大数据开发项目参考

上百节课详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 本课程主要讲解的内容包括：Scala编程、Hadoop与Spark集群搭建、Spark核心编程、Spark内核源码深度剖析、Spark性能调优、Spark SQL、Spark Streaming。 本课程的最大特色包括： 1、代码驱动讲解Spark的各个技术点（绝对不是照着PPT空讲理论）； 2、现场动手画图讲解Spark原理以及源码（绝对不是干讲源码和PPT）； 3、覆盖Spark所有功能点（Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming，初级功能到高级特性，一个不少）； 4、Scala全程案例实战讲解（近百个趣味性案例）； 5、Spark案例实战的代码，几乎都提供了Java和Scala两个版本和讲解（一次性同时精通Java和Scala开发Spark）； 6、大量全网唯一的知识点：基于排序的wordcount，Spark二次排序，Spark分组取topn，DataFrame与RDD的两种转换方式，Spark SQL的内置函数、开窗函数、UDF、UDAF，Spark Streaming的Kafka Direct API、updateStateByKey、transform、滑动窗口、foreachRDD性能优化、与Spark SQL整合使用、持久化、checkpoint、容错与事务。 7、多个从企业实际需求抽取出的复杂案例实战：每日uv和销售额统计案例、top3热卖商品统计案例、每日top3热点搜索词统计、广告计费日志实时黑名单过滤案例、热点搜索词滑动统 计案例、top3热门商品实时统计案例 8、深度剖析Spark内核源码与Spark Streaming源码，给源码进行详细的注释和讲解（史上最细致源码讲解） 9、全面讲解Spark、Spark SQL、Spark Streaming的性能调优，其中包括全网唯一的Shuffle性能调优（详细讲解性能调优的各个技术点） 10、涵盖Spark两个重要版本，Spark 1.3.0和Spark 1.5.1的讲解（走在Spark最前沿，涵盖最新高级特性） 一、Scala编程详解 二、课程环境搭建 三、Spark核心编程 四、Spark内核源码深度剖析 五、Spark性能优化 六、Spark SQL 七、Spark Streaming

第二阶段模块开发训练： 1）网络数据采集，使用requests或者scrapy爬取数据（不能使用我案例中爬取的页面），存储到一个文本文件（文件命名为：姓名-学号-数据源文件.txt）中。 2）使用Spark RDD或者Spark Sql，读取“姓名-学号-数据源文件.txt”内容，对某一个字段的数据进行统计，获得词频前10的字段数据。把结果放在一个文本文件里面，命名为：姓名-学号-排行结果.txt 不能爬取下面2个网页内容，可以爬取其网站的其他网页内容 http://www.yingjiesheng.com/commend-fulltime-{}.html https://www.bilibili.com/v/popular/rank/all 要求： 1）7月15号21:00前提交作业 2）提交的作业为：爬虫项目+处理数据项目+姓名-学号-数据源文件.txt+姓名-学号-排行结果.txt四个内容放在一个文件夹里面打包，命名为：姓名-学号-第二阶段作业.rar（或者zip），然后发给我。可以发邮件+私聊窗口（21:00前有效）

适合新手学习hadoop入门使用 其他地方也能下载到 但是页面布局是乱的 这是我下载之后进行了修改 带目录而且页也已经整理过了 但愿更多的人有用 积分我不能改 默认就是5分不可修改 我也不知道为什么不可编辑

互联网+旅游：基于大数据开发下的智慧景区产品，精品一级

智慧方案

GUI 界面，用户体验感更好 将可变的部分抽离出来，用户可以自己换数据体验 操作区域 - 提供更换数据操作和查询、保存、绘制等操作 结果区域 - 展示 table 以及 获取的数量等 控制台区域 - 显示运行过程中的一些提示信息以及报错信息

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本资源是《Hadoop大数据开发基础》配套资源，包含源数据和代码。 本书是对Hadoop大数据技术从入门到应用的简明系统教程，包括Hadoop基本原理与架构、集群安装配置、MadReduce编程、完整项目案例等精选内容。涉及的知识点简要精到，实践操作性强，使用本书能有效指导读者对Hadoop大数据技术的学习理解及开发应用。本书采用了以任务为导向的教学模式，按照解决实际任务的工作路线，逐步展开学习相关的理论知识点，推导生成可行的解决方案，最后实现任务。全书紧扣任务需求展开，不堆积知识点，有助于读者对大数据技术真正的理解与消化。 如果分享链接失效，请留言告知，会尽快补上。

上百节课详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 大数据企业级项目用户画像实战从0手把手设计、开发教学，实现用户标签化，精准定位与营销 第一章用户画像概念讲解，项目及环境构建 第二章数据ETL迁移、标签模型Oozie调度、标签存储与计算 第三章标签模型开发、规则匹配引擎 第四章SparkSQL开发、外部数据源配置、Hbase应用、统计开发 第五章Hbase条件过滤、数据条件动态过滤动态加载、推荐系统入门（协同过滤算法讲解CF、使用ALS实现） 第六章机器学习快速入门及应用 第七章数据挖掘标签开发（Kmens算法） 第八章算法模型调优、RFE、PSM标签开发 第九章USG标签开发 第十章多数据源配置、用户商品推荐、标签索引化（ES）、用户画像项目总结