包含各个版本的hadoop的winutils 可执行文件。

大数据基础与实务(商科版)教学课件项目四-数据存储和管理.pptx

考试系统毕业设计项目含源码项目：分析纽约市高中数据 美国教育体系中最具争议的问题之一是标准化考试的有效性，以及它们是否对某些群体不公平。 鉴于我们对这个主题的先验知识，调查 SAT 分数和人口统计数据之间的相关性可能是一个有趣的角度。 我们可以将 SAT 分数与种族、性别、收入等因素相关联。 SAT 或 Scholastic Aptitude Test，是美国高中生在申请大学之前参加的一项考试。 大学在决定录取谁时会考虑考试成绩，因此在考试成绩上表现出色是相当重要的。 测试由三个部分组成，每个部分有 800 个可能的分数。 总分超过 2,400 分（虽然这个数字已经改变了几次，但我们项目的数据集基于 2,400 总分）。 组织通常根据平均 SAT 分数对高中进行排名。 分数也被视为衡量整体学区质量的指标。 纽约市在网上提供，以及 . SAT 数据的前几行如下所示： 不幸的是，结合这两个数据集不会为我们提供我们想要使用的所有人口统计信息。 我们需要用其他来源补充我们的数据以进行全面分析。 同一个网站有几个相关的数据集，涵盖人口统计信息和考试成绩。 以下是我们将使用的所有数据集的链接： 按

spark安装与搭建包，文件夹有spark-3.0.3-bin-hadoop2.7 （支持hadoop3.2以下），spark搭建步骤和spark课件。

flink parcel在线编译成功的，flink1.14.3版本

本文研究的主要是Python使用requests发送POST请求的相关内容，具体介绍如下。 一个http请求包括三个部分，为别为请求行，请求报头，消息主体，类似以下这样： 请求行 请求报头 消息主体 HTTP协议规定post提交的数据必须放在消息主体中，但是协议并没有规定必须使用什么编码方式。服务端通过是根据请求头中的Content-Type字段来获知请求中的消息主体是用何种方式进行编码，再对消息主体进行解析。具体的编码方式包括： application/x-www-form-urlencoded 最常见post提交数据的方式，以form表单形式提交数据。 applicati

kitti mini data object crop 数据是mini 版KITTI激光雷达数据集保留图像视野内的点云，已经将图片视野范围外点云加以剔除，含20个训练点云文件和5个测试点云文件。crop点云裁剪过程请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124817919。Mini版kitti可以用于快速验证三维点云算法模型，下载速度更快。详细介绍及使用方式请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124820161。

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首先根据处理形式的不同,介绍了不同形式数据的特征和各自的典型应用场景以及相应的代表性处理系 统,总结了大数据处理系统的三大发展趋势;随后,对系统支撑下的大数据分析技术和应用(包括深度学习、知识计 算、社会计算与可视化等)进行了简要综述,总结了各种技术在大数据分析理解过程中的关键作用;最后梳理了大数 据处理和分析面临的数据复杂性、计算复杂性和系统复杂性挑战,并逐一提出了可能的应对之策.

数据挖掘标准 标准： OLE DB for DM and XML for Analysis SQL/Multimedia for Data Mining Java Data Mining API *Predictive Model Markup Language预测模型标记语言 XML格式为基础，被用于描述统计与数据挖掘模型的开放标准，令各种数据挖掘工具的定义和共享后续的预测模型成为可能，通过使用标准的XML解析器对PMML进行解析，应用程序能够知道模型输入和输出的数据类型、模型详细的格式，并且按照标准的数据挖掘术语来解释模型的结果。 *Crisp-DM 偏重于挖掘过程和周期 Common Warehouse Metadata