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大数据项目实践之在线教育(四:实时实现).doc

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简介:
本文档为《大数据项目实践之在线教育》系列中的第四部分,重点介绍了在在线教育场景中如何运用大数据技术实现实时数据处理与分析。通过具体案例和实践指导,帮助读者掌握构建高效、实时的在线教学系统的关键技能和技术要点。 大数据项目实战之在线教育(04实时实现).doc 该文档主要讲述了在实际的大数据项目中如何应用技术来提升在线教育的体验与效果,特别是在实现实时功能方面进行了详细的探讨和实践分享。文中不仅涵盖了理论知识,还提供了具体的实施方案和技术细节,帮助读者更好地理解和掌握大数据在在线教育领域的应用技巧。

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客服
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  • 线).doc
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    本文档为《大数据项目实践之在线教育》系列中的第四部分,重点介绍了在在线教育场景中如何运用大数据技术实现实时数据处理与分析。通过具体案例和实践指导,帮助读者掌握构建高效、实时的在线教学系统的关键技能和技术要点。 大数据项目实战之在线教育(04实时实现).doc 该文档主要讲述了在实际的大数据项目中如何应用技术来提升在线教育的体验与效果,特别是在实现实时功能方面进行了详细的探讨和实践分享。文中不仅涵盖了理论知识,还提供了具体的实施方案和技术细节,帮助读者更好地理解和掌握大数据在在线教育领域的应用技巧。
  • MapReduce编程
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    本简介介绍《MapReduce编程实践之大数据实验四》,通过具体实验操作,深入讲解如何使用MapReduce处理大规模数据集,并提供详细的代码示例和分析。 一.实验内容 MapReduce编程实践:使用MapReduce实现多个文本段落件中的WordCount词频统计功能,包括编写Map处理逻辑、编写Reduce处理逻辑以及编写main方法。 二.实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法。 2. 实现统计HDFS系统中多个文本段落件中的单词出现频率的功能。 三.实验过程截图及说明 1. 在本地创建多个文本段落件并上传到Hadoop: - 创建存放文件的本地文件夹; - 使用vim命令向这些文件里添加内容; - 在Hadoop里创建用于存放文件的目录; - 将本地的3个文件上传至Hadoop上。 2. 编写java代码来操作读取文件并统计: - 启动IDE(如IntelliJ IDEA); - 创建项目和相应的目录结构; - 编写log4j.properties配置文件; - 引入所需的依赖库。
  • Flink
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    《Flink大数据项目实践》是一本专注于Apache Flink的实际应用书籍,通过丰富的案例讲解如何利用流处理和批处理技术解决大数据分析问题。 本课程以某电商公司的运营实时分析系统(2B)为实例进行全面、深入的讲解。通过学习该课程,学员不仅能获得Flink企业级真实项目的实践经验,还能深入了解Flink的核心理论知识,并掌握在生产环境中安装、部署及监控Flink系统的宝贵经验,从而全面而深入地掌握Flink技术。
  • 开发程.pdf
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    《大数据项目开发实践教程》是一本专注于指导读者掌握大数据项目开发的技术书籍。书中通过丰富的案例解析和实战操作,帮助读者深入理解Hadoop、Spark等核心技术框架,并应用于实际工作场景中,助力快速成长为专业的大数据开发者。 大数据项目开发实训 **实训要求** 使用Python编写爬虫程序从招聘网站上抓取数据,并将这些数据存储到MongoDB数据库中;对存入的数据进行清洗后进行数据分析,利用Flume采集日志并将其传输至HDFS中,再通过Hive进行分析。最后将Hive的分析结果用Sqoop技术导入MySQL数据库展示出来,并完成最终的结果可视化。 **爬虫搭建** 本次选取的目标网站是前程无忧网(51job.com),采用Scrapy框架来构建爬虫程序。以下为代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from wuyou.items import WuyouItem # 引入自定义的item类 import re import urllib.parse class WuyouSpider(scrapy.Spider): name = wuyou # 定义爬虫名称为“Wuyou” allowed_domains = [51job.com] # 允许访问前程无忧网站域名 start_urls = [ https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,9,99,%2Bweb%2B,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=99&workyear=99&cotype=99°reefrom= 99 &jobterm= 99 &companysize= 99 &providesalary= 0 &lonlat =0%2C0&radius=-1&ord_field =0 &confirmdate = 30 &fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=, ] def parse(self, response): items = [] # 爬取字段:职位名称、薪资水平、招聘单位、工作地点、工作经验、学历要求 # 工作内容(岗位职责)、任职要求(技能要求) for job in response.xpath(//div[@class=dw_table]//div[contains(@class, el) and contains(@class,tBody)]): item = WuyouItem() position_name = job.xpath(.//a/@title).extract_first() # 职位名称 salary_level = job.xpath(./span[1]/text()).get() # 薪资水平 company_info = job.xpath(.//span[contains(@class,t2)]/a/text()).get() if not company_info: item[company_name] = item[location] = else: item[company_name],item[location] = re.split(r \| , company_info, maxsplit=1) experience_requirement = job.xpath(./span[2]/text()).get() # 工作经验 education_level = job.xpath(.//div[contains(@class,t3)]/text()).extract_first().strip() position_description = .join(job.xpath(.//div[@class=job_msg]/p/text()).extract()) # 职位描述 skill_requirements = .join(job.css(span[class*=sp4]::text).getall()).replace(\xa0, ).strip() # 技能要求 item[position_name] = position_name, item[salary_level] = salary_level, item[company_name],item[location] = company_info.split( | ) if company_info else (,), item[experience_requirement] = experience_requirement item[education_level] = education_level item[position_description] = position_description item[skill_requirements] = skill_requirements items.append(item) return items ``` 注意:以上代码仅供参考,实际使用时需要根据网站的具体结构和需求进行调整。
  • Hadoop开发程及
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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。
  • Hadoop开发程及(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。
  • Flink 1.8
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    本项目聚焦Apache Flink 1.8版本在实时数据仓库构建中的应用与优化,通过实际案例分享了实时数据分析、处理及存储的最佳实践。 最全面的实时数仓项目实战教程从基础到架构详解。 本课程包含以下核心内容: - 项目需求分析:05:23 - 架构设计讲解:06:27 - 解决方案介绍:05:03 技术细节包括: - MySQL主备复制原理说明:03:03 - Canal架构与工作方式解析:05:48 - MySQL binlog概述:05:10 安装及配置步骤: - 安装MySQL数据库:08:30 - 启动并设置MySQL服务: 04:18 - 创建新账号和开启Binlog功能: 07:52 高级应用模块: - Canal-Kafka的安装与配置 - Flink全量拉取模板(第一部分)从20:06开始学习 - Flink全量拉取模板第二、三部分分别耗时11:51和09:05分钟 - 动手实现Flink版本的Sqoop(两节,合计约26分钟) - 针对生成环境中的难点问题探讨: 14:34 - Flink增量实时同步模块设计与实践(四部分共计约57分钟) 以上为课程主要内容概览。
  • Oracle.doc
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    《Oracle项目实践》文档汇集了多个实际工作中的Oracle数据库管理案例,旨在通过具体操作和问题解决技巧来提升读者的实际应用能力。 资源来之不易,我们应该珍惜。
  • JSP登录页面库连接登录
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    本文章介绍了如何在JSP项目中通过实现数据库连接来完成登录页面的功能。从理论到实践,一步步指导读者搭建一个安全有效的用户登录系统。 需要配合MySQL数据库使用。因为是课程作业,所以没有将前后端分离。前半段教程的内容如下:……
  • 与讲解PPT
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    本PPT深入浅出地介绍和剖析了大数据项目的实施过程和技术要点,涵盖数据采集、存储、分析及应用等环节,旨在帮助观众理解并掌握大数据的实际操作技能。 大数据项目实战与大数据讲解PPT 这段文字描述了关于大数据项目的实际操作经验和相关的大数据知识介绍的演示文稿内容。