clickhouse一体化数仓 https://blog.csdn.net/qq_37401291/article/details/121991715

应用spark2.1的api对hive对进行读写，代码中有明确的操作步骤。

这个数据集可以直接在Hadoop+spark上进行分析

sparkx详细安装目录

PySpark大数据处理及机器学习Spark2.3视频教程，本课程主要讲解Spark技术，借助Spark对外提供的Python接口，使用Python语言开发。涉及到Spark内核原理、Spark基础知识及应用、Spark基于DataFrame的Sql应用、机器学习等内容。由浅到深的带大家深入学习大数据领域最火的项目Spark。

介绍 Apache SPARK 的基本功能了使用

Spark时间序列（ spark-ts包） 一个Scala / Java / Python库，用于与Apache Spark上的时间序列数据进行交互。 向发布问题和评论，或将其直接通过发送至 。 注意：spark-ts库不再由我（Sandy）积极开发。 不幸的是，我不再有带宽来开发功能，回答邮件列表中的所有问题或解决所有已提交的错误。 就是说，我仍然很乐意审查拉取请求，并尽我所能来帮助其他人推进图书馆。 可在上找到文档。 或者查看 ， 或 。 目的是提供 一组用于处理大型时间序列数据集的抽象，类似于为 ， 和R的和包中的较小数据集提供的抽象。 可以从统计角度处理时间序列的模型，测试和函数，类似于以及各种Matlab和R软件包中提供的内容。 该库位于其他一些出色的Java和Scala库上。 为NumPy的状，BLAS，能够线性代数。 用于日期和时间。 用于常规数学和统计功

SparkKmeans 毕业设计源码-基于Spark的Kmeans聚类算法优化时间：2016-07-18内容： 发布内容到Github。 （2）ML聚类程序：利用Spark的机器学习库的聚类函数进行聚类测试。（3）MD聚类程序： （4）数据库操作程序：

（csdn限制上传大小，因此提供百度云下载链接，抱歉）编写spark代码所需要的编译包，这个jar文件是采用spark1.6.1，同时依赖与hadoop2.4.0，希望大家查看后下载

利用大数据与人工智能分析预测金融市场 前言 一直想做一个的项目，即结合现在自己现有的技术、未来技术发展的趋势、以及自己想要方向，考虑了好久，决定自己开发一个项目：利用大数据与人工智能分析金融市场的趋势，项目的名字就叫唤灵科技吧。 要实现的功能： 用大数据分析、股票期货的行情、趋势 用人工智能让程序自动学习股票、期货的投资交易实现预测行情走势、给出交易信号 实现思路： 第一步： 通过Python爬虫 从金10网等行情分析网站爬取数据 从各大交易品种获取实时行情数据 第二步 把爬取的数据存储到大数据集群 第三步 大数据分析爬取的数据，实现以下功能： 给影响行情的信息、关键字打标签， 所有的标签自动生成， 给所有的标签添加权重 所有的标签自动生成权重 通过标签及权重对指定的行情阶段进行人物画像 对不同的品种建模，进行周期性分析、回归分析 预测下一步的趋势 生成BI分析报告 对大数据进行实时全文检