• 大数据技术实训教程:预处理、离线分析和实时计算
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大数据技术实训教程:预处理、离线分析和实时计算

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北京房山
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作者卢正才,曹小平,郑子伟

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115596574

出版时间2021-02

装帧平装

开本16开

定价59.9元

货号11792786

上书时间2024-12-02

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
作者简介
1.卢正才,清华大学计算机科学与技术专业博士,高级工程师,泸州职业技术学院人工智能与大数据学院院长。主研军队重点科研项目 6 项,国家教育部博士点基金资助项目 1 项,国防“十二五”探索重点项目 1 项。其中,获全军科技进步二等奖 1 项,全军科技进步三等奖 2 项。发表论文10余篇,其中SCI论文3篇,EI国际会议论文2篇,中文核心论文2篇。发明国家专利2项。 2.曹小平,电子科技大学软件工程硕士,正高级实验师,重庆科创职业学院人工智能学院副院长,职业教育国家学分银行专家、重庆市教育信息化专家、重庆市职业技能培训领域专家、重庆市教育评估监测专家、重庆市电子与信息类职业教育行业指导委员会委员。主持市教委重点项目2项、科学技术研究项目1项;获得软件著作权7项、授权专利5项;主编理实一体化教材5部。 3.郑子伟,教授,厦门城市职业学院人工智能学院院长,福建省专业带头人,获福建省“新长征突击手”“福建省教育系统优秀共产党员”“福建省优秀教师”,以及全国职业院校技能大赛优秀指导教师等荣誉。

目录
第1章 Web服务器日志分析项目

 1.1 任务一:需求分析

 1.2 任务二:技术方案设计

 1.3 任务三:使用Flume采集日志数据

 1.4 任务四:使用MapReduce清洗数据

 1.5 任务五:使用Hive分析数据

 1.6 任务六:使用Sqoop迁移数据

 1.7 任务七:Java+ECharts数据可视化

 1.8 答疑解惑

 1.9 拓展练习

 第2章 招聘网站数据分析项目

 2.1 大赛简介

 2.2 任务一:需求分析

 2.3 任务二:项目流程

 2.4 任务三:使用Python“爬取”招聘网站数据

 2.5 任务四:使用MapReduce预处理数据

 2.6 任务五:使用Hive分析数据

 2.7 任务六:使用Sqoop导出数据

 2.8 任务七:Flask+ECharts数据可视化

 2.9 任务八:编写分析报告

 2.10 答疑解惑

 2.11 拓展练习

 第3章 电商网站实时数据分析项目

 3.1 任务一:需求分析

 3.2 任务二:项目方案设计

 3.3 任务三:使用Flume+Kafka实时收集数据

 3.4 任务四:使用Spark实时计算数据

 3.5 任务五:Java+ECharts数据可视化

 3.6 答疑解惑

 3.7 拓展练习

 第4章 金融大数据分析项目

 4.1 大赛简介

 4.2 任务一:需求分析

 4.3 任务二:项目流程

 4.4 任务三:使用Spark抽取离线数据

 4.5 任务四:使用Spark统计离线数据

 4.6 任务五:使用Flume+Kafka实时采集数据

 4.7 任务六:使用Flink实时计算数据

 4.8 任务七:Vue.js+Java+ECharts数据可视化

 4.9 任务八:使用Spark ML数据挖掘

 4.10 任务九:编写分析报告

 4.11 答疑解惑

 4.12 拓展练习

 附录

 附录1 Hadoop安装署和配置

 附录2 掌握HDFS Shell作

 附录3 通过WordCount熟悉MapReduce

 附录4 深入理解MapReduce

 附录5 Flume安装署和配置

 附录6 Hive安装署和配置

 附录7 Sqoop安装署和配置

 附录8 Hadoop高可用集群环境安装署和配置

 附录9 Hadoop集群节点动态管理

 附录10 Kafka安装署和配置

 附录11 Spark安装署和配置

 附录12 Spark RDD算子

 附录13 通过WordCount熟悉Spark RDD

 附录14 Flink安装署和配置

主编推荐
1.基于岗位能力需求和技能标准设计课程体系,实现“课岗对接”。 2.任务驱动+需求分析+项目实施+拓展练习四段式教学法,实现“赛证促学”。 3.以考促学,以练训技,实现职业技能提升。 4.知识卡片+在线实验环境,实现教、学、做一体化。 5.配套资源及使用方式详见书中前言部分说明。

精彩内容
本书是职业院校大数据相关专业的实训配套教材,也是“1+X”大数据应用开发(Java)职业技能等级证书考试辅助教材。全书共4章,包括Web服务器日志分析项目、招聘网站数据分析项目、电商网站实时数据分析项目、金融大数据分析项目。本书内容涵盖了大数据技术的完整流程,包括数据采集、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据存储、数据可视化等,既有离线处理,又有实时处理。同时涉及4个不同业务背景的29个项目任务,包括17个职业院校技能大赛项目任务,可帮助读者切实掌握大数据预处理、离线分析和实时计算的实践技能。

 本书可作为职业院校、应用型本科院校计算机应用技术、软件技术、软件工程、网络工程和大数据技术等计算机相关专业的教材,还可供从事计算机相关工作的技术人员学习参考。

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