【南软大数据课程1复习资料】是一份专为学习者准备的综合学习资源，主要针对南京大学软件学院的大数据课程。这份资料集包含了丰富的信息，旨在帮助学生巩固和加深对大数据概念、技术以及实践的理解。以下是对每个压缩包子文件内容的详细解释： 1. **ppt汇总.pdf**：这个文件很可能是一个包含了一系列课堂讲座PPT的合集。PPT通常会涵盖课程的主要概念、理论框架、关键技术和案例分析，是理解和复习大数据核心知识点的重要工具。可能包括Hadoop、Spark、Hive、HBase等大数据处理框架的介绍，以及大数据生态系统、数据挖掘、机器学习等方面的内容。 2. **大数据汇总题库.pdf**：这是一份全面的大数据练习题集合，可能包含了选择题、填空题、简答题和案例分析题等多种题型。通过解答这些题目，学习者可以检验自己的理解程度，掌握大数据的关键概念和技术应用，如数据清洗、数据存储、数据分析和预测模型构建等。 3. **大数据题库.pdf**：与上一个文件相似，这可能也是另一份题库，可能包含不同的题目和练习，有助于学习者从不同角度和深度理解大数据的各个方面。可能涉及到大数据处理流程、数据可视化、大数据项目实施等内容。 4. **星环 university 大数据客观题.pdf**：星环科技是一家知名的大数据解决方案提供商，他们的大学版题目可能专注于行业应用和实践，包括星环科技自家的大数据平台Inceptor、Transwarp等产品相关的技术问题，让学习者了解大数据在实际场景中的应用。 5. **大数据理论与实践**：虽然文件名没有明确的扩展名，但可以推测这是一个关于大数据理论与实践的文档或书籍。它可能会深入探讨大数据的理论基础，如大数据的4V特性（Volume、Velocity、Variety、Value），并结合实际案例阐述如何将这些理论应用于实际项目中。 6. **大数据**：此文件名没有具体的后缀，可能是另一个文档或者资料集合，内容可能涵盖大数据的最新发展动态、技术趋势、行业案例分析，或者是某个特定大数据技术的详细介绍。 通过系统地学习和研究这些复习资料，学习者可以全面掌握大数据的基础知识，提升处理大规模数据的能力，为未来在南京大学软件学院的大数据课程考试或实际工作中的大数据项目做好充分准备。同时，这些资料也能帮助学习者跟进行业的发展，理解和应用大数据的最新技术。

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共包括 两个不同题目的个人实验代码及报告（仅要求做一个实验即可，但是做了两个，且其中一个实验的处理用了两种不同方式） 一份小组实验代码、报告、答辩ppt （用pytorch实现深度神经网络模型，为得到报告中的图，程序共跑了三天）

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大数据平台与编程实践实验报告，共八个实验报告 1.Linux系统的基本使用 2.hdfs shell基本命令操作 3.MapReduce的基本使用 4.Hbase的基本使用 5.Hive的基本使用 6.Spark的基本使用 7.Sparksql的基本使用 8.Sparkstreaming的基本使用

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