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Hadoop大数据开发项目实战与案例教程.pdf

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简介:
本书深入浅出地介绍了Hadoop大数据开发的相关理论知识,并通过丰富的实战案例和项目实践帮助读者掌握实际操作技能。适合初学者入门及进阶学习使用。 适合新手学习Hadoop入门的资源虽然可以在其他地方下载到,但那些页面布局往往比较混乱。我下载后进行了整理和修改,现在这个版本带有目录,并且页面已经排版整齐。希望这份资料能帮助更多人更好地了解Hadoop。积分系统默认设置为5分不可更改,具体原因不明。

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客服
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  • Hadoop.pdf
    优质
    本书深入浅出地介绍了Hadoop大数据开发的相关理论知识,并通过丰富的实战案例和项目实践帮助读者掌握实际操作技能。适合初学者入门及进阶学习使用。 适合新手学习Hadoop入门的资源虽然可以在其他地方下载到,但那些页面布局往往比较混乱。我下载后进行了整理和修改,现在这个版本带有目录,并且页面已经排版整齐。希望这份资料能帮助更多人更好地了解Hadoop。积分系统默认设置为5分不可更改,具体原因不明。
  • Hadoop纲.pdf
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    本PDF文档提供了全面的Hadoop大数据开发实战教程大纲,涵盖了从基础概念到高级应用的各项知识点和实践案例。 一、课程性质 本课程专为大数据技术相关专业的学生设计。随着时代的发展,“大数据”已成为一个广为人知的术语。与此同时,针对大数据处理的新技术和方法不断涌现,并逐渐成为数据挖掘行业中的主流工具之一。Hadoop作为一种用于分布式存储和计算的大数据框架,在国内外各类企业中得到了广泛应用。它是一个可以在廉价服务器上搭建分布式的集群系统架构,具备高可用性、高容错性和可扩展性的特点。由于其提供了一个开放的平台,用户无需深入了解底层实现细节即可开发适用于自身应用需求的分布式程序。 经过十多年的发展,Hadoop已经发展成为一个全面的大数据技术生态系统,并且事实上成为了最广泛使用和最具代表性的大数据技术之一。因此,学习Hadoop对于从事大数据行业的工作者来说是必不可少的一环。 二、课程任务 通过本课程的学习,学生将能够搭建完全分布式的Hadoop集群环境;掌握关于HDFS(分布式文件系统)的基本原理及操作方法;理解MapReduce架构及其工作流程,并学会编写基于该框架的应用程序。这些技能的获得不仅为将来从事大数据挖掘研究打下坚实的基础,也为后续相关课程的学习提供了必要的支持和准备。
  • Hadoop
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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。
  • JavaEEHadoop第19期视频.txt
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    本教程为JavaEE与Hadoop大数据实战项目的第19期视频课程,深入讲解了大数据处理技术及企业级应用开发,适合开发者学习实践。 JavaEE+hadoop大数据实战项目开发19期视频教程,包含视频、文档和源代码。
  • .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 & Spark——师系列》.pdf
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    本书深入浅出地讲解了Hadoop和Spark在大数据处理中的应用,适合数据开发工程师阅读。通过大量实战案例详细介绍大数据平台搭建、数据分析等技能。 《大数据开发工程师系列:Hadoop & Spark大数据开发实战》这本书深入浅出地讲解了如何使用Hadoop与Spark进行大数据处理及应用开发的技术细节和实践方法。书中不仅涵盖了理论知识,还提供了丰富的案例分析和实操指南,帮助读者全面掌握相关技术并应用于实际工作中。
  • Python挖掘作者归属解析_编详解及.pdf
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    本书《Python数据挖掘项目开发实战》提供了详细的数据挖掘编程案例和技术讲解,旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析和挖掘的实际技能。书中不仅包括理论知识的介绍,还通过丰富的实例深入浅出地阐述了如何在实际项目中应用这些技术,适合有一定基础的数据分析师、程序员以及对数据科学感兴趣的读者学习参考。 文本挖掘任务中的作者分析旨在通过作品本身来揭示作者的独特特征,如年龄、性别或写作背景。在这一领域内,一个具体的细分问题是确定文档的实际作者——即从一组可能的作者中找到真正的主人。这是一个典型的分类问题,并且通常需要使用数据挖掘技术,包括交叉验证、特征提取和分类算法等方法。 本章将整合之前章节中的数据挖掘知识来解决作者归属的问题,从而全面掌握整个数据挖掘流程。首先定义了相关背景与知识,随后抽取有用的特征并创建流水线以实现有效的分类任务。书中讨论了两种类型的特征:功能词和N元语法模型,并强调它们在分类过程中的重要性。 此外,支持向量机作为一种高效的分类工具也被提及用于解决此类问题。数据集的清洗同样被重视,因为这直接影响到最终结果的准确性和可靠性。 作者归属分析不仅局限于学术研究,在历史文献鉴定、社交媒体账号追踪以及法庭案件中证明文档来源等方面也有广泛应用。虽然这种方法在确定作者身份时并非绝对可靠(尤其是在面对刻意隐藏或模仿他人写作风格的情况),但它仍然是一项非常有价值的研究领域。 书中还区分了封闭问题和开放问题,前者指的是测试集中的所有潜在作者都在训练集中出现过,后者则可能包括未知的作者。对于开放式的问题来说,除了分类任务之外,还需要对可能出现的新类别提供一定的预测能力。 在实际操作中,解决作者归属分析时通常仅关注文本内容本身而不考虑时间、形式或笔迹等信息以保持问题的纯粹性。同时也不考虑作品的主题而专注于词汇使用和标点符号等方面来识别独特的写作风格。 通过本章的学习,读者可以掌握如何运用数据挖掘技术解决作者归属的问题,并了解从定义问题到背景分析再到特征提取直至模型构建与结果评估整个流程的重要步骤。无论是对初学者还是有经验的从业者而言,这都是一份宝贵的参考资料和实践指南。
  • Python——使用Panda3D构建型3D枪冒险游戏的编.pdf
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    本书为读者提供了利用Python及Panda3D引擎开发大型3D枪战冒险游戏的实际操作指南,通过丰富的编程案例和详细教程,帮助开发者掌握项目开发的关键技术。 《Python项目开发实战:大型3D枪战类冒险游戏(Panda3D)》是一本编程案例实例课程教程,涵盖了使用Python和Panda3D引擎开发复杂三维游戏的各个方面。书中不仅提供了理论知识讲解,还通过实际项目的构建来帮助读者深入理解如何运用这些技术实现高质量的游戏项目。