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利用spark进行数据分析
Spark
应用是用来做什么的?
答:
零售业:
使用Spark分析
销售点
数据
和优惠券使用情况。互联网:使用Spark的ML功能来识别虚假的配置文件,并增强他们向客户展示的产品匹配。银行业:使用机器学习模型来预测某些金融产品的零售的资料。政府:分析地理,时间和财政支出。科学研究:通过时间,深度,地理分析地震事件来预测未来的事件。投资银行:分析...
Spark
应用场景示例
答:
从静态数据源(Parquet,Json,CVS,JDBC,Hive,RDDs)读取数据,运行
分析
再 resource 目录构建一个 Json 数据源 data.json :新建 Static Data
Spark
Demo.scala :以上,我们拟对
数据进行
展示和基本的筛选工作(age > 10)开启调试,可以看到 log 中Spark执行了 3 个 Job ,并已经正确输出了预期的结果。
Hadoop,Hive,
Spark
之间是什么关系
答:
用hadoop -> hive ->
spark
->报表工具(brio)的架构打通数据通路之后,
做数据分析
会变得非常简单(just like 图形化开发-拖拉拽)。在构建spark离线数据分析平台之前,先简单说明传统的离线数据分析平台。传统离线数据分析工作,一般把数据结构化存储在RDBMS,可通过SQL代码、报表工具、挖掘工具快速对
数据进
...
《
Spark
大
数据分析
实战》epub下载在线阅读,求百度网盘云资源_百度知 ...
答:
豆瓣评分:5.2 出版社:机械工业出版社 出版年份:2016-1-1 页数:213 内容简介:本书一共11章:其中第1~3章,主要介绍了
Spark的
基本概念、编程模型、开发与部署的方法;第4~11章,详细详解了热点新闻分析系统、基于云平台的日志
数据分析
、情感分析系统、搜索引擎链接分析系统等的应用与算法等核心知...
大
数据
工程师好
做
吗
答:
在实际工作中,大数据工程师的任务包括
利用
Hadoop、
Spark
等工具构建强大的
数据分析
平台,设计和开发分布式计算项目。他们需要负责搭建和维护大数据平台集群,如Hadoop、HBase和Spark等,同时关注性能调优,确保系统的稳定运行。因此,可以说大数据工程师的工作内容既技术密集,又需要不断学习和适应新的技术动态。
数据分析
的三个常用方法是什么?
答:
3.
数据
细分
分析
在得到一些初步结论的时候,需要进一步地细拆,因为在一些综合指标的
使用
过程中,会抹杀一些关键的数据细节,而指标本身的变化,也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要
进行
多维度的细拆。常见的拆分方法包括:分时 :不同时间短数据是否有变化。分渠道 :不同来源的流量或者产品是否...
想了解大
数据
管理与应用应该看哪些书比较好?
答:
4. 《Spark快速大
数据分析
》:作者亚历山大·贝尔(Alexander Bell)和安迪·法斯托(Andy Konwinski)合著的这本书介绍了Apache Spark的基本概念、编程模型和应用场景,通过实例演示了如何
使用Spark进行
大数据分析和处理。5. 《数据仓库工具箱》:作者Ralph Kimball是数据仓库领域的权威专家,这本书详细介绍了...
数据分析
培训有哪些课程
答:
我们将教授数据收集、数据清洗、数据处理和数据可视化等基本技能。2. 数据统计与建模:本课程将深入介绍统计学和数学建模在数据分析中的应用。您将学习常见的统计分析方法,包括描述统计、推断统计和回归分析等,并了解如何
使用
统计软件
进行数据分析
和模型建立。3. 数据挖掘与机器学习:这门课程将教授数据挖掘...
大
数据
开发是
做
什么的
答:
大数据开发需要选择合适的存储介质,如HDFS、Cassandra等,建立大规模数据存储系统。同时,需要实现数据的分布式存储和扩展性。大数据开发需要
使用
计算框架,如MapReduce、
Spark
等,实现数据的分布式计算和处理。计算任务包括数据聚合、过滤、排序等。大数据开发需要
进行数据分析
和挖掘,
利用
机器学习、数据挖掘等技术...
大
数据分析
的框架有哪些,各自有什么特点
答:
Spark
是在 Hadoop 的基础上
进行
了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于,Hadoop
使用
硬盘来存储
数据
,而Spark 使用内存来存储数据,因此 Spark 可以提供超过 Ha?doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据,Spark不能用于处理需要长期保存的数据。3 Storm Storm是 Twitter 主推的...
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