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Flink大数据项目实践

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简介:
《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。

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客服
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  • 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。
  • Flink 1.8
    优质
    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。
  • 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。
  • 开发教程.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、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。
  • 学生报告
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    本报告详细记录了我校学生团队在数据库项目中的实践经历与成果。通过实际操作和案例分析,总结了数据库设计、优化及应用的经验教训,为今后的学习研究提供参考价值。 适合大学生学习的数据库项目实践包括设计与实现一个小型数据库系统,这不仅能帮助学生理解理论知识的实际应用,还能提高他们的动手能力和解决问题的能力。通过这样的项目实践,学生们可以更好地掌握SQL语言、数据建模以及关系型数据库管理系统的使用技巧,并为未来的职业生涯打下坚实的基础。
  • Hadoop开发例教程及
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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。
  • MySQL.docx
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    《MySQL数据库项目实践》是一份针对初学者和中级开发者设计的手册,通过实际案例详细介绍如何使用MySQL进行高效的数据管理和操作。文档涵盖了从基础语法到复杂查询的所有关键知识点,并提供丰富的实战练习帮助读者提升技能水平。 实训作业项目及下载五 主要参考资料: 参考书籍:武洪萍,马桂婷.《My SQL数据库原理及应用》.北京:人民邮电大学出版社,2014年版。
  • .pdf
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    《大疆项目实践》是一份详细的文档,记录了在无人机行业领军企业——大疆创新的实际工作经历和项目经验。该文档涵盖了从产品设计到市场推广等多个环节的具体操作方法与心得体会,为相关领域的学习者提供了宝贵的参考价值。 根据提供的文件内容可以提取以下知识点: 1. 教学模式:采用项目式与启发式的结合教学方法,旨在通过实践项目激发学生的学习兴趣,并在实践中培养学生的思考能力及创新精神。 2. 培训计划:培训具有轻理论、重实践和高效率的特点。整个课程安排为3课时共135分钟,主要目标是帮助参赛者掌握RoboMaster机甲大师赛的比赛规则和技术要点,提升技术水平。 3. RoboMaster机甲大师赛介绍:这是一项国际性的机器人竞赛活动,重视团队合作与技术应用能力的培养。通过参加比赛可以锻炼学生的工程实践、团队协作和创新解决问题的能力。 4. 培训内容概述:包括对RoboMaster规则的学习、分析以及利用大疆DJI RoboMaster EP平台进行编程开发等内容。 5. 具体项目介绍:涵盖自动激活能量机关、巡线行驶、机械臂抓取物资及补给弹药等模块,这些都涉及到视觉识别技术和移动控制技术的应用和实践操作技巧的提升。 6. 编程实现难点解析:文件中提到使用PID控制器进行精确瞄准的技术细节,并对不同方案进行了优缺点分析。同时强调了视觉标签信息获取的重要性及其在自动瞄准中的作用机制。 7. PID控制器详解:这是一种常见的反馈控制系统,广泛应用于机器人技术领域以控制云台和驱动轮等部件达到预期的运动参数目标值。 8. 视觉识别技术的应用价值:通过机器人的摄像头捕捉并解析特定标识物的位置信息来实现精准定位与追踪功能。 9. 实践操作技能强化:培训的核心在于将理论知识转化为解决实际问题的能力,鼓励学生参与项目开发以提高其动手能力和技术水平。 10. 大疆技术支持背景介绍:整个课程基于大疆提供的机器人技术和平台开展实施。作为无人机行业的领导者之一,在机器人编程及控制系统方面也积累了丰富的经验和技术储备。 以上知识点均来自文件内容描述,并已根据上下文进行了适当的调整和简化处理,以确保信息的准确性和连贯性。