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《Spark 调优攻略上册》是整合互联⽹优质的Blog与PPT形成的攻略，它主要对于企业级⼤规模数据计算引擎Spark多维度优化策略。本次整理不单单是Apache spark还涵盖了Data Lake和阿⾥云EMR智能团队研发的Jindo-Spark是如何基于Apache spark进⾏多维优化及实现原理，让读者能够知其然且知其所以然。

第六届Mathorcup数学建模竞赛A题 淡水养殖池塘水华发生及池水净化处理数据

电子商务中会产生海量的数据，蕴含着不可估量的数据价值，可通过数据分析来挖掘这些潜在价值，以提升平台的销量。本次实践项目利用 Hadoop 的分布式计算框架 MapReduce 来分析用户行为数据，计算得出商品点击排行、商品分类占比等统计指标，使得更加熟练掌握 MapReduce 程序的设计。 相关理论知识有，Map 和 Reduce 流程图如下：输入数据（INPUT）首先分割（SPLIT）成若干份，然后每份分别进行 MAP 过程；中间再经过 COMBINE 任务（可选）和 PARTTION 对 MAP 所得的结果进行聚合——把同 key 的结果放到同一组，最后再进行 REDUCE 过程。

使用MongoDB，Hadoop大数据和Spring技术开发电子商务应用程序 该电子商务项目展示了如何使用MongoDB，Hadoop大数据和Spring技术来开发电子商务应用程序。 该应用程序包括几个基本的电子商务组件：“产品目录”组件，“库存管理”组件和“产品类别”组件。 分片的MongoDB集群为产品目录数据，产品库存数据和其他应用程序数据提供存储。 应用程序域模型基于MongoDB POJO类构建。 建立了一个包含100000多种产品的示例数据库，以支持E-Commerce应用程序。 Hadoop大数据技术用于自动发现电子商务应用程序中数据的用户见解。 Hadoop集成主要通过开发Map / Reduce作业来实现。 已开发的Map / Reduce作业在MongoDB和Ubuntu平台上运行。 Spring和Spring Boot技术用于为电子商务应用程序提供系统集成平台。

基于Oracle的大数据解决方案： 什么是大数据？ 具有4V特性的数据称为大数据： 巨大的数据量 Volume •集中储存/集中计算已经无法处理巨大的数据量 多结构化数据 Variety •文本/图片/视频/文档等 增长速度很快 Velocity •海量数据的及时有效分析 •用户基数庞大/设备数量众多/实时海量/数据指数级别增长 价值密度低Value •单条数据并无太多价值，但庞大的数据量蕴含巨大财富

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本文SparkStream从磁盘文件、HDFS、KAFKA获取数据源，以单词频次统计作为入门案例，介绍了SparkStream模块API的使用。同时介绍了SparkStream的特点

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