企业spark案例 —— 出租车轨迹分析任务描述本关任务：将出租车轨迹数据规整化，清洗掉多余的字符串。 相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何使用 SparkSQL 读取 CSV 文件，2.如何使用正则表达式清洗掉多余字符串。 SparkSQL 读取 CSVval spark = SparkSession.builder().appName("Step1").master("local")
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2023-10-11 17:22:59
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1、Spark是什么？Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MR（MapReduce以后就叫mr）计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要地。速度快就意味着我们可以进行交互式地数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不
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2023-08-10 08:54:53
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使用Python编写Spark代码在Python中使用Spark，首先需要导入PySpark，然后创建一个SparkConf对象配置你的应用，再基于这个SparkConf创建一个SparkContext。以创建一个名为’MyApp’的本地应用为例：from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster('
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2023-08-08 10:03:35
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Spark概述Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行
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2023-11-13 14:27:31
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一 SparkSQL 是什么1.1 SparkSQL 的出现契机数据分析的方式 数据分析的方式大致上可以划分为 SQL 和 命令式两种：命令式在前面的 RDD 部分, 非常明显可以感觉的到是命令式的, 主要特征是通过一个算子, 可以得到一个结果, 通过结果再进行后续计算.命令式的优点操作粒度更细, 能够控制数据的每一个处理环节操作更明确, 步骤更清晰, 容易维护支持非结构化数据的操作命令式的缺点需
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2023-10-03 16:46:00
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数据挖掘和数据分析核心就是用科学的手段验证两个东西，就是a和b之前是否存在相关性以及因果性。很多报告、甚至研究都只发现了相关性，利用相关性系数就能得出；还要用假设检验来得出因果性关系才算完整。1.分析背景数据集背景介绍政策：2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策；2013年12月，中国实施单独二孩政策；2015年10月，十八届五中全会公报提出实施全面二孩政策。技术：自2012年起，母婴AP
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2023-11-15 22:12:08
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一、分析背景和数据来源分析背景：随着互联网购物的发展，越来越多的人进行网上购物。在所得的数据中，2012年至2015年间用户的购买次数达到29971人次，但复购率较低。为了能够更清楚的知道用户的购买行为倾向，以及商品的销售走势。需要从商品以及用户购买需求的角度进行分析，意图为商家后续的商品销售进行指导，获取更多的客流以及销售量。数据来源：阿里巴巴天池Baby Goods Info Data-数据集
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2023-08-10 16:01:37
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目录一. 训练要点二.需求说明三.关键实现思路及步骤 四、LogCount.scala文件完整代码实现：五、运行过程与结果截图： 六、具体实现步骤 七、相关知识点 1、过滤出访问次数在 50 次以上的用户记录 2、统计访问 50 次以上的用户主要访问的前 5 类网页 3. 合并部分网页 4.根据访问时间加
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2023-10-29 20:08:40
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经过前面的学习，下面来看⼀些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会⽤之前介绍的⽅法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的⽅法适⽤于其它数据集，也包括你的。本篇包含了⼀些各种各样的案例数据集，可以⽤来练习。案例数据集可以在Github仓库找到。一、来⾃Bitly的USA.gov数据
2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府⽹站USA.gov合作，提供了⼀份从⽣成.gov或.mil短链接的⽤户
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2023-06-05 20:57:17
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大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！感兴趣的朋友可以关注我或者我的数据分析专栏，里面有许多优质的文章跟大家分享哦。 目录项目来源项目简介导入模块将country表和league表连接起来按队名排序中的前十名输出spain主客队比赛的信息统计各个国家的各个联赛的各个赛季中stage大于10的球队主客队平均得分，主客队平均分之和
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2023-08-10 16:01:13
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# Spark数据分析项目科普
在大数据时代，Apache Spark已经成为一项重要的工具，用于处理和分析海量数据。Spark提供了丰富的API和强大的功能，不仅可以进行批处理，还支持实时数据流处理。在本文中，我们将通过一个简单的项目示例，阐述如何使用Spark进行数据分析。
## 项目背景
假设我们有一个电商网站的销售数据，我们希望分析不同产品类别的销售情况，从而为市场推广和库存管理提供
原创
2024-10-28 05:01:06
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一个成功的数据挖掘项目，首先要有准确的业务需求描述，之后则要求项目相关人员自始至终对业务有正确的理解和判断 对业务的理解和思考，永远高于项目的分类和分析技术的选择。目标客户的特征分析目的：找准目标客户，目标受众，才能进行精细化运营在目标客户的典型特征分析中，有两种业务场景：试运营前的虚拟特征探索试运营后的真实数据探索试运营前：没有真实的业务环境，没有真实的用户数据，需要寻找类似的业务场景
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2024-01-01 22:08:51
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在数据分析方面，影响深远的变化正在酝酿之中，而开源工具在引领许多变化。当然，你可能已熟悉这个领域的一些明星开源项目，比如Hadoop和Apache Spark，不过现在出现了强烈的要求，需要全面完善数据分析生态系统的新工具。值得注意的是，许多这些工具是为了处理流数据而定制的。物联网带来了众多传感器及其他设备，它们在生成源源不断的数据流，而物联网只是推动市场需要新型分析工具的重大趋势之一。需要流数据
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2024-10-05 17:03:59
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# Spark 指标数据分析实际案例
Apache Spark 是一个快速的通用集群计算系统，被广泛用于大数据处理和分析。在进行指标数据分析时，Spark 的强大处理能力和丰富的库能够帮助我们高效地获取有价值的洞察。本文将通过一个实际案例，展示如何使用 Spark 进行指标数据分析，并附上代码示例。
## 1. 案例背景
假设我们是一家在线电商平台的运营团队，我们希望分析用户的购买行为，以提
原创
2024-09-03 06:54:08
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# Spark 实时数据分析案例指南
随着大数据技术的迅猛发展，Spark 作为一个强大的数据处理框架，广泛应用于实时数据分析场景。本文将带领一位刚入行的新手通过一个简单的案例，学习如何使用 Spark 进行实时数据分析。我们将分步进行，从整体流程到具体代码实现，确保你能够理解每一步的含义和作用。
## 流程概述
在实现 Spark 实时数据分析的过程中，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤
文章目录一、准备数据二、数据分析小题目三、开始分析问题四、完整代码 一、准备数据电影数据 提取码：nxi7二、数据分析小题目获取评分的平均分获取导演数量呈现Rating、Runtime的分布情况对电影进行分类统计genre三、开始分析问题首先使用pandas中的read_csv读取表格中的数据。data = pd.read_csv('./IMDB-Movie-Data.csv')
dat
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2023-09-26 21:39:46
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# Spark大数据分析项目
## 引言
随着数据规模的不断增长，传统的数据处理方法已经无法满足大数据处理的需求。为了解决这个问题，出现了一系列的大数据处理技术和框架。其中，Apache Spark作为一种快速通用的大数据处理引擎，成为了大数据分析的热门工具之一。
本文将介绍如何使用Spark进行大数据分析项目，并通过代码示例来演示其使用方法。
## 什么是Spark
Spark是一种基于内
原创
2023-09-19 10:18:39
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Flink项目之电商实时数据分析（一）一：项目介绍背景本项⽬目主要⽤用于互联⽹网电商企业中，使⽤用Flink技术开发的⼤大数据统计分析平台，对电商⽹网站的各种⽤用户⾏行行为（访问⾏行行为、购物⾏行行为、点击⾏行行为等）进⾏行行复杂的分析，⽤用统计分析出来的数据，辅助公司中的PM（产品经理理）、数据分析师以及管理理⼈人员分析现有产品的情况，并根据⽤用户⾏行行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司
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2023-10-21 13:15:01
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1、Spark概述Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。在绝大多数的数据计算场景中，Spark确实会比MapReduce更有优势。但是Spark是基于内存的，所以在实际的生产环境中，由于内存的限制，可能会由于内存资源不够导致Job执行失败，此时，MapReduce其实是一个更好的选择，所以Spark并不能完全替代MR。Spark Core： Spark Core中提供了
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2023-09-29 22:44:49
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# 数据分析项目案例
## 介绍
数据分析是通过收集、清洗、分析和解释数据来帮助企业做出决策的过程。在数据分析的过程中，我们可以使用各种工具和技术来帮助我们提取有价值的信息。在本文中，我们将通过一个github项目案例来展示如何进行数据分析，并通过代码示例详细说明每个步骤。
## 项目背景
我们选择了一个github上的开源项目作为我们的案例。该项目是一个电子商务网站的数据集，其中包含了用
原创
2024-01-14 08:23:47
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