大数据分析是对海量数据的分析技术。大数据时代中，大数据的处理流程包含了数据采集、数据存储、数据分析以及数据挖掘等多个步骤，大数据分析是让无用数据提现价值的关键一步。 大数据分析的特点大数据分析是利用多种手段从海量数据之中获取智能化、深入化而且更有价值的信息。大数据分析与数据挖掘有着本质的区别，大数据分析需要大量的数据为基础，而数据量越大算法要求则越低。用于数据分析的数据类型并无固定要求，多为动态
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2023-12-13 10:58:11
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大数据领域三个大的技术方向：1、Hadoop大数据开发方向2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向3、大数据运维&云计算方向大数据学习什么Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它已经成为了语言排行第一名。 语法简捷而清晰，对底层做了很好的封装，是一种很容易上手的高级语言。 大数据和数据科学领域，任何集群架构软件都支持Python，Python也有很丰富
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2023-09-12 21:21:21
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一、大数据算法定义在给定的资源约束下，以大数据为输入，在给定时间约束内可以生成满足给定约束结果的算法。（其中的时间约束，不同研究和业务的要求不同。如科学研究可能允许几个月的计算时间，但搜索引擎和个性化推荐要求几分钟甚至几秒计算出结果。）（1）大数据算法可以不是：精确算法、内存算法、串行算法、仅在电子计算机上运行的算法；这与“算法设计与分析”中的算法大不相同。（2）大数据算法不仅是：云计算、MapR
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2023-10-16 12:07:33
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https://v.qq.com/x/page/u053229kzk6.html 大数据平台内容数据源往往是在业务系统上，大多数做数据分析的时候，不会直接对业务的数据源进行处理，这时就需要数据采集。采集到数据之后，基于数据源的特点把这些数据存储下来。最后根据存储的位置做数据分析和处理。整个大的生态圈的核心就是数据采集、数据存储和数据分析。数据源的特点数据源的特点决定了数据采集与数据存储的技术选型。
原创
2021-05-06 22:51:03
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摘要本次分享将结合多个大数据项目与产品研发的经验，探讨如何基于不同的需求场景搭建通用的大数据平台。内容涵盖数据
原创
2022-05-27 06:49:21
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大数据编程实验一：HDFS常用操作和Spark读取文件系统数据 文章目录大数据编程实验一：HDFS常用操作和Spark读取文件系统数据一、前言二、实验目的与要求三、实验内容四、实验步骤1、HDFS常用操作2、Spark读取文件系统的数据五、最后我想说 一、前言这是我们大数据专业开设的第二门课程——大数据编程，使用的参考书是《Spark编程基础》，这门课跟大数据技术基础是分开学习的，但这门课是用的我
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2024-07-10 11:53:41
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大数据技术概述复习（二）Spark原理简单介绍1.Mapreduce引擎的缺陷MapReduce主要三点缺陷：表达能力有限。计算必须转化成Map和Reduce的操作，不够通用，难以描述复杂的数据处理过程。实际开发时需要编写不少相对底层的代码，效率低、不方便编写。磁盘IO开销大。每次执行都需要从磁盘 中读取数据，计算完成后的中间结果也要写入磁盘。进行迭代运算时非常耗资源。计算延迟高。一次计算中，任务
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2024-08-14 19:06:12
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大数据技术原理与应用课程建设经验分享林子雨厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门361005摘要：大数据专业人才的培养是世界各国新一轮科技较量的基础，高等院校承担着大数据人才培养的重任。大数据专业作为典型的“新工科”专业，在课程体系建设方面还处于摸索阶段。首先剖析了大数据课程建设的难点，然后介绍了厦门大学建设的大数据课程体系，包括入门级课程、进阶级课程和实训课程，最后分享了大数据技术原理与应用课程建
原创
2021-04-09 14:34:11
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文章目录（一）Linux系统和大数据（二）Hadoop（1）Hadoop包含哪些模块？（2）Hadoop的生态成员（3）哪些人在使用Hadoop?（三）Spark（1）Scala（2）RDD（3）主件（四）云计算（1）虚拟化技术（2）云计算特点（3）云计算应用（五）Python数据分析工具（1）Pandas（2）matplotlib（3）scikit-learn附：参考资料 （一）Linux系统
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2023-07-02 11:39:48
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目录步骤二：步骤三：步骤四：步骤五：步骤六：步骤七：步骤八：步骤九：步骤十：步骤二：//已经提供Student类的属性，补充完成该类的有参（两个参数）及无参构造方法
public Student(){}
public Student(String name, String pwd) {
this.name = name;
this.pwd = pwd;
}步骤三：/**
* 使用
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2023-09-01 16:08:56
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1. 概述 Shell是一个命令行解释器，它为用户提供了一个向Linux内核发送请求以便运行程序的界面系统级程序，用户可以用Shell来启动、挂起、停止甚至是编写一些程序。 Shell还是一个功能相当强大的编程语言，易编写、易调试、灵活性强。Shell是解释执行的脚本语言，在Shell中可以调用Li ...
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2021-07-26 10:56:00
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第1章 Spark SQL概述1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效
目录02-01-什么是大数据02-02-数据仓库和大数据搭建数据仓库的过程.png02-03-OLTP和OLAP02-04-分布式文件系统的基本思想分布式文件系统的基本思想.png02-05-什么是机架感知机架感知的基本思想.png02-06-什么是倒排索引什么是索引.png什么是倒排索引.png02-07-HDFS的体系架构和Demo演示02-08-什么是PageRankGoogle的向量矩阵.
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2023-09-05 19:31:28
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一、大数据技术与应用入门培训教程大纲 1.1.大数据定义与解决方案 1.2.大数据行业应用 1.3.大数据技术学习前景 1.4.大数据从业岗位要求 1.5.大数据常用概念
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2023-07-25 11:47:14
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大数据技术总结大纲概念应用难题技术栈大数据架构1. 数据收集Sqoop/CanalFlumeKafka2. 数据存储HDFSHBaseKudu3. 分布式协调与资源管理ZookeeperYarn4. 数据计算MapReduceSparkImpala/PrestoStormFlink5. 数据分析HivePigSparkSQLMahout/MLLibApache BeamMOLAPHadoop发行
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2023-12-25 19:10:37
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vscode大数据可视化运用的技术是一种重要的实践，它结合了前沿的技术工具与数据分析能力，旨在让数据以易于理解和直观的方式呈现。本文将围绕这一实践，深入探讨其背景、核心维度、特性、实战经验和深度原理，并提供选型指南。
### 背景定位
在信息技术的快速演进中，大数据的出现标志着数据处理和分析方式的根本变化。最早的可视化工具相对简单，主要依赖于静态图表。随着数据量的快速增长及计算能力的提升，大数据
大数据课程介绍什么是大数据：海量数据的处理大数据用在哪：用在需要对海量数据进行处理的任何场合大数据学什么： （1）学分布式系统的思想 （2）学框架基础课程内容介绍Linux & Shell编程基础 Hadoop Mapreduce数据的处理流程： 收集数据—>web服务器，打日志–flume，sqoop–>hadoop(hdfs)----->数据的清理----->数
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2023-08-10 22:13:29
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近日星巴克与微信推出的社交礼品功能“用星说”，可以说刷遍了朋友圈。无论你爱不爱喝咖啡，星巴克似乎都成为了一种文化象征。上班族青睐，小清新喜欢，基本上大家看到绿色的人鱼标志就能马上认出它来。虽然一直也有喝咖啡的习惯，但至今不知道星巴克菜单版上列的【摩卡】、【拿铁】、【美式】、【卡布奇诺】等等有什么区别。直到看到下列图，才很直观的了解到每个咖啡类别的区别是什么。类似上图示，针对内容复制，难以形象表达的
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2021-06-10 21:54:18
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2021-06-10 21:54:17
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