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基于大数据技术，电视收视率企业项目实战（包含课件和课程安装包，不含视频）（采用Hadoop和Spark）。

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简介：
通过运用大规模数据技术，本项目专注于电视收视率企业的实战应用，并结合了Hadoop和Spark等先进技术。该项目旨在提供一个深入探索和实践大规模数据处理与分析的案例，帮助企业更好地理解和利用电视收视率数据。

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  • 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战（含课件与安装包，不含视频）（Hadoop+Spark）
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    本课程聚焦于运用大数据技术分析电视收视率的实际操作，涵盖Hadoop和Spark框架的应用。学员将获得全套课件及所需安装包，深入理解并掌握数据收集、处理以及预测模型的构建方法。适合具备基础编程知识的数据分析师或相关从业者。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战（Hadoop+Spark）
     
  • 基于大数据技术的电视收视率项目实践（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。
     
  • 企业级大数据电视收视率实战教程
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    本教程深入浅出地讲解了利用企业级大数据技术分析电视收视率的方法与实践，涵盖数据采集、处理及可视化全过程。适合数据分析人员和相关从业者学习参考。 通过此案例可以学习大数据的整体开发流程。课程围绕一个完整的大数据处理流程进行教学，帮助大家理解不同技术之间的协调配合，包括数据收集、过滤、分析、展示以及调度等环节的使用方法，并且介绍如何从Hadoop和Hive快速过渡到Spark的应用整套流程。完成此课程后，可以对企业中的大数据流程有一个全面的认识。
     
  • 大型知识图谱技术，包含视频、代码和课件
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    本项目汇集了丰富的教育资源与创新技术，构建了一个庞大的知识图谱数据库。其中包括详尽的教学视频、实用编程代码以及全面课程资料，旨在为学习者提供全方位的知识支持与实践指导。 大规模知识图谱技术的相关资料包括视频教程、代码示例以及课件等内容，可通过网盘链接获取。
     
  • ClickHouse大数据分析技术及实战视频课程
    优质
    本课程深入浅出地讲解了ClickHouse的大数据分析技术，结合实际案例演示其高效的数据处理和查询能力，帮助学员掌握在大规模数据场景下的应用技巧。 分享一套课程——ClickHouse大数据分析技术与实战视频教程，配套资料齐全。
     
  • Spark on Kubernetes实战视频课程
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    本课程深入浅出地讲解了如何在Kubernetes平台上运行Apache Spark作业，涵盖环境搭建、资源管理及最佳实践等内容。适合想掌握大数据任务调度技术的学习者。 在当今的IT行业中，大数据处理和容器化技术是两项非常重要的技术领域。大数据处理技术可以帮助企业和组织高效地管理和分析海量数据，而容器化技术则能够更便捷地部署与管理应用程序。Apache Spark和Kubernetes分别是这两项技术领域的佼佼者。 Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了高速且通用的数据处理能力；而Kubernetes（简称 K8s）则是自动化部署、扩展及管理容器化应用的开源平台。将Spark与Kubernetes结合使用，则能够为大数据应用场景提供一个高度可扩展、可靠并自动化的运行环境——即所谓的“Spark on K8s”。 《Spark On K8s实战视频课程》正是基于上述背景，旨在帮助学员掌握如何在Kubernetes环境中部署和管理Apache Spark应用，并教授相关的优化与故障排除技巧。该课程从基础理论讲起，逐步带领学习者了解并实践整个过程中的关键环节。 通过这门课程的学习，可以获取以下核心知识： 1. Kubernetes基础知识：包括Pod、Service、Deployment以及StatefulSet等组件的理解及使用kubectl命令行工具的管理方式。 2. Spark架构原理：深入理解Spark的工作模型及其主要组成部分如Driver和Executor的角色，并掌握其作业执行的基本流程。 3. 在Kubernetes中运行Spark的独特机制与架构设计，了解如何将Spark应用封装成Pods并在K8s环境中运作。 4. 如何在Kubernetes集群上部署配置Apache Spark：涵盖从环境搭建到驱动器、执行器的设置及网络策略等多方面内容的学习。 5. 运维监控技巧：学习如何监测性能并利用日志分析工具进行故障排查。 6. 资源管理与优化策略，掌握根据作业特性合理分配资源的方法，并通过调整配置来提升效率。 此外，《Spark On K8s实战视频课程》还提供了实际案例演练机会，让学员能够亲身体验部署真实数据处理任务的过程。这对于从事大数据架构及运维工作的IT专业人士来说极具价值，有助于他们应对日益复杂的数据需求并保持系统稳定高效运行。
     
  • 真实企业的大数据电商项目视频
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    本视频深入剖析一家真实企业的成功大数据电商项目案例，展示如何运用数据分析优化运营策略、提升客户体验及增强市场竞争力。 基于大数据生态圈对电商交易数据进行在线和离线分析，并提供相关的视频教程及百度云分享服务。
     
  • 大数据技术（Hadoop、Spark、HBase、Zookeeper、Kafka、Scala、Ambari）全套视频课程（花费约3000...）
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    这是一套全面介绍大数据核心技术的视频课程，涵盖Hadoop、Spark、HBase等主流框架及工具，并教授Scala编程语言和集群管理技术。适合大数据初学者与进阶者学习使用。 提供关于大数据技术的全套视频教程，涵盖Hadoop、Spark、HBase及Ambari等内容。这些付费资源适合深入学习相关知识和技术应用。
     
  • AxGlyph安装包(包含教程视频).zip
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    AxGlyph安装包包含了软件的完整安装文件以及详细的图文和视频教程，帮助用户快速上手使用。 AxGlyph安装包（内含教学视频）.zip
     
  • Tableau商业智能及可视化应用实战（含数据和课件）
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    本书聚焦于利用Tableau进行商业智能分析与数据可视化的实践技能提升，涵盖丰富的实用案例、数据集及配套课件资源。适合希望深入掌握Tableau工具的数据分析师和业务决策者阅读学习。 课程分享：Tableau商业智能与可视化应用实战（附数据+课件），完整版视频教程。 小规模数据分析通常使用Excel，而大规模数据则更适合用Tableau进行处理。相较于专业的SPSS、SAS等工具，Tableau不仅易于入门且功能强大；相比各种品牌的大型IT平台，它也更便于实施和部署。用户只需通过简单的拖拽点击操作即可完成复杂的分析任务，并不需要深厚的专业背景知识。 本课程旨在帮助学员从零开始快速掌握数据可视化技能，在短时间内成为使用Tableau工具进行高效数据分析的行家里手。最终目标是使每位学习者都能根据业务需求，利用Tableau制作出高质量的数据可视化报告。