Advertisement

该项目涉及大数据技术的基础性研究和实践,并以“数据”为主题进行大作业。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该项目涵盖大数据技术的基础知识,旨在为学生提供一份关于大数据技术的实践性大作业。文件名为“大数据技术基础大作业数据.zip”,包含与大数据技术相关的学习和实践资源,供学生使用和研究。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 课程.zip
    优质
    本资料包包含《大数据技术基础》课程的所有作业相关数据集,适用于学习和实践大数据处理、分析技巧。 大数据技术基础大作业数据.zip
  • 分析处理中相关——
    优质
    本作业聚焦于运用大数据技术探究数据集内变量间的关系与影响,旨在提升学生在实际场景中分析和处理复杂数据的能力。 我提供了一整套关于大数据分析处理技术中的相关性分析的作业资源,包括程序代码、运行说明文件以及实验报告论文。所有这些资料都是我自己亲手编写完成的,因此绝不会与其他人的作品重复。这套系统是使用Java语言编写的。
  • Flink
    优质
    《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。
  • 平台建设报告
    优质
    本报告深入分析了构建大数据平台项目的必要性和可行性,评估技术、市场及经济效益,为决策提供依据。 云计算数据中心通过运行在独立服务器上的云操作系统对硬件资源进行虚拟化管理,并提供自定义的虚拟机环境。用户可以在这些虚拟机上安装如Hadoop、HBase等NoSQL分布式数据库集群,以便处理来自ETL(提取、转换和加载)过程的数据采集、清洗及汇总任务。 数据中心采用海量数据分布存储技术来确保高效的数据管理和分析能力;同时使用Spark与Storm这样的大数据处理工具对存储于HBase中的数据进行深入挖掘和分析。此外,在虚拟机上还可以部署各种业务应用系统,并通过负载均衡技术和冗余备份机制保障系统的稳定性和高可用性,从而实现灵活的扩展需求。 这样不仅提高了资源利用率和服务效率,还能够有效应对日益增长的数据处理挑战及复杂的应用场景要求。
  • Hadoop、MapReduceHive
    优质
    本项目深入探讨了大数据技术的应用,通过Hadoop分布式系统、MapReduce编程模型及Hive数据分析工具的实际操作,提供了一个全面理解和掌握大数据处理流程的机会。 大数据Hadoop、MapReduce、Hive项目实践是当前处理大规模数据集的主流技术组合。本段落将详细介绍这些概念和技术的应用场景。 首先来看大数据的概念及其特征:大量(Volume)、多样性(Variety)、高速度(Velocity)以及低价值密度(Value),这四个特性构成了所谓的“4V”特点,表明了传统数据库在面对此类海量、多样的数据时所遇到的挑战,从而促进了大数据技术的发展和应用。 企业选择采用大数据平台的原因主要包括解决现有关系型数据库管理系统(RDBMS)的问题或满足新的业务需求。前者可能涉及到存储容量不足或者效率低下等问题;后者则涉及到了前所未有的大规模数据处理要求以及更复杂的数据类型和技术手段等新场景的出现,这些都是旧有系统难以应对的情况。 Hadoop是一个开源的大数据平台项目,提供了免费且广泛使用的解决方案来应对大数据挑战,并已被各行各业广泛应用。国内也涌现出了许多优秀的企业提供此类服务和支持;比如华为和阿里巴巴提供的云端服务、浪潮所提供的硬件支持以及其他专注于数据库与数据分析领域的产品和服务提供商等。 从架构角度来看,传统服务器通常采用单一或主备模式,这在扩展性方面存在局限性。而现代大数据技术则普遍采用了分片式结构来实现分布式计算,并行处理大规模数据集的需求;Hadoop集群就是这样一个典型的例子:它由一个中心节点管理和协调多个工作节点共同完成任务。 作为Hadoop生态系统的一部分,MapReduce和Hive扮演着重要角色: - MapReduce是用于执行数据分析与统计的核心组件之一; - Hive则是一个基于SQL查询语言的数据仓库工具,便于用户对大数据进行高效的查询及分析操作。 此外,在构建具体的大数据模型时会涉及到多种方法和技术框架的选择,如机器学习、深度学习等。对于集群规划来说,则需要综合考虑节点分类、配置设置以及如何最优化地存储和处理数据等问题。 最后,由于其灵活性与强大功能,大数据技术被广泛应用于各个行业之中:比如电商企业利用它来了解客户需求并改善顾客体验;金融领域则通过分析市场动态来进行风险评估或预测趋势变化;医疗健康行业同样可以受益于对海量临床记录进行深入挖掘以提升诊疗效果等等。
  • 郑纬民教授在清华
    优质
    简介:郑纬民教授是大数据领域的杰出学者,在清华大学领导并参与了多项重要研究与实践项目,为推动中国大数据技术的发展做出了卓越贡献。 清华大学郑纬民教授的大数据研究与实践的PPT展示了他在CCF活动上的讲课内容,从中可以看出他对大数据的独特见解和理解。
  • 电商——
    优质
    本项目为电商行业打造高效数据仓库系统,运用先进的大数据技术整合、分析海量交易信息,助力企业精准决策与业务优化。 ### 课程简介 随着技术的迅速发展,各互联网公司积累了大量的原始数据和业务数据。因此,数据仓库技术成为了各大公司目前重点发展的领域之一。数据仓库是一种面向分析的集成化环境,旨在为企业的决策制定过程提供系统化的数据分析支持。通过对存储在其中的数据进行深入分析,可以帮助企业优化业务流程、降低成本并提升产品质量。 ### 课程内容 本课程精心设计了一套涵盖从项目架构搭建到即席查询实现全过程的内容模块。具体来讲: - **数据仓库框架介绍**:详细介绍Apache原生框架和CDH版本的使用方法。 - 在Apache原生环境中,我们将探讨Flume、Kafka、Sqoop等工具以及MySQL数据库、HDFS分布式文件系统、Hive数据仓库引擎及查询语言、Tez处理引擎、Spark计算平台与Presto SQL查询优化器、Druid实时数据分析系统的应用。 - 对于CDH版本框架的讲解,则包括Cloudera Manager(CM)的安装部署,以及如何配置和管理Hadoop集群环境中的Zookeeper协调服务、Impala高性能SQL查询处理引擎等组件。此外还将覆盖Flume日志收集工具与Kafka消息队列系统在大数据生态系统内的集成使用,并深入介绍Oozie工作流调度器、Spark SQL及机器学习库的安装设置,以及如何通过HUE用户界面进行直观操作。 - **实战项目实现**:课程将详细讲解数仓架构设计和实际需求分析方法,同时提供大量案例来帮助学员掌握数据仓库项目的开发与维护技巧。
  • 电视收视率(Hadoop+Spark).rar
    优质
    本项目运用Hadoop和Spark等大数据技术,深入分析电视收视数据,旨在优化节目编排与广告投放策略,提升用户体验。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战(Hadoop+Spark)视频教程分享。本课程通过一个实际案例来讲解如何使用大数据分析电视收视行为:以一家国内广电企业在非洲国家运营的情况为背景,利用用户收视数据作为基础信息,对频道和节目的多维度统计分析进行深入挖掘,从而揭示用户的观看习惯特点。 该课程旨在帮助学习者了解整个大数据开发流程,并通过一个具体的项目案例来展示不同技术间的协调运用。从收集原始数据、过滤无用或错误的数据点到数据分析与可视化最后再到调度使用的过程都将被详细讲解和演示。同时还将教授如何在Hadoop和Hive的基础上快速过渡至Spark,实现更高效的处理能力。 完成这门课程后,学员将能够对企业级大数据项目的整体流程有一个全面的认识,并能掌握关键的技术技能以支持实际工作中的应用需求。
  • 旅游酒店可视化
    优质
    本项目运用先进的大数据技术,致力于打造一个全面、高效的旅游酒店数据可视化平台,旨在为用户提供精准的酒店推荐和预订服务。 基于Python Flask开发的旅游酒店大数据可视化项目可以直接运行。 操作步骤如下: 1. 解压缩项目文件。 2. 使用 PyCharm 打开项目。 3. 运行项目中的 app.py 文件。 注意:请确保项目的 Flask Python 相关环境已经搭建完成。
  • 与讲解PPT
    优质
    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。