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该项目是大三下学期的课程设计，使用的数据集来自知名数据网站 Kaggle 的 tmdb-movie-metadata 电影数据集，以Python为编程语言，使用大数据框架Spark对数据进行了预处理，然后分别从多个方面对数据进行了分类和分析，并对分析结果进行可视化。里面包含我的课程设计报告和完整的代码。希望对你们有帮助。

该项目是大三下学期的课程设计，选取了共541909条数据，以Python为编程语言，使用大数据框架Spark对数据进行了预处理，然后分别从多个方面对数据进行了分类和分析，并对分析结果进行可视化。里面包含我的课程设计报告和完整的代码。希望对你们有帮助。

Databricks，是属于 Spark 的商业化公司，由美国加州大学伯克利 AMP 实验室的 Spark 大数据处理系统多位创始人联合创立。Databricks 致力于提供基于 Spark 的云服务，可用于数据集成，数据管道等任务。 Databricks 公司的云解决方案由三部分组成：Databricks 平台、Spark 和 Databricks 工作区。该产品背后的理念是提供处理数据的单独空间，不受托管环境和 Hadoop 集群管理的影响，整个过程在云中完成。该产品有几个核心概念：由 Notebooks 提供一种与数据交互并构建图形的方法，当用户了解了显示数据的方式时，就可以开始构建主控面板以监视某些类型的数据。最后，用户可以通过该平台的任务启动器来规划 Apache Spark 的运行时间。

spark-assembly-1.6.0-cdh5.8.4-hadoop2.6.0-cdh5.8.4.jar

在ubuntu中搭建大数据环境，包括java, hadoop, hbase, spark, miniconda, jupyter等，环境中的环境变量保存在bigdata.sh中。

第一章 Spark主要有以下(B)个特点 A.3 B.4 C.5 D.6 Spark 的四大组件下面哪个不是 (D ) A.Spark Streaming B. Mlib C Graphx D.Spark R Spark的架构设计分为几个部分（B） A.3 B.4 C.5 D.6 Spark 支持的分布式部署方式中哪个是错误的 (D ) A standalone B spark on mesos C spark on YARN D Spark on local Stage 的 Task 的数量由什么决定 (A ) A Partition B Job C Stage D TaskScheduler Task 运行在下来哪里个选项中Executor上的工作单元 (C ) A Driver program B. spark master C.worker node D Cluster manager Spark的四大特点有什么（A,B,C,D） A.迅速 B.通用 C.易用 D.支持多种资源管理器 Spark Core包括什么（B,D）

1、内容概要：Hadoop+Spark+Hive+HBase+Oozie+Kafka+Flume+Flink+Elasticsearch+Redash等大数据集群及组件搭建指南（详细搭建步骤+实践过程问题总结）。 2、适合人群：大数据运维、大数据相关技术及组件初学者。 3、能学到啥：大数据集群及相关组件搭建的详细步骤，了解大数据各组件的用途，深入认识各大数据组件工作原理及优化方案。 4、阅读建议：使用过以上大数据组件进行简单开发、了解以上大数据组件的相关功能。 5、资源价值：大数据组件搭建的详细实践步骤、一次性提供较全面的常用大数据集群及组件安装部署内容、资源是博主结合官网文档+网上各类搭建文档+本人亲自实践后总结整合的文档（包括过程踩坑记录+对应解决方案）。