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Hadoop大数据开发实例教程及项目实践

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简介:
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。

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客服
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  • Hadoop
    优质
    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(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。
  • .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战与案.pdf
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    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。
  • 相关指南
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    本书为初学者提供了全面的大数据开发指导,涵盖从基础概念到高级技术的应用,并通过丰富的实例和项目帮助读者深入理解与实践。适合希望在大数据领域发展的开发者阅读。 本项目详细介绍了大数据开发的基本概念、环境搭建、基本操作、具体案例以及综合性项目的实施过程。通过使用Hadoop和Spark的实际操作,读者可以掌握处理大规模数据集的基础技能,并了解如何应用这些技术进行电商网站用户行为分析。 该项目包含以下几个部分: 1. **大数据开发基础**:介绍大数据的核心定义及其四个特征(大量性、高速性、多样性及低价值密度),并概述了Hadoop和Spark。 2. **环境搭建**:详细说明了安装与配置Hadoop和Spark的步骤,包括下载软件包、解压文件以及设置必要的环境变量等操作。 3. **基础操作介绍**:展示了如何使用HDFS进行数据存储及管理,并介绍了通过命令行执行基本的Spark任务的方法。 4. **具体案例分析**:以单词计数为例,演示了利用Hadoop MapReduce和Spark处理文本数据的技术应用。 5. **综合性项目实例展示**:详细描述了一个电商网站用户行为分析的实际应用场景,展示了如何使用大数据技术来提取并理解用户的在线活动信息。 希望本段落能够为读者提供有价值的参考材料,帮助提升其在大数据开发领域的技能水平,并助力他们在该领域取得更好的成绩。
  • Hadoop、MapReduce和Hive的
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    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。
  • 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。
  • JavaEE与Hadoop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。
  • 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。