大数据技术学习资料

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大数据技术是21世纪信息化时代的重要组成部分，涵盖了多种工具和技术，用于处理、分析和存储海量数据。在“大数据技术基础大作业数据.zip”压缩包中，我们可以找到与大数据处理相关的丰富学习资料和实例，包括课程作业、案例研究、数据集以及代码实现。这些资料涵盖了大数据的四大特性：体积、速度、多样性和价值。压缩包可能包含关于Hadoop的资料，作为大数据处理的核心框架，以及Apache Spark的内容，作为另一种高效的数据处理引擎。此外，可能还包含了NoSQL数据库的介绍，如MongoDB、Cassandra等，以及数据可视化工具如Tableau、D3.js等。这些工具和技术帮助将复杂数据转化为直观图

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大数据技术栈学习指南 Hadoop 分布式生态系统 HDFS: 分布式文件存储系统，提供高容错性和高吞吐量数据存储。 单机伪集群环境搭建。 常用 Shell 命令 和 Java API 使用。 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群。 MapReduce: 分布式计算框架，用于大规模数据集的并行处理。 YARN: 集群资源管理器，负责管理集群资源和调度应用程序。 Hive 数据仓库系统 核心概念及 Linux 环境下安装部署。 CLI 和 Beeline 命令行基本使用。 DDL 操作：创建、修改和删除数据库、表等。 分区表和分桶表：提高查询效率。 视图和索引：简化

大数据技术简介及应用 大数据平台搭建及管理 大数据分析技术及应用

数据集介绍 竞赛规则 评价指标 数据探索和预处理 模型选择和训练 结果分析和可视化

包含以下演讲内容：《宜信-实时敏捷大数据在宜信的实践》、《杭州恩牛网络-大数据产品进阶之道》、《新浪微博-实时流计算平台及应用模式》、《PingCAP-A TiDB Story》、《知乎-知乎容器平台演进及与大数据融合实践》、《Tron-隐私与系统架构》、《京东-商品数据的大规模数据计算和底层架构搭建》、《京东-京东弹性数据库中间件JED》、《日志易-数据驱动的智能运维平台》、《京东-京东JDOS平台与敏捷数据中心探索历程》、《矩阵元区块链-安全多方计算产品》、《快狗打车-帖子中心无限容量数据库架构设计》、《快狗打车-数据库架构典型设计方案》、《快狗打车-好友中心和订单中心无限容量数据库架构设