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Hive数据仓库之垃圾
分类数据分析
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主要功能和技术说明如下: (1)Flume数据采集,HDFS数据储存 (2)hive数据仓库分层设计,包含ODS、DWD、ADS层 (3)sqoop数据迁移,完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 (4)Echarts搭建动态可视化大屏 (5)SpringBoot搭建可视化后台系统,完成前端与后台的数据传递与交互。 (6)基于Cenots7 搭建虚拟机,配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。
2024-05-16 09:24:27
24.01MB
hive
数据仓库
可视化大屏
1
分类数据分析
-Alan.Agresti(著)-齐亚强(译)-重庆大学出版社-带书签目录
Alan Agresti的Categorical Data Analysis的中译版,主要内容(摘自前言)有: 第1章介绍分类数据的分布和统计推断方法; 从第4章开始直到本书结尾,系统地将所有模型统一表述为广义线性模型的特例来加以介绍。 第4-7章看重介绍二分结果的Logistic回归模型、多项分布模型以及扩展; 第10-13章则将它们扩展到群组数据的情况; 有关群组数据和相关联的分类数据的分析方法; 数据分析发展历史; 本书也有很多术语的中文称呼可以参考。
2021-04-05 07:59:33
43.69MB
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2019-12-21 21:07:38
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