企业级大数据Spark实战完整版-ITADN社区

企业级大数据Spark实战完整版

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本书全面解析了如何在企业环境中利用Apache Spark进行高效的大数据处理与分析，涵盖从基础到高级的各种应用案例和技术细节。在学习了基础知识之后，感觉还需要一些练习来巩固所学内容。这是一个值得考虑的方向。

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《Spark大数据商业应用实战三部曲》是一套全面解析Spark技术在企业级数据处理与分析中应用的专业书籍，涵盖基础理论、实践案例及深度优化。《Spark大数据商业实战三部曲》完整版包含全部13章及详细目录，并对每个章节进行了准确的目标位置标注。与其它网友上传的版本不同，该版本不仅涵盖了前18章的内容，还补充了后续部分，确保内容完整性。本人在阅读过程中整理了详细的笔记并做了重点标记，方便读者更好地理解和学习。

Spark与ClickHouse构建企业级数据仓库视频课程19章完整版

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本课程深入讲解如何利用Apache Spark和ClickHouse打造高效的企业级数据仓库解决方案，涵盖从设计到实现的所有关键环节。 Spark+ClickHouse实战企业级数据仓库视频教程共19章，附源码及软件下载。

企业级大数据电视收视率实战教程

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本教程深入浅出地讲解了利用企业级大数据技术分析电视收视率的方法与实践，涵盖数据采集、处理及可视化全过程。适合数据分析人员和相关从业者学习参考。通过此案例可以学习大数据的整体开发流程。课程围绕一个完整的大数据处理流程进行教学，帮助大家理解不同技术之间的协调配合，包括数据收集、过滤、分析、展示以及调度等环节的使用方法，并且介绍如何从Hadoop和Hive快速过渡到Spark的应用整套流程。完成此课程后，可以对企业中的大数据流程有一个全面的认识。

Java企业级进销存管理系统（含完整实战项目及数据库）

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本书深入浅出地讲解了使用Java开发企业级进销存管理系统的全过程，包括系统设计、编程实现以及数据库操作等内容，并提供了一个完整的实战项目供读者实践学习。根据需求分析及与用户的沟通结果，该进销存管理系统的目标如下： - 界面设计简洁、友好且美观大方。 - 操作简单快捷方便。 - 数据存储安全可靠。 - 信息分类清晰准确。 - 提供强大的查询功能以保证数据的灵活性和可访问性。 - 提供销售排行榜，为管理员提供真实的数据支持。 - 具备灵活便捷的权限设置功能，确保系统管理分工明确合理。 - 对用户输入的数据进行严格检验，尽可能避免人为错误。

企业级大数据项目实战——Titan大型数据运营系统课程

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本课程聚焦于企业级大数据项目的实施与优化，深入讲解Titan大型数据运营系统的构建、管理和应用技巧，助力学员掌握前沿的大数据分析技术。本课程分享一套名为“大数据企业级项目实战--Titan大型数据运营系统”的项目课程，并附带课件与代码下载。该课程是一门具有高度综合性和完整性的大型实践性教学内容，其业务背景来源于各类互联网公司对海量用户行为数据分析和业务分析的需求以及对企业内部的数据管理和运营需求。本课程涵盖了多个关键模块：包括但不限于数据采集及预处理、数据仓库的构建体系、用户画像系统的建设、元数据与数据质量治理、任务调度系统设计、面向服务的数据层搭建，以及OLAP即席分析平台等。整个项目旨在全面展示一个完整的企业级大型数据分析和运营系统的实际操作流程和技术细节。

企业级电商大数据推荐系统的实战应用

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本课程聚焦于企业级电商平台中的数据驱动推荐系统实践，深入解析如何通过分析海量用户行为数据优化产品推荐策略，提升用户体验与业务转化率。本教程由官方授权出品，在如今大数据成为各大互联网公司工作重点的背景下，推荐系统是最佳的应用之一，并已为企业带来了显著的增长与收益。尤其是在电商领域，优秀的推荐系统能极大提升企业的销售额。国内外知名电商平台如亚马逊、淘宝、京东等都投入了大量资源进行研发并招聘相关专业人才。本教程特别设计了一个基于中文版亚马逊数据集和某真实电商业务架构的定制化项目，涵盖离线与实时推荐体系，并结合协同过滤算法及内容基础推荐方法提供混合式推荐。具体实现模块包括统计性离线推荐、隐语义模型下的离线推荐、自定义模型支持的实时推荐以及基于内容和Item-CF的相似度匹配等。此项目具有极强的实际操作性和综合性，有助于系统化梳理与整合现有的大数据及机器学习知识，并为有志于增加数据科学经验的专业人士提供深入了解电商企业中实际应用的机会。尤其适合那些希望在电商业务领域有所发展的求职者或开发人员。目标受众： 1. 拥有一定Java、Scala基础的开发者，期望进一步深化对推荐系统及其相关技术的理解与实践能力。

企业级大数据项目中的用户画像实战技巧

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本书深入探讨了在企业级大数据项目中构建和应用用户画像的实际操作方法与技巧，旨在帮助企业更好地理解和服务于目标客户群体。本课程包含上百节课的详细讲解，内容涉及大数据企业级项目用户画像实战从零开始的设计与开发教学。具体内容包括： - 第一章：介绍用户画像概念，并构建相关项目及环境。 - 第二章：涵盖数据ETL迁移、标签模型Oozie调度以及标签存储和计算等技术细节。 - 第三章：专注于标签模型的开发，规则匹配引擎的应用。 - 第四章：深入讲解SparkSQL开发，外部数据源配置，Hbase应用及相关统计分析方法。 - 第五章：介绍如何使用Hbase进行条件过滤、动态加载以及推荐系统入门（包括协同过滤算法CF和ALS实现）等技术要点。 - 第六章：快速了解机器学习的基础知识及其在实际项目中的应用。 - 第七章：数据挖掘标签开发，涵盖Kmeans算法的应用实例。 - 第八章：讲解如何进行模型调优、RFE及PSM标签的开发工作。 - 第九章：详细介绍USG标签的设计与实现方法。 - 第十章：涉及多数据源配置、用户商品推荐系统构建以及利用ES技术对标签索引化等内容，并总结整个项目的关键点。

Spark大数据分析实战指南.zip

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《Spark大数据分析实战指南》是一本深入介绍Apache Spark技术及其应用的书籍。书中不仅详细讲解了Spark的核心概念和架构原理，还提供了丰富的实践案例，帮助读者掌握如何利用Spark进行高效的大数据分析与处理。适合数据科学家、工程师及相关领域的专业人士阅读学习。《Spark大数据分析与实战》是一本针对大数据处理领域中的Spark框架的综合教程，旨在帮助读者深入理解和掌握Spark的核心概念、架构及其在实际项目中的应用。作为一款快速、通用且可扩展的大数据处理引擎，近年来由于其高效的数据处理能力和丰富的生态系统，在业界得到了广泛的应用。Spark的一个核心特性是内存计算模型，这使得它在大规模数据处理中比传统的Hadoop MapReduce具有显著的速度优势。Spark的主要组件包括：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算）。这些组件共同构建了一个强大的大数据分析平台，支持批处理、交互式查询、实时流处理及复杂的机器学习任务。 1. **Spark Core** 是基础部分，提供了分布式任务调度与内存管理机制。RDD（弹性分布式数据集）是其核心抽象概念，是一种不可变的数据集合，在集群中进行并行操作。RDD的操作包括转换和行动：前者创建新的RDD；后者触发计算，并返回结果。 2. **Spark SQL** 是 Spark 的SQL接口，它允许用户使用SQL或DataFrame/Dataset API处理数据，无缝集成结构化及半结构化的数据。DataFrame是基于Spark SQL的抽象概念，提供了类似SQL查询的能力；而Dataset则是DataFrame的类型安全版本，提供更强的编译时检查。 3. **Spark Streaming** 提供了微批处理模型来处理实时数据流。它将连续的数据流分解成小批次，并利用 Spark Core 的批量处理机制进行处理。这种方式既保留了 Spark 高速处理的能力，又实现了对实时数据的响应。 4. **MLlib** 是一个机器学习库，包含多种算法（如分类、回归、聚类和协同过滤等），以及模型选择与评估工具。支持管道及 Pipeline API 简化了机器学习流程构建和管理。 5. **GraphX** 是 Spark 的图计算框架，用于处理图数据结构并执行图算法。提供了创建、操作和分析图数据的API。教程实战部分可能涵盖以下内容： 1. 安装与配置Spark环境（包括单机模式、本地多节点及Hadoop集群部署）。 2. 使用Scala、Python或Java编写Spark程序，通过实例展示如何读取、转换以及写入数据。 3. Spark SQL的应用：如创建DataFrame执行SQL查询，并连接到Hive仓库进行大数据分析。 4. 利用Kafka或Flume等来源的实时数据分析使用Spark Streaming处理流式数据。 5. 使用MLlib训练模型，调整参数并评估性能。 6. 图计算案例（例如社交网络分析、推荐系统）应用GraphX。通过本教程的学习，读者不仅能理解 Spark 的基本原理，还能掌握如何在实际项目中运用它进行大数据分析，并提升数据分析和决策支持的能力。

企业级财务分析之Power BI（完整版）

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本课程全面深入地讲解了如何利用Power BI进行高效的企业级财务数据分析与可视化展示，适合希望提升财务管理技能的专业人士。给各位财务人员推荐一套课程：PowerBI企业级财务分析（完整篇），希望对大家有所帮助。

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企业级大数据Spark实战完整版

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