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大数据简历项目：涉及两例联通大数据案例及一项爬虫任务

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简介：
本项目聚焦于运用联通大数据进行分析研究，包含两个实际应用案例与一次数据抓取实践，旨在探索大数据在通信行业的深度应用。 大数据简历包含三个项目： 项目一：联通大数据项目 项目名称：移动终端上网数据实时分析处理系统； 开发环境：IDEA、eclipse、maven、jdk； 系统架构：hadoop+zookeeper+flume+Spark+hive+mysql+sqoop+Oracle。 项目二：联通大数据项目 项目名称：信令数据实时分析处理系统； 开发环境：IDEA、eclipse、maven、jdk； 系统架构：hadoop+zookeeper+Spark+hive+mysql+sqoop+Oracle。 项目三：网络爬虫 项目名称：爬取电商网站商品信息； 开发环境：eclipse、mysql、maven、jdk、svn； 系统架构：hadoop+zookeeper+httpclient+htmlcleaner+hbase+redis+solr+flume+kafka+storm。

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  • 大数据简历项目：涉及两例联通大数据案例及一项爬虫任务
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    本项目聚焦于运用联通大数据进行分析研究，包含两个实际应用案例与一次数据抓取实践，旨在探索大数据在通信行业的深度应用。 大数据简历包含三个项目： 项目一：联通大数据项目 项目名称：移动终端上网数据实时分析处理系统； 开发环境：IDEA、eclipse、maven、jdk； 系统架构：hadoop+zookeeper+flume+Spark+hive+mysql+sqoop+Oracle。 项目二：联通大数据项目 项目名称：信令数据实时分析处理系统； 开发环境：IDEA、eclipse、maven、jdk； 系统架构：hadoop+zookeeper+Spark+hive+mysql+sqoop+Oracle。 项目三：网络爬虫 项目名称：爬取电商网站商品信息； 开发环境：eclipse、mysql、maven、jdk、svn； 系统架构：hadoop+zookeeper+httpclient+htmlcleaner+hbase+redis+solr+flume+kafka+storm。
     
  • 大数据爬虫项目示例示范
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    本项目为大数据爬虫技术应用实例，展示如何通过Python等工具从网络抓取、处理及分析数据，助力科研与商业智能决策。 在大数据项目中，爬虫项目通常扮演着数据采集的关键角色，它是获取互联网上大量原始信息的手段。“大数据项目爬虫项目demo”是开发组长为团队设计的一个实例，目的是提供一个功能完备的参考资源，以便成员进行研究或进一步开发工作。下面将详细探讨该示范涉及的知识点。 1. **网页爬虫**：这是一种自动化程序，用于遍历互联网页面并抓取所需信息。“SeimiCrawler”可能是使用的爬虫框架之一，它能够解析HTML，并提取结构化数据如文本和图片等。基本流程包括请求网页、解析内容以及存储数据。 2. **SeimiCrawler**：“SeimiCrawler”是一个高性能且易用的Java爬虫框架，支持多线程抓取并具备反反爬机制，例如模拟浏览器行为、设置User-Agent及处理Cookie等功能。“SeimiCrawler-test”可能包含了测试代码以验证爬虫性能。 3. **实战应用**：该项目不仅理论性地介绍爬虫技术还强调了实际操作。它可能包含具体的数据抓取任务如新闻抓取和商品价格监控，帮助用户理解如何在实际情况中运用爬虫技术。 4. **数据处理**：获取到的原始数据通常需要进一步清洗、去重及标准化等预处理步骤以便后续分析。“大数据项目爬虫项目demo”可能包含了此类预处理示例代码以供学习者参考。 5. **大数据存储**：由于抓取的数据量庞大，因此需要合适的存储方案。这涉及到Hadoop、HBase和MongoDB等多种技术用于管理大量非结构化数据。 6. **数据可视化**：爬虫获取的数据可用于生成报表或图表进行数据分析。“项目”可能包含了与Echarts及Tableau等工具结合的示例以帮助展示和理解数据。 7. **法律法规和道德规范**：在执行爬虫任务时，必须遵守互联网使用规则并尊重网站robots.txt文件避免过度抓取或侵犯隐私。该项目涵盖了相关知识提醒开发者注意合规性。 通过深入研究“大数据项目爬虫项目demo”，不仅可以掌握爬虫技术还能了解数据生命周期的各个环节包括获取、存储、处理和分析这将有助于提高开发者的综合技能尤其在大数据领域的工作能力方面有着极大的帮助。
     
  • 大数据简历，包含数据项目经验的简历，大数据简历
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    这份简历专注于展示个人在大数据领域内的丰富经验和专业技能，特别强调了与数据处理、分析相关的项目经历。适合寻求大数据相关职位的专业人士使用。 大数据详细项目简历： 离线项目：用户行为标签的智能气象服务系统 个人职责： 1. 运用Flume采集源数据，并将其存放于Kafka消息队列中。 2. 采用Kstream框架对数据进行初步清洗与变换，使用Java API将数据导入HBase。 3. 使用Hive集成Hbase，执行ETL操作以进一步处理和清理数据。 4. 协助团队成员利用Hive提取特征值，并运用Spark ML构建预测模型。 5. 参与模型检验及随机森林算法的调优工作。 6. 编写脚本段落件将数据导出至MySQL数据库中，使用Tableau工具进行可视化分析。同时参与编写Oozie任务调度脚本，实现自动化的工作流调控。 实时项目：实时气象数据展示大屏搭建 个人职责： 1. 与客户沟通确定需要在显示屏上展示的指标、计算逻辑及对应的数据源情况，并明确更新频率要求。 2. 根据客户需求使用Flume进行日志信息的实时采集，将收集到的信息存储于Kafka消息队列中。 3. 利用Spark Streaming对数据执行清洗、加工和处理操作，形成最终展示指标并将其存入MySQL数据库供前端开发团队使用。 4. 分析数据结果以提取有效信息，并提出书面或口头形式的指导性意见与结论。此外还参与小型气象站及自动化监测系统的安装工作，在现场负责布置传感器和其他设备布点任务。
     
  • 数据分析与爬虫实战项目集锦及多种案例详解
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    本书汇集了多个人气数据分析和爬虫项目的实战经验，通过丰富详实的案例讲解如何利用Python等工具进行数据采集、处理与分析。适合初学者快速上手并深入掌握相关技能。 本代码为《爬虫+数据分析》的源代码及Python有趣系列代码，涵盖内容包括微信、豆瓣POI、手机微博、简书、知乎等平台的网络爬虫，以及数据分析、机器学习和深度学习等相关技术。
     
  • Stata爬虫数据案例及dofile相关
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    本案例集聚焦于使用Stata软件进行网络爬虫操作的数据获取与分析，涵盖了一系列实际应用案例和详细的dofile脚本指导。 以下是关于Stata爬数据案例dofile的相关内容的重新表述： 使用Stata进行网页抓取的数据处理通常需要编写特定的do文件来指导整个过程。这些do文件不仅包括了从网络上获取原始数据的具体步骤，还包含了如何对收集到的信息进行初步清洗和格式化的说明。通过这种方式，研究人员能够系统地管理和重复利用他们的数据采集流程。 为了帮助学习者更好地理解和实践这一技术，在相关文档中会详细介绍Stata内置的或外部可用的各种命令及其用法，并且还会提供一些实际操作案例供参考。这些资源旨在促进用户掌握从网络上自动抓取所需信息的能力，从而提高数据分析工作的效率和准确性。
     
  • Hadoop大数据开发实例教程及项目实践
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    本书深入浅出地介绍了Hadoop大数据开发的基础知识与实战技巧，并通过丰富具体的项目案例讲解了如何在实际应用中进行高效的数据处理和分析。适合初学者入门学习，也适用于具备一定经验的开发者提升技能。 Hadoop大数据开发案例教程与项目实战是一本专注于教授读者如何使用Hadoop进行大数据处理的书籍或课程材料。它通过实际案例和项目来帮助学习者掌握相关技能和技术，适合希望深入理解并实践Hadoop技术的专业人士阅读和参考。
     
  • 爬虫源码与数据及分析案例分享
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    本课程聚焦于爬虫技术的实际应用，涵盖源代码解析、数据处理技巧以及经典数据分析案例分享，旨在帮助学员掌握高效的数据抓取和分析能力。 Python网络爬虫实战合集包括部分附加数据分析的爬虫数据及多个Python爬虫源代码，涉及新闻、视频、中介、招聘、图片资源等多个网站的爬虫资源。
     
  • Hadoop大数据开发实例教程及项目实践（上）
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    本书为《Hadoop大数据开发实例教程及项目实践》的上册，通过丰富的实例和项目案例详细介绍Hadoop框架及其在大数据处理中的应用技巧。适合初学者与进阶读者学习参考。 Hadoop学习参考书分为基础篇与提高篇两部分，适合广大爱好者学习。
     
  • 大数据开发教程、实例及项目相关指南
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    本书为初学者提供了全面的大数据开发指导，涵盖从基础概念到高级技术的应用，并通过丰富的实例和项目帮助读者深入理解与实践。适合希望在大数据领域发展的开发者阅读。 本项目详细介绍了大数据开发的基本概念、环境搭建、基本操作、具体案例以及综合性项目的实施过程。通过使用Hadoop和Spark的实际操作，读者可以掌握处理大规模数据集的基础技能，并了解如何应用这些技术进行电商网站用户行为分析。 该项目包含以下几个部分： 1. **大数据开发基础**：介绍大数据的核心定义及其四个特征（大量性、高速性、多样性及低价值密度），并概述了Hadoop和Spark。 2. **环境搭建**：详细说明了安装与配置Hadoop和Spark的步骤，包括下载软件包、解压文件以及设置必要的环境变量等操作。 3. **基础操作介绍**：展示了如何使用HDFS进行数据存储及管理，并介绍了通过命令行执行基本的Spark任务的方法。 4. **具体案例分析**：以单词计数为例，演示了利用Hadoop MapReduce和Spark处理文本数据的技术应用。 5. **综合性项目实例展示**：详细描述了一个电商网站用户行为分析的实际应用场景，展示了如何使用大数据技术来提取并理解用户的在线活动信息。 希望本段落能够为读者提供有价值的参考材料，帮助提升其在大数据开发领域的技能水平，并助力他们在该领域取得更好的成绩。
     
  • 大数据开发简历中的项目部分.pdf
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    《大数据开发简历中的项目部分》是一份专注于展示个人在大数据领域实践经验的专业文档，详述了各类数据处理、分析及应用案例。 在进行大数据开发项目参考时，可以借鉴一些成功的案例和技术文章来获取灵感和指导。这些资源可以帮助开发者更好地理解如何设计、实现以及优化大规模数据处理系统。通过研究不同的架构模式和技术栈选择，能够有效提升项目的效率与稳定性，并且有助于解决实际工作中遇到的具体问题。 此外，在进行大数据开发项目之前，了解当前业界的最新趋势和发展方向也非常重要。这包括学习新的编程语言和工具框架，掌握最新的算法模型以及探索前沿的数据分析方法等。通过持续的学习和实践积累经验，可以为团队带来更大的价值并推动整个行业向前发展。