大数
Spark大数据处理技术 完整pdf
资源名称： 大数据处理技术 完整 第 章 系统概述 大数据处理框架 大数据处理框架 表达能力 子系统 小结 第 章 及编程接口 程序 分区（ ） 优先位置（ ） 依赖关系（ ） 分区计算（ ） 分区函数（ ） 创建操作 集合创建操作 存储创建操作 转换操作 基本转换操作 键值 转换操作 再论 依赖关系 控制操作（ ） 行动操作（ ） 集合标量行动操作 存储行动操作 小结 第 章 运行模式及原理 运行模式概述 运行模式列表 基本工作流程 相关基本类 模式 部署及程序运行 内部实现原理 模式 部署及程序运行
大数据Hadoop快速入门教程
教程介绍 实现了一个分布式文件系统，简称 。 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。本课程是大数据学科的入门教程，将会为您讲述 的具体内容，对大数据感兴趣的一定不要错过！学习地址百度： 天翼： 微云： ： 文件信息
R与Hadoop大数据分析实战
资源名称： 与 大数据分析实战 内容简介： 本书全面而系统地讲解了如何将 语言与 技术结合并应用于大数据分析，不仅系统且深入地阐释了 与 集成技术的工具、方法、原则和最佳实践，而且通过大量实践案例深入剖析各种常见问题，能为用户高效利用 语言与 技术进行大数据处理提供翔实指导。 全书分为四部分，共 章：第一部分（第 章）是基础知识，主要讲解 语言以及 的安装过程、计算原理和基本概念；第二部分（第 章）是初级应用，主要讲解 、 和 三种实现方案；第三部分（第 章）是高级实例，主要以 为技术背景，讲解多个实际应
一本书读懂大数据客户分析
资源名称：一本书读懂大数据客户分析 内容简介： 企业的长期生存能力是指通过持续地满足和超越客户的生理和心理需求来吸引顾客。阅读本书，你将学会如何全面改善客户体验，如何收集、测量以及解读客户数据，如何使用数据创建良好的客户关系，如何实现向数据导向的客户体验转变。 资源目录： 前言 关于本书 可笑的 假设 本书使用的图标 本书之外 本书宗旨 第 部分：客户分析入门 第 章客户分析简介 什么是客户分析？ 客户分析能带给我们什么？ 运用客户分析 汇编大数据与小数据 第 章度量标准的科学与艺术 累加定量数据 离散数
大数据存储MongoDB实战指南
资源名称：大数据存储 实战指南 内容简介： 是一种面向文档的分布式数据库，可扩展，表结构自由，并且支持丰富的查询语句和数据类型。时至今日， 以其灵活的数据存储方式逐渐成为 行业非常流行的一种非关系型数据库（ ）。 《大数据存储 实战指南》从学习与实践者的视角出发，本着通俗精简、注重实践、突出精髓的原则，精准剖析了 的诸多概念和要点。全书共分 个部分，分别从基础知识、深入理解 、监控与管理 和应用实践几个维度详细地介绍了 的特点及应用实例。 《大数据存储 实战指南》适合有海量数据存储需求的人员、数据库管理开
大数据时代:生活、工作与思维的大变革 中文PDF
资源名称：大数据时代 生活、工作与思维的大变革 中文 第一部分大数据时代的思维变革 第 章更多：不是随机样本，而是全体数据 让数据 发声 小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 全数据模式，样本 总体 第 章更杂：不是精确性，而是混杂性 允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生 第 章更好：不是因果关系，而是相关关系 关联物，预测的关键 是什么 ，而不是 为什么 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界
数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧 英文pdf原版
资源名称：数据算法： 大数据处理技巧 英文 原版 第 章二次排序：简介 第 章二次排序：详细示例 第 章 列表 第 章左外连接 第 章反转排序 第 章移动平均 第 章购物篮分析 第 章共同好友 第 章使用 实现推荐引擎 第 章基于内容的电影推荐 第 章使用马尔可夫模型的智能邮件营销 第 章 均值聚类 第 章 近邻 第 章朴素贝叶斯 第 章情感分析 第 章查找、统计和列出大图中的所有三角形 第 章 计数 第 章 测序 第 章 回归 第 章 趋势检验 第 章等位基因频率 第 章 检验 第 章皮尔逊相关系数 第
各大数据库安装与配置大全_数据库教程
教程名称：各大数据库安装与配置大全 课程目录： 【 教程网】 全攻略 数据库配置与管理 【 教程网】 配置安装 【 教程网】 卸载及其安装文档 【 教程网】 数据库安装手册 【 教程网】 数据库安装详解 【 教程网】 系统环境 数据库安装 【 教程网】 精简版 管理工具 的破解 【 教程网】 安装与 使用示例 【 教程网】 数据库安装中文安装手册 【 教程网】 系统 数据库安装图解教程 【 教程网】自制数据库安装步骤（绝对详细）
大数据分析：方法与应用
资源名称：大数据分析：方法与应用 内容简介： 本书介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模；方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发，工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。本书内容由 章构成：大数据分析概述，数据挖掘流程，有指导的学习，无指导的学习，贝叶斯分类和因果学习，高维回归及变量选择，图模型，客户关系管理、社会网络分析、自然语言模型和文本挖掘。 本书可用做统计学、管理学、计算机科
