适用大数据集

这本书是由安纳德·拉贾拉曼和杰夫·乌尔曼多年来在斯坦福大学开设的一门为期一个季度的课程的教材演变而来。这门名为“网络挖掘”的课程CS345A原本是设计为高级研究生课程，但现在也对高年级本科生开放并且颇具吸引力。随着尤尔·莱斯科维奇加入斯坦福大学教职，我们对材料进行了大幅重新组织。他引入了一门新的课程CS224W，专注于网络分析，并且在CS345A中添加了新的内容，该课程已经更名为CS246。三位作者还推出了一门大规模数据挖掘项目课程CS341。本书现在包含了这三门课程中教授的内容。

汇集了一系列Spark快速大数据开发的实用示例，助力您高效学习。

互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集，这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架，这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用，这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写，无论对学生还是从业者都是必读之作。

《Mining of Massive Datasets》是一部经典的数据挖掘教材，深入探讨了如何处理和分析大规模数据集的技术与方法。该书内容清晰易懂，适合广泛读者群体。

大数据面试题囊括了多个关键领域的知识，包括Linux和Shell基础、Hadoop生态系统、Zookeeper、Flume、Kafka、Hive、HBase、Sqoop及Scala编程。这些题目详细解释了每个领域的重要概念和技术要点。具体包括：1. Linux和Shell方面，涵盖了常用命令和脚本编写；2. Hadoop的核心概念，如HDFS和MapReduce的工作原理；3. Zookeeper在集群管理中的作用及常用命令；4. Flume的数据收集和处理方式；5. Kafka的消息系统架构和实时数据处理能力；6. Hive的SQL查询接口及其特性；7. HBase的列式存储和数据模型设计；8. Sqoop在Hadoop与传统数据库间的数据迁移方法；9. Scala语言特性及其在Spark中的应用。

《2023MathorCup大数据挑战赛：探索与分析》提供了一个宝贵的平台，让参赛者展示他们的数据分析和挖掘能力。本次比赛的数据集打包在名为“2023MathorCup大数据挑战赛数据集.rar”的压缩文件中，包含多个子文件，每个子文件都可能蕴含丰富的信息，等待参赛者发掘。大数据是指那些在传统数据处理工具难以捕获、管理和分析的海量、高速和多样化的信息资产，具有四个基本特征：大量、高速、多样和价值。数据集是数据科学的核心组成部分，包括用于训练模型或进行统计分析的具体数据，可以是结构化的（如表格形式）或非结构化的（如文本、图像或音频）。参赛者需深入研究数据结构和潜在关系，以提取有价值的信息。

Scray 为面向大数据的服务层应用提供了框架。此框架支持数据处理，支持各类应用程序，例如报告生成器和交互式多用户 Web 应用程序。它提供了抽象，可结合数据存储（NoSQL 和 SQL）和 Lambda 架构使用，帮助开发此类应用程序。

大数据技术之CM6.3.1+CDH6.3.2集群模式部署Dolphinscheduler是大数据领域的一种解决方案，结合CDH6.3.2集群模式和Dolphinscheduler实现大规模数据处理和分析。CDH6.3.2是Cloudera的分布式Hadoop解决方案，提供完整的Hadoop生态系统。Dolphinscheduler是Apache开源的分布式任务调度器，与CDH6.3.2集成，实现大数据处理的自动化和可靠性。部署前需要进行基础环境配置、JDK、MySQL、Zookeeper和Hadoop安装，创建专用部署用户并配置hosts和ssh实现节点间的通信和数据共享。下载和解压缩Dolphinscheduler二进制包后，可以在多台机器上实现集群模式部署，提升数据处理效率和可扩展性。

这个数据集包含八个主要属性：➢ 与家的距离；➢ 与上次交易的距离；➢ 近一次交易与以往交易价格中位数的比率；➢ 交易是否发生在同一个商户；➢ 是否通过芯片（银行卡）进行的交易；➢ 交易时是否使用了PIN码；➢ 是否是在线交易订单；➢ 诈骗行为（分类标签）。

包含推荐系统算法开发和评估所需的用户评分、电影元数据和标签。