第一章1. 大数据是指规模庞大、复杂多样且难以通过传统数据处理方法进行处理和分析的数据集合。它通常具有高速生成、快速流动和多样化的特点。2. 大数据相关特征的挑战和相应措施：- 数据体量大（Volume）：大数据处理面临海量数据的存储、处理和分析挑战。解决方法包括分布式存储系统（如Hadoop HDFS）和分布式计算框架（如Spark）等，以实现数据的存储、并行处理和扩展性。- 数据流动性高（Ve
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2023-11-30 11:15:42
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1.数据产生方式的变革主要经历了三个阶段，以下哪个不属于这三个阶段：A. 数据流阶段B. 运营式系统阶段C. 用户原创内容阶段D. 感知式系统阶段2单选(2分) 第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及A. 物联网、云计算和大数据B. CPUC. 个人计算机D. 互联网3单选(2分) 1TB = ( )MBA. 2^20（备注：2的20次方）B. 1024C. 1000D. 2^10（备注：
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2023-09-28 07:28:31
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写在前面该文为数据挖掘概念与技术第三版课后习题的答案，部分参考了第二版的英文答案，由于个人水平有限，如若存在纰漏，请在评论区批评指正。另外，由于本次编辑格式较乱，可在资源下载区下载PDF版本以便参考。第一章 引论什么是数据挖掘？在你的回答中，强调以下问题： 1） 它是又一种噱头吗？ 2） 它是一种从数据库、统计学、机器学习和模式识别发展而来的技术的简单转换或应用吗？ 3） 我们提出了一种观点，说数
大数据是时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。本人在与用户沟通大数据问题时经常会遇到一些问题，现将这些常见问题汇总，抛砖引玉，希望可以帮助到大家。1. 大数据安全分析的核心目标是什么?应答：为了能够找到隐藏在数据背后的安全真相。数据之间存在着关联，传统分析无法将海量数据汇总，但是大数据技术能够应对海量
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2024-01-11 12:25:57
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大数据面试指南（含答案）_v1 包含Hadoop、Hive、Spark、Hbase、Java、Spring、Redis、Kafka等内容。
原创
2022-01-14 10:41:51
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大数据面试指南（含答案）_v1 包含Hadoop、Hive、Spark、Hbase、Java、Spring、Redis、Kafka等内容。 下载链接：http://download.csdn.net/detail/scgaliguodong123_/9841862
原创
2021-07-06 14:23:37
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# Hadoop大数据开发基础
大数据时代，Hadoop作为一种开源分布式计算框架，越来越多地被应用于海量数据的处理。本文将介绍Hadoop的基本概念、核心组件以及简单的代码示例，帮助读者掌握Hadoop的基础知识。
## 什么是Hadoop？
Hadoop是Apache软件基金会下的一个项目，主要用于存储和处理大规模数据。它的核心组件包括：
1. **Hadoop HDFS**（分布式文
灵玖软件,大数据搜索与挖掘技术服务商 灵玖软件专注于大数据搜索与挖掘的技术创新与服务，提供大数据搜索、大数据挖掘与大数据应用解决方案，以应对大数据的管理、处理、分析并从大数据中获知识与智慧。 灵玖软件：www.lingjoin.com 大数据论坛：www.bigdatabbs.com
两天前，30岁的电子科技大学教授、博导周涛在浙报集团
知到智慧树大数据分析的python基础章节答案更多相关问题【多选题】以下哪些是水处理中应用较为广泛的高级氧化技术。A. 氧氧化 B. 化臭氧氧化 C. 化学氧化 D. 式氧化【多选题】零售企业已销商品进销差价计算和结转采用的方法有( )。A. 综合差价率推算法 B. 分类差价率推算法 C. 分柜组差价率推算法 D. 实际进销差价计算法 E. 加权平均计算法【单选题】番茄青枯病一般不经( )传播。
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2024-01-09 15:59:17
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一、第一章#，Hadoop的两大核心： #，HDFS，分布式文件系统，存储海量的数据； #，MapReduce，并行计算框架，实现任务分解和调度；#，Hadoop的优势有哪些呢？ #，高扩张； #，低成本，不依赖于高端硬件，只要普通pc就可以了，使用软件的容错就可以保证系统的可靠性；
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2024-07-23 17:17:02
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Spark的基础编程Spark的一些基本概念1.RDD：弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内容模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能基于稳定的物理存储中的数据集来创建RDD，或者通过其它RDD上执行确定的转换操作（如map,join,group by）来创建，这些限制使得实现容错的开销很低。一个RDD 就是一个分布式对象集合，作为数据结构，RDD本质上是一个
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2023-11-01 20:24:27
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第一章1.试述信息技术发展史上的三次信息化浪潮及具体内容。信息化浪潮发生时间标志解决问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想‘戴尔、惠普等第二次浪潮1955年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物联网、云计算和大数据信息爆炸将涌现出一批新的市场标杆企业2.试述数据产生方式经历的几个阶段。运营式系统阶段
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2024-01-15 22:55:46
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# Python 大数据分析教程：军职数据分析
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 Python 进行大数据分析，特别是针对军职相关数据的分析。我们将从整体流程入手，通过表格和流程图独立展示步骤和任务，最后提供具体代码示例。
## 整体流程
我们将整个分析过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
原创
2024-08-08 14:34:27
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# R语言迈向大数据之路
在当今数据驱动的时代，R语言作为一种强大的统计计算和图形绘制工具，正逐渐成为处理大数据的有效手段。本文将探讨R语言在大数据分析中的应用，展示其优雅的统计功能和简单易用的语法，通过具体的代码示例帮助读者理解，并结合一个旅行图来阐述数据处理的过程。
## R语言概述
R语言是中心于统计分析和数据可视化的编程语言，拥有丰富的库和包。随着数据规模的扩大，R语言也在不断演化，
原创
2024-10-04 05:42:40
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# 学习Spark大数据技术与应用的入门指南
对于刚入行的小白来说，学习Spark大数据技术可能会觉得有些复杂。但只要掌握了必要的流程和代码示例，你也能顺利上手。下面我将为你提供一个学习Spark的流程步骤以及每一步的具体实现。
## Spark学习流程
| 步骤 | 描述 |
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目录1. 通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？2. hadoop和spark使用场景？3. spark如何保证宕机迅速恢复?4. hadoop和spark的相同点和不同点？5. RDD持久化原理？checkpoint检查点机制？7. checkpoint和持久化机制的区别？RDD机制理解吗？9. Spark stre
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2023-12-15 08:33:36
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黑马大数据分析课程---1、大数据分析介绍一、总结一句话总结：大数据为机器学习、人工智能等提供了数据依据 1、数据清洗包括哪些方面？去掉脏数据使数据格式化 2、数据挖掘是什么？高级的数据分析方法：数据挖掘是一种高级的数据分析方法，侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测寻找有价值信息：数据分析和数据挖掘的本质是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识。 3、常
计算：(－3)3÷32=______．计算：(－3)3÷32=______．若m为正整数，且a=－1，则－(－a2m)2m＋1的值是()A．1B．－1C．0D．1或－1如果(x3yn)2=x6y8，则n等于()A．3B．2C．6D．432的值为()A．－9B．9C．－6D．6在下列各组数中：①32和23；②－33和(－3)3；③－22和(－2)2；④(－2×3)2和(－2)2×(－3)2，其中相等
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2023-10-24 22:25:34
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博主介绍：✌在职Java研发工程师、专注于程序设计、源码分享、技术交流、专注于Java技术领域和毕业设计✌项目名称基于Hadoop和SparkSQL大数据日志分析与可视化设计系统说明编号功能名称功能描述输入内容输出内容1数据清洗将数据进行清洗，从大量的数据中筛选出重要的字段原始日志文件需要的数据格式2数据格式转换对数据格式进行转换，转换成格式文件第一次清洗后的日志Parquet格式文件3数据分析对
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2024-07-23 11:34:44
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点1、Hadoop生态概况Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统集成架构，用户可以在不了解分布式底层细节情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力来进行高速运算与存储，具有可靠、高效、可伸缩的特点
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2024-05-17 12:55:21
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