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Spark大数据分析实战

资源名称: 大数据分析实战 内容简介: 本书一共 章:其中第 ~ 章,主要介绍了 的基本概念、编程模型、开发与部署的方法;第 ~ 章,详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志数据分析、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知识点。 资源目录: 前 言 第 章 简介 初识 生态系统 架构与运行逻辑 弹性分布式数据集 简介 算子分类 本章小结 第 章 开发与环境配置 应用开发环境配置 使用 开发 程序 使用 进行交互式数据分析 远程调试 程序 编译 配置 源码阅读环境 本章小结 第 章 简

实时大数据分析 基于Storm Spark技术的实时应用 中文PDF

资源名称:实时大数据分析 基于 技术的实时应用 中文 第 章 大数据技术前景及分析平台 大数据的概念 大数据的维度范式 大数据生态系统 大数据基础设施 大数据生态系统组件 构建业务解决方案 数据集处理 解决方案实施 呈现 分布式批处理 分布式数据库( ) 数据库的优势 选择 数据库 实时处理 电信或移动通信场景 运输和物流 互联的车辆 金融部门 本章小结 第 章 熟悉 概述 的发展 的抽象概念 流 拓扑 任务 工作者 的架构及其组件 集群 集群 如何以及何时使用 的内部特性 的并行性 的内部消息处理 本章

实战大数据

资源名称:实战大数据 内容简介: 数据是重要资产 已成为大家的共识,众多公司都在争相分析、挖掘大数据背后的信息资源。本书在此背景下,对目前大数据及其相关技术的发展进行总结,理论联系实践,既不缺乏理论深度又具有实用价值。 本书共 章,内容包括大数据的概念、特点、发展历史,数据获取与存储,数据抽取和清洗,数据集成,数据的查询、分析与建模,异构数据采集,文档的存储与检索,异种数据的统一访问与转换,基于微博的股票市场预测系统实例,海量视频检索系统实例, 云文件系统实例。 本书适合大数据技术初学者、大数据从业人员和

架构大数据 大数据技术及算法解析 中文pdf

资源名称:架构大数据 大数据技术及算法解析 中文 第 章大数据技术概述第 章大数据基础支撑 数据中心及云计算第 章云计算先行者 的三驾马车第 章云存储系统第 章数据采集系统第 章 与 第 章 大数据统一计算平台第 章 流计算系统第 章 、 与 第 章大数据与数据挖掘第 章深度学习第 章电子商务与社会化网络大数据分析第 章大数据展示与交互技术第 章大数据安全与隐私第 章大数据技术发展趋势第 章知名企业大数据架构简介 资源截图:

尚学堂_大数据_Hbase视频教程

教程名称: 尚学堂 大数据 视频教程 是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 所撰写的 论文 :一个结构化数据的分布式存储系统 。就像 利用了 文件系统( )所提供的分布式数据存储一样, 在 之上提供了类似于 的能力。

触手可及的大数据分析工具 Tableau案例集 完整pdf

资源名称:触手可及的大数据分析工具 案例集 完整 第 部分 使用概述第 章数据可视化 用数据讲故事 数据不只是数字 在数据中寻找什么 本章小结 第 章 概述 的发展历程 产品简介 版本新特性 本章小结 第 章 应用优势 简单易用 极速高效 美观交互的视图与界面 轻松实现数据融合 简便的管理 灵活的配置 本章小结 第 章 功能介绍 数据连接 数据文件连接 数据库连接 了解 工作区 本章小结 第 部分新手上路第 章创作第一个仪表板 排序 分层与分组 分层 分组 参数设置 语法操作 主要功能函数简介 快速表计算

BIG DATA大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践

资源名称: 大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践 内容简介: 随着社交网络、网络分析和智能型电子商务的兴起,传统的数据库系统显然已无法满足海量数据的管理需求。 作为一种新的处理模式,大数据系统应运而生,它使用多台机器并行工作,能够对海量数据进行存储、处理、分析,进而帮助用户从中提取对优化流程、实现高增长率的有用信息,做更为精准有效的决策。 但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。 本书将教你充分利用集群硬件优势的 架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据

Spark大数据分析 核心概念 技术及实践 中文pdf

资源名称: 大数据分析 核心概念 技术及实践 中文 第 章 大数据技术一览 第 章  编程 第 章  第 章 使用 进行交互式数据分析 第 章 编写 应用 第 章  第 章  第 章 使用 进行机器学习 第 章 使用 进行图处理 第 章 集群管理员 第 章 监控 资源截图:

大数据 技术与应用实践指南 第2版

资源名称:大数据 技术与应用实践指南 第 版 内容简介: 大数据是互联网、移动应用、社交网络和物联网等技术发展的必然趋势,大数据应用成为当前最为热门的信息技术应用领域。《大数据:技术与应用实践指南(第 版)》由浅入深,首先概述性地分析了大数据的发展背景、基本概念,从业务的角度分析了大数据应用的主要业务价值和业务需求,在此基础上介绍大数据的技术架构和关键技术,结合应用实践,详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略,大数据应用实践的流程和方法,并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。最后,对大数据面临的挑