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Spark大数据作业.doc

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简介：
本文档《Spark大数据作业》深入探讨了使用Apache Spark进行大规模数据处理的技术与实践，涵盖批处理、实时流处理及机器学习应用。 基于大数据下Spark的快速数据分析期末课程设计

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  • Spark大数据作业.doc
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    本文档《Spark大数据作业》深入探讨了使用Apache Spark进行大规模数据处理的技术与实践，涵盖批处理、实时流处理及机器学习应用。 基于大数据下Spark的快速数据分析期末课程设计
     
  • 基于Spark的大数据音乐推荐作业.zip
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    本项目为基于Apache Spark的大数据处理应用，旨在实现高效、个性化的音乐推荐系统。通过分析用户行为数据，利用机器学习算法提升用户体验和满意度。 基于Spark的大数据音乐推荐作业使用Scala编写，并利用Python的Flash框架进行可视化展示。Audioscrobbler数据集仅记录用户播放历史：“某某某 播放了 什么”。虽然一个单独的播放记录提供的信息量小于评分系统中的评分，但考虑到大量的播放记录远多于用户的评分数量，在综合分析时这些播放记录比单纯的评分更具价值。主要的数据来源是user_artist_data.txt文件，该文件包含了大约14.1万个唯一的用户和约160万不同的艺术家名称，并且有超过2420万条的用户播放记录。
     
  • 《基于Python的Spark大数据处理与数据可视化学习心得（含大作业）》
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    本文章记录了作者使用Python进行Spark大数据处理及数据可视化的学习经历和心得体会，并包含一份详细的大作业示例。 笔记内容介绍： 第一部分：虚拟机环境 第二部分：大数据处理 第三部分：数据结果可视化 大作业内容介绍： 主要课题：针对北京2013-2017五年内污染物浓度数据进行大数据处理以及结果可视化，包括： - 数据清洗后的数据集 - 大作业报告（包含源码） - 结果可视化图片/HTML
     
  • 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。
     
  • 《大数据应用技术》期末大作业考核.doc
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    《大数据应用技术》期末大作业考核文档包含了学生在课程学习中对大数据处理、分析和应用技能的综合展示与评估。 适合大学生期末大作业考核的题型仅供参考，具体内容可能有所不同。
     
  • 人事管理系统的数据库大作业.doc
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    本文档为《人事管理系统的数据库大作业》，详细阐述了设计与实现一个有效的人事管理系统所需的关键数据库技术、结构和功能。 数据库大作业：人事管理系统 报告内容包括： - 数据库的背景及功能需求 - 数据库的概念结构设计 - 数据库的逻辑结构设计 - 关键问题论述 - 自我总结 一、数据库的背景及功能需求 人事管理系统是ERP系统的一部分，它汇集了成功企业先进的人力资源管理理念和实践，并结合信息化系统的建设经验。通过信息技术实现对企业人力资源信息的高度集成化管理，为中国企业提供了一套完整的人力资源解决方案。 该系统的核心价值在于将人力资源工作者从繁重的日常琐事中解放出来，使他们能够更多地关注企业的管理和决策工作，从而保持企业持续高效的运营状态。此外，它还集中记录、监测和分析所有员工的技能与资格，并提供相应的数据支持以辅助管理层进行决策。 通过提高整体科技含量及管理效率并加速信息化建设进程来提升企业管理水平是该系统的主要目标之一。本项目主要实现了人事管理系统中的若干功能模块，包括对员工信息（如添加、修改、删除和查询）以及部门信息的管理和操作等，旨在帮助企业的行政部门与财务主管部门提高工作效率，并减少不必要的开支。 具体而言，以下是人事管理系统的几个基本需求： 1. 员工管理：能够进行新入职人员的信息录入、现有员工资料更新或移除旧记录；同时支持灵活便捷地查询个人档案。 2. 部门架构调整：提供创建和维护不同部门的途径，并允许随时更改其相关信息，以便更好地组织公司结构。 3. 工资处理功能：包括薪资发放以及过往工资单的历史查阅等功能模块设计以满足薪酬管理的需求。 4. 人事调动记录：支持员工职位变动操作并保留完整的调动历史信息用于追踪和审计目的。 5. 绩效评估体系建立与维护：包含对个人表现进行评价及查看历次考核结果的功能，以便于激励机制的制定和完善。
     
  • 图书馆里的系统——数据库大作业.doc
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    这份文档是关于一个针对图书馆环境设计的数据库大作业，详细介绍了系统的设计理念、架构和功能实现等方面的内容。 网上购书系统（BookShop） 1. 需求分析 该系统的管理对象包括用户、图书、图书类型及订单，并需存储以下相关信息： - 管理员：管理员ID与密码。 - 用户：用户ID、密码、真实姓名、联系电话和通讯地址。通过用户ID进行标识。 - 图书：书籍号、标题、作者信息，出版社名称，价格，出版日期，内容简介以及图书类型编号等详细资料。利用书籍号来唯一确定每本书籍的身份。 - 图书类型：包括类型的编号及等级，并有具体的分类名以区分不同种类的图书。 - 订单详情：订单ID和订购数量，还有购买的具体时间。 系统中的各个对象间存在以下关系： 1. 用户与图书之间为多对多的关系（m:n）。 2. 用户与订单之间的联系是一对多(1:n)。 3. 图书与订单的关联同样是一对多 (1:n)。 4. 图书类型和图书是基于一对多 (1:n) 的关系。 此外，系统还需满足以下性能要求： - 精确度：所有数据输入必须遵循严格的格式规则；查询操作应确保查全率，并支持直接及模糊两种方式的搜索策略； - 时间特性：响应时间不超过 0.12 秒（视网络状况而定），更新处理应在 15 秒内完成，95% 的事务需在一秒内解决。同时保证二十个用户可以同步登录使用。 - 安全性：确保只有授权的人员才能访问和修改数据库； - 数据完整性。 2. 概念结构设计 根据信息需求分析结果绘制了实体属性图，并据此建立了E-R模型，展示出系统中各实体间的联系。此阶段还定义了前台管理和后台管理的功能模块： 前端功能包括用户注册、浏览图书目录、查询特定书籍以及购买流程等；而后端则涉及对用户的审核与权限设置，图书信息的更新维护及订单处理等功能。 3. 逻辑结构设计 依据概念模型转换得到了以下关系模式（实体）： 1. 管理员：管理员ID和密码。 2. 图书类型：书籍类型编号、等级以及名称等属性。 3. 用户：用户ID，登录信息和个人资料如真实姓名、通讯地址及联系电话等数据字段。 4. 订单详情包括订单号，订购数量和购买日期等相关记录。 5. 图书详细信息涵盖书籍号码（主键）、标题、作者名、出版社名称及相关出版细节。 联系转换得到的关系模式如下： 1. 管理：管理员ID与用户ID之间的关联； 2. 负责：由管理员对特定图书进行管理的职责关系，通过管理员和书籍号来表示。 3. 属于：定义了每本具体书目与其所属类型间的从属联系； 4. 购买记录包括用户的购买行为以及所购数量等信息； 5. 拥有：明确了订单与用户之间的归属关联； 6. 包含关系则详细列出了每个订单中包含的书籍及其对应的数量。
     
  • SQL数据库大作业
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    本课程的大作业聚焦于运用SQL技术进行复杂的数据管理和分析。学生将通过设计、构建和优化数据库系统，提升在实际项目中处理大规模数据集的能力。 基于MyEclipse+SQL的设计 导入可使用，内附文档和代码。
     
  • 家谱管理系统的数据结构大作业.doc
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    该文档是关于家谱管理系统设计的数据结构课程作业，详细介绍了系统中使用的各种数据结构以及它们如何支持高效的家谱信息存储和查询功能。 家谱管理系统任务：实现具备以下功能的家谱管理系统： 1. 输入文件用于存放最初家谱成员的信息，每个成员的信息应包含姓名、出生日期、婚姻状况、地址、是否健在及死亡日期（如果已去世）。也可以附加其他信息但不是必需。 2. 实现数据存盘和读取的功能。 3. 以图形方式展示整个家族树图。 4. 显示第n代所有成员的信息。 5. 根据姓名查询，输出该成员及其父亲、孩子的相关信息。 6. 按照出生日期查询成员名单。 7. 输入两个人的姓名来确定他们的关系。 8. 允许某成员添加孩子信息到系统中。 9. 删除某个特定的家庭成员（如果这个家庭成员还有后代，则一并删除其所有后裔）。 10. 修改指定家庭成员的信息。 11. 按照出生日期对家谱中的所有人进行排序。 12. 当打开一个家谱时，提示当天生日的健在者信息。 要求：建立至少包含30个不同个体的数据，并以直观的方式展示结果。同时提供文档形式以便检查所有操作的结果是否正确。 界面设计：需要有合理的使用说明和指导文本，每个功能可以设立相应的菜单选项，用户可以根据提供的指示完成相关任务的操作。 存储结构：学生需根据系统所需的功能自行决定数据的组织方式，但要求相关的数据能够保存在文件中。
     
  • 数据挖掘课程作业.doc
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    本文档为《数据挖掘》课程的学生作业集锦，包含数据预处理、特征选择及建模分析等内容，旨在通过实践提升学生对数据挖掘技术的理解和应用能力。 题目：基于关联分析Apriori算法的研究与实现——以商业零售业中的购物篮分析为例