料，包含练习数据和参考答案，适用于学习Spark编程、数据分析的学生和开发者。 46488_Spark大数据技术与应用_习题数据和答案.rar

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  • Spark大数据技术与应用_练习数据及答案.rar
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  • Spark大数据技术与应用源代码及实验数据.rar
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    本资源包含Spark大数据技术与应用的相关源代码和实验数据，适用于学习和实践Spark框架在大数据处理中的应用。 Spark大数据技术与应用_源代码和实验数据.rar
     
  • Spark大数据技术及应用课件
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    本课程旨在全面解析Spark在大数据处理领域的应用，涵盖核心技术、操作实践与项目案例，助力学员掌握高效数据处理技能。 Spark学习课件能够帮助你深入浅出地掌握Spark技术。作为Hadoop MapReduce的替代方案，Spark在设计上更加适合处理迭代和交互式任务。与MapReduce不同的是，Spark主要为支持内存存储、高效容错恢复以及执行交互式查询和迭代算法而优化。尽管如此，它仍然保留了MapReduce的优点，并且通过将中间输出结果保存在内存中来减少对HDFS的读写次数，从而提高了效率。
     
  • 数据库技术与应用练习题解答.pdf
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    《数据库技术与应用练习题解答》一书为学习者提供了丰富的实践机会和详细的解析，旨在帮助读者掌握数据库设计、管理和优化的核心技能。书中涵盖了多种类型的习题及答案详解，适用于课程教学和自学参考。 数据库技术与应用习题答案.pdf
     
  • Spark大数据技术及应用-第七章.pptx
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    本ppt介绍了《Spark大数据技术及应用》一书中的第七章节内容，涵盖了Spark的核心概念、编程模型以及在实际项目中的应用场景和案例分析。 Spark 大数据技术与应用 - 第 7 章 本章主要讲解 Spark 机器学习库（Spark MLlib）的概念、类型、应用场景等相关知识点。 ### 机器学习简介 机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的子领域，也是其核心。它是一门多学科交叉的研究领域，涵盖概率论、统计学、逼近论、凸分析以及算法复杂度理论等多个分支。研究计算机如何模拟或实现人类的学习过程以获取新的知识或者技能，并不断优化自身的性能。 ### 机器学习分类 机器学习可以分为三大类：监督学习、无监督学习和半监督学习。 #### 监督学习 在给定训练数据集的情况下，通过构建模型对新数据进行预测或分类。根据研究对象的两个（或多）变量之间的依赖关系分析并预测趋势属于**分类**；而依据一组特征值来预测目标数值则为**回归**。 常见的监督学习算法包括： - KNN (K-Nearest Neighbors) - 线性回归 - 逻辑回归 - 支持向量机(SVM) - 决策树和随机森林 #### 无监督学习 在没有训练数据集的情况下，通过构建模型对新数据进行预测或分类。根据相似性和差异性将一组数据分为若干类别称为**聚类**；发现不同部分间的关系及规则则为**关联规则学习** 常见的无监督学习算法包括： - K均值(K-Means) - 主成分分析(PCA) - SVD矩阵分解 - 独立成分分析（ICA） - 最大期望算法 ### Spark MLlib Spark MLlib 是 Apache Spark 的可扩展机器学习库，包含两个包：`spark.mllib` 和 `spark.ml`。前者基于RDD提供原始的机器学习API；后者则提供了更高级别的DataFrame API用于构建工作流(Pipeline)。 从版本2.0开始，RDD-based API进入维护模式且不再添加新功能，在3.0中将被移除。 ML库是基于DataFrame的API集合，包括三个主要抽象类：Transformer（转换器），Estimator（预测器）和Pipeline（管道） - 转换器是一种算法可以将一个 DataFrame 变换成另一个 DataFrame； - 预测器是一个能从 DataFrame 生成转换器的算法。 Spark MLlib 应用场景广泛，涵盖了数据挖掘、自然语言处理及推荐系统等领域。
     
  • Spark大数据技术与应用（1-3）- 46488.pdf
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    《Spark大数据技术与应用》是一本详细介绍Apache Spark框架及其在大数据处理中应用的专业书籍。本书共分三部分，涵盖了从基础概念到高级主题的内容，适合数据工程师和技术爱好者深入学习和实践。 Spark大数据技术与应用（1-3）
     
  • Hive练习数据与习题及答案
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    《Hive练习数据与习题及答案》是一本专为学习Apache Hive设计的数据处理实践手册，包含大量实例、练习和解析，旨在帮助读者深入掌握Hive查询语言和数据管理技巧。 Hive练习数据和Hive练习题包含了Hive的练习数据、建表DDL语句以及一系列的Hive练习题目，非常适合用于新手培训或快速入门学习；其中包括以下内容： - Hive的GROUP BY 和集合函数操作； - Hive中的ORDER BY/SORT BY/DISTRIBUTE BY查询； - JOIN查询：目前仅支持等值连接（LEFT, RIGHT和FULL OUTER JOIN）及LEFT SEMI JOIN。需要注意的是，Hive当前没有实现IN/EXISTS子查询功能，可以使用LEFT SEMI JOIN来替代这些操作语句的编写。
     
  • Spark技术与大数据交流
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    Spark技术与大数据交流旨在为数据科学家、工程师和分析师提供一个平台，探讨利用Apache Spark进行高效大数据处理的最佳实践及最新趋势。 Spark是一款由加州大学伯克利分校AMP实验室开发的高效、灵活且易于使用的开源大数据处理框架。自2013年成为Apache孵化器项目后，仅用8个月时间便晋升为顶级项目，展现了其独特的技术优势。 RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark的核心数据结构之一，它是一个容错并行的数据集，在内存和磁盘间自由存储，并允许用户控制数据分区。RDD具有弹性特性，当部分数据丢失时能够通过血统关系重新计算。RDD提供两类操作：转换操作(transformations)和动作(action)，其中转换操作是惰性的，仅定义新的RDD而不立即执行；而动作则触发实际的计算并返回结果或写入外部存储。 Spark的核心还包括DAG（有向无环图）用于描述任务执行流程，以及Stage作为调度的基本单位。每个Stage内的任务可以并行执行，并且依赖关系分为窄依赖和宽依赖两种类型，前者保证了更好的并行性而后者可能需要更复杂的shuffle过程。 除了核心组件外，Spark还包含多个重要组件： 1. Spark Streaming：利用批处理技术实现低延迟的实时流处理。 2. Spark SQL：支持使用SQL查询结构化数据，并兼容Hive查询语言以提高大数据场景下的性能表现。 3. MLLib（机器学习库）提供各种算法供用户在Spark上进行模型训练和评估，满足了广泛的数据科学需求； 4. GraphX用于图形计算的处理与分析。 此外还有为R用户提供接口支持的SparkR等组件。这些组件共同构成了完整的伯克利数据分析栈(BDAS)，能够应对大数据领域内的多种挑战性任务。 总的来说, Spark通过其高效的设计和丰富的功能，提供了全面的大数据解决方案，在从流处理到机器学习等多个应用场景中表现出色并被广泛应用。
     
  • 数据库原理与应用练习题答案
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    本书提供了丰富的数据库原理与应用课程相关习题及其参考答案，适用于学习和复习数据库基础知识和技术应用的学生及技术人员。 数据库原理与应用课程是计算机科学、软件工程以及其他信息技术相关专业的核心课程之一。该课程的理论教学涵盖多个方面：包括数据库及数据库系统的基本概念；关系型数据库介绍；结构化查询语言SQL的应用；数据规范化理论讲解；设计和创建数据库的方法步骤指导；以及编程技术在数据库操作中的应用等，还包括了有关确保信息安全性和完整性的内容。
     
  • 【Spark大数据练习题】初次尝试Spark练习题
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    本资源为初学者设计，包含一系列Spark大数据处理练习题，旨在帮助用户通过实践掌握Spark的基本概念和操作技巧。 Spark大数据习题 第一次Spark习题