大数据处理技术在现代互联网企业中扮演着至关重要的角色，尤其是在处理海量用户数据时。本文将详细介绍一个以Hadoop为基础，对bilibili视频平台用户点赞和投币行为进行数据分析的大作业项目。Hadoop作为一个分布式系统基础架构，提供了高可靠性和高扩展性的大数据处理能力。在这个大作业中，通过Hadoop技术，我们可以对bilibili用户的互动行为数据进行深入分析，从而为bilibili平台的运营决策提供数据支持，提高用户体验，并对视频内容创作者的创作方向给予指导。 我们需要了解Hadoop的基本架构，它主要包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。HDFS负责存储大量数据，并通过高容错性确保数据的可靠性，而MapReduce则负责处理这些数据。在这个大作业中，HDFS被用来存储bilibili用户的点赞和投币数据，MapReduce则用来分析这些数据，例如计算视频的平均点赞数、用户点赞和投币行为的趋势等。 项目的一个核心目标是分析用户互动行为背后的数据模式。通过分析，我们可以了解用户对哪些类型的内容更加偏好，从而帮助bilibili更好地理解其用户群体，并为用户提供更加个性化的推荐。此外，内容创作者也能从中得到反馈，了解哪些视频元素更能吸引用户的积极互动，从而提高创作质量。 在技术层面，构建一个这样的系统需要完成多个任务。首先是数据的收集和预处理，这包括从bilibili平台抓取相关数据，清洗数据以去除无效信息，并确保数据格式适用于后续的处理。其次是在Hadoop集群上部署MapReduce程序，编写相应的Map和Reduce函数，以及进行必要的调试和优化以保证程序的运行效率。 此外，本项目还将涉及到对分析结果的可视化展示。数据可视化是将复杂的数据转化为易于理解的图形和图表的过程，它有助于决策者快速把握数据的含义和趋势。因此，本项目将利用各种数据可视化工具，如Tableau、PowerBI等，将分析结果以直观的方式展现给用户。 这个大作业项目不仅是一个技术实践，也是一个深入理解大数据应用的窗口。通过对bilibili点赞和投币行为的分析，我们能够对Hadoop在处理大规模用户数据方面的优势有一个全面的认识。同时，这个项目也能帮助bilibili更好地了解和满足其用户的需求，增强平台的竞争力。

3．加权滑动平均滤波法 增加新的采样数据在滑动平均中的比重，以提高系统对当前采样值的灵敏度，即对不同时刻的数据加以不同的权。通常越接近现时刻的数据，权取得越大。 系数 C0，C1，…，CN-1的选取方法有多种，通常采用 MATLAB 等工具设计 FIR 滤波系数。 抑制小幅度高频噪声的平均滤波法

一、电子器件地图平台的问世紧随大数据时期的步伐，银行于2014年创建了行内第一个电子器件地图平台，现阶段早已在行内的银行信贷、风险性等好几个系统取得成功运用，具

1. MapReduce并行计算框架 2. 分布式文件系统HDFS 3. 分布式数据库管理系统HBase 4. 公共服务模块Common

Hadoop大数据处理技术基础与实践 -PPT课件.7z

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医学计算机应用基础：05、第三章 数据处理技术(1).ppt

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