大数据技术学习资料

包含《数据挖掘原理》《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》《数据挖掘导论（完整版）》等经典教材

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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表，便于理解和决策。

这是一套共计四十多天的课程视频，内容详尽，从基础知识开始讲解。视频包括大数据相关技术的学习，涵盖了VMware虚拟网络配置、Linux系统安装、文件系统介绍等多个方面。

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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：简化查询和优化性能。 DML 操作：数据插入、更新和删除。 数据查询：使用 SQL 进行复杂数据分析。 Spark 分布式计算引擎 Spark Core: Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL: 用于结构化数据处理的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming: 用于实时数据流处理的模块，支持高吞吐量和低延迟的流式数据分析。 Flink 流式处理框架 核心概念和开发环境搭建。 数据源 (Data Source)：连接外部数据源，如 Kafka、文件系统等。 数据转换 (Data Transformation)：使用算子对数据进行转换和分析。 数据接收器 (Data Sink)：将处理后的数据输出到外部系统。 窗口模型：将无限数据流划分为有限窗口进行处理。 状态管理：维护和更新应用程序状态，支持容错和一致性。 检查点机制：定期保存应用程序状态，用于故障恢复。 Standalone 集群部署：独立运行 Flink 集群。 其他工具 Kafka: 分布式消息队列系统，用于实时数据管道和流式处理。 Zookeeper: 分布式协调服务，用于管理分布式系统的配置信息、命名服务和同步服务。 Flume: 分布式日志收集系统，用于收集、聚合和移动大量日志数据。 Sqoop: 用于在 Hadoop 和关系型数据库之间传输数据的工具。 Azkaban: 工作流调度器，用于定义和管理复杂数据处理流程。 Scala: 基于 JVM 的函数式编程语言，常用于 Spark 和 Flink 开发。

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计》