关系数据库和NoSQL数据库操作实践 旨在让学生了解关系数据库、键值数据库、列族数据库和文档数据库的基本操作,比较同样的数据库操作在不同类型的数据库产品中的实现方法,体会其中的异同点,从而加深对关系数据库和NoSQL数据库的认识。
2021-05-08 10:59:31 1.78MB NoSQL操作
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本实验涉及数据预处理、存储、查询和可视化分析等数据处理全流程所涉及的各种典型操作,涵盖Linux、MySQL、Hadoop、Hive、Sqoop、Eclipse、ECharts、Spark等系统和软件的安装和使用方法。淘宝购物行为数据集共有5000万条记录,本实验选取的数据集为:第4350万-4500万行,共150万条数据。 首先,实验将本地数据集上传到数据仓库Hive,然后在Hive数据仓库下进行数据分析,接着本实验将数据从Hive导入到MySQL,利用Spark预测回头客行为,最后本实验利用ECharts在eclipse IDE 下进行数据可视化分析,得出了所有买家各消费行为对比、男女买家交易对比、男女买家各个年龄段的交易对比、商品类别交易额对比、各省份的销量对比,这些数据分析结果将有助于淘宝在下一阶段计划制定提供参考。 大学大数据应用,淘宝双11数据;数据分析;Spark;可视化分析,含论文
2021-03-19 16:40:43 4.7MB SPARK 数据分析 大数据应用 林子雨
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大数据现在是越来越多的大学研究的主体方向,第一版大数据教材是2015年出版,这是第二版,人民邮电大学出版社出版,目前主要有厦门大学使用,然后想研究大数据方向的人可以参考,这是用了蛮久的时间一点点扫描的,目录标签完整,很高清
2021-03-12 00:36:04 78.9MB 大数据 厦门大学大数 考研厦大计科
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章节说明:教材只需要授课第1章到第11章,因此,只提供前11章讲义PPT;第12章和13章属于学生自学内容,不需要授课,不用讲义PPT。 新增章节:2015年8月1日出版发行的《大数据技术原理与应用》教材(第1版)共13章,针对2015、2016年大数据技术的新发展,2016年林子雨老师为教材新增了三个章节(将在下一版教材中放入教材),新增第14章基于Hadoop的数据仓库Hive、第15章Hadoop架构再探讨、第16章Spark。
2020-01-03 11:35:13 9.51MB 林子雨 大数据 教材 PPT
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章节说明:教材只需要授课第1章到第11章,因此,只提供前11章讲义PPT;第12章和13章属于学生自学内容,不需要授课,不用讲义PPT。 新增章节:2015年8月1日出版发行的《大数据技术原理与应用》教材(第1版)共13章,针对2015、2016年大数据技术的新发展,2016年林子雨老师为教材新增了三个章节(将在下一版教材中放入教材),新增第14章基于Hadoop的数据仓库Hive、第15章Hadoop架构再探讨、第16章Spark。
2020-01-03 11:35:13 4.4MB 林子雨 大数据 教材 PPT
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章节说明:教材只需要授课第1章到第11章,因此,只提供前11章讲义PPT;第12章和13章属于学生自学内容,不需要授课,不用讲义PPT。 新增章节:2015年8月1日出版发行的《大数据技术原理与应用》教材(第1版)共13章,针对2015、2016年大数据技术的新发展,2016年林子雨老师为教材新增了三个章节(将在下一版教材中放入教材),新增第14章基于Hadoop的数据仓库Hive、第15章Hadoop架构再探讨、第16章Spark。
2020-01-03 11:35:13 3.64MB 林子雨 大数据 教材 PPT
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章节说明:教材只需要授课第1章到第11章,因此,只提供前11章讲义PPT;第12章和13章属于学生自学内容,不需要授课,不用讲义PPT。 新增章节:2015年8月1日出版发行的《大数据技术原理与应用》教材(第1版)共13章,针对2015、2016年大数据技术的新发展,2016年林子雨老师为教材新增了三个章节(将在下一版教材中放入教材),新增第14章基于Hadoop的数据仓库Hive、第15章Hadoop架构再探讨、第16章Spark。
2020-01-03 11:35:12 3.79MB 林子雨 大数据 教材 PPT
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大数据技术原理与应用(第2版).扫描版.厦门大学.林子雨.PDF.全目录标签
2019-12-21 22:21:24 78.54MB 大数据 第2版 林子雨 厦门大学
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厦门大学林子雨编著-基于Hadoop的数据仓库Hive,很详细的教程
2019-12-21 22:01:22 1.15MB hive
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林子雨的这版《大数据技术原理与应用概念、存储、处理、分析与应用》写得非常详细,是我们老师指定教材,非常适合大数据学习者使用
2019-12-21 21:57:01 80.32MB hadoop spark
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