大数据分析平台Spark在“蘑菇云”行动中发挥了关键作用。
大数据分析平台Spark的应用
相关推荐
Spark赋能外卖行业:大数据分析平台构建与应用
Spark赋能外卖行业:大数据分析平台构建与应用
平台核心技术
该平台以Spark为核心,整合了批处理、流处理和机器学习等技术,构建了完整的数据处理流程,涵盖数据采集、清洗、存储、分析和可视化等环节。
平台功能
实时订单分析: 对订单数据进行实时监控和分析,掌握业务动态。
用户行为分析: 深入洞察用户行为,为精准营销和个性化推荐提供数据支撑。
配送路径优化: 利用机器学习算法优化配送路径,提高配送效率。
商圈分析: 分析商圈特征,为商家选址和运营决策提供依据。
平台价值
该平台能够帮助外卖企业:
提升运营效率
优化资源配置
增强用户体验
实现数据驱动决策
案例分享
某外卖平台应用该系统后,配送效率提升了20%,用户满意度提高了15%。
spark
4
2024-04-29
京东金融大数据分析平台
海量数据时代,数据分析需求紧迫。京东金融构建大数据分析平台,助力企业有效利用数据实现精准决策。
算法与数据结构
4
2024-05-13
Scala与Spark:大数据分析实战
Scala与Spark:大数据分析利器
掌握Scala语言,驾驭Spark框架,释放大数据潜力
本资源深入探讨Scala编程语言在Spark大数据处理框架中的应用。通过实例演示,您将学习如何:
利用Scala简洁的语法进行数据操作
使用Spark连接并处理HDFS上的海量数据
与MySQL数据库进行交互,实现数据提取与存储
运用Spark SQL进行数据分析与挖掘
构建高效的大数据处理流程
探索Scala与Spark的强大组合,开启您的数据科学之旅!
Hadoop
4
2024-04-30
使用Spark进行大数据分析入门
第三章中的基础查询包括以下内容:普通用户连接方式为Conn scott/tiger,超级管理员连接为Conn “sys/sys as sysdba”,断开连接使用Disconnect命令,并保存SQL到文件c:\1.txt,使用Ed命令编辑SQL语句,运行SQL语句用@ c:\1.txt。查询命令包括Desc emp用于描述Emp表结构,Select * from tab查看该用户下的所有对象,Show user显示当前用户信息。在sys用户下查询Emp表时,应使用Select * from scott.emp命令,否则会报错。此外,第3.2节介绍了SQL的基本概念,全称为结构化查询语言,是标准的数据库查询语言。1986年10月,美国ANSI对SQL进行了规范,成为关系数据库管理系统的标准语言(ANSI X3. 135-1986),并得到国际标准组织的支持,尽管各种数据库系统对SQL规范进行了一些调整和扩展,因此不同的数据库系统之间的SQL语句可能不完全通用。SQL语句分为DML语句(数据操作语言)如Insert、Update、Delete、Merge,DDL语句(数据定义语言)如Create、Alter、Drop、Truncate,DCL语句(数据控制语言)如Grant、Revoke,以及事务控制语句如Commit、Rollback、Savepoint。
Oracle
2
2024-08-01
Scala 与 Spark 大数据分析实战
Scala 与 Spark 大数据分析实战
Md. Rezaul Karim 著
本书深入讲解如何利用 Scala 编程语言的强大功能,结合 Spark 大数据处理框架,高效地分析海量数据。
主要内容:
掌握 Scala 语言的精髓,包括面向对象编程和函数式编程范式
探索 Spark 的多种应用场景,从简单的批处理作业到实时流处理和机器学习
通过实际案例学习如何使用 Spark 进行大规模数据分析
适合人群:
渴望学习 Spark 大数据分析技术的开发者
对 Scala 语言感兴趣,并希望将其应用于数据分析领域的程序员
学习收获:
深入理解 Scala 的面向对象和函数式编程概念
掌握 Spark 的核心原理和使用方法
能够使用 Spark 进行各种数据分析任务,例如数据清洗、转换、聚合等
构建基于 Spark 的机器学习模型
无需 Spark 或 Scala 经验,但具备编程经验(尤其是 JVM 语言)将有助于更快掌握相关概念。
spark
3
2024-04-29
大数据时代的数据分析平台架构
随着互联网、移动互联网和物联网的蓬勃发展,我们已经置身于海量数据的时代。据数据调查公司IDC预测,到2011年,全球数据总量将达到1.8万亿GB。在这样的背景下,对海量数据进行精准分析已经成为一项非常紧迫的需求。
算法与数据结构
2
2024-07-17
ArcGIS平台下的大数据分析与挖掘
在ArcGIS平台上,大数据分析和挖掘正成为关键的研究方向和实践应用领域。利用其强大的空间数据处理能力,ArcGIS正在推动大数据时代下地理信息系统的革新和应用拓展。
数据挖掘
0
2024-08-30
Spark大数据分析-公司销售测试数据
脱敏测试数据,用于Spark大数据分析
spark
4
2024-04-30
使用Spark进行大数据分析时索引的问题
16.8、使用Spark进行大数据分析时的索引问题是一个重要的课题:1. 一个表的查询语句是否可以同时使用两个索引?2. 如果可以,其实现原理是怎样的?3. 查询效率如何?代价如何?在额外开销等方面有何影响?答案如下:1. 一个表的查询语句可以同时使用两个索引。例如:在表t(x,y,z)上分别建立了索引index1,index2,index3,当执行查询select * from t where x=1 and y=2时,将分别使用index1和index2。2. 索引是数据库中独立于表存在的对象,用于对基表进行排序(默认为B树索引,即二叉树排序方式)。3. 使用索引的查询效率通常高于全表扫描(table access full),但会占用额外的数据库空间,并增加维护成本。建议在经常查询x=?和y=?时,使用组合索引index(x,y)以提升效率。需要注意的是,在使用组合索引index(x,y,z)时,查询条件中出现的x,xyz,yzx可以使用该索引,但y,yz,z则不能。详细内容请参考原文。
Oracle
1
2024-07-24