大数据项目

Azkaban大数据项目原理详解：本资源详细解析了Azkaban大数据项目，涵盖了工作流调度系统的重要性、常见工作流调度系统、Azkaban与Oozie的比较以及Azkaban集群模式安装方法。在数据分析系统中，工作流调度系统是管理复杂任务单元的关键，例如Shell脚本程序、Java程序和MapReduce任务等。Azkaban作为一种轻量级的任务调度系统，相比于Oozie更易于配置和使用。

ZSmart国内主要大数据项目简介 | 序号 | 项目名称 | 项目介绍 | 项目收益 ||------|-------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------|| 1 | 重庆电信大数据流量运营 | 引入移动DPI、信令等数据源，准确分析用户行为偏好，动态用户360°标签视图，构建SNA、协同过滤等业务模型，实现上网兴趣偏好个性化引导，流量套餐针对性营销。 | 内容推荐成功率提升6倍以上，户均流量提升40%，流量收入月增收18万元。 || 2 | 广西电信上网清单查询 | 根据移动DPI数据，提供用户上网行为清单查询，帮助客户精细化了解流量消费详情，透明消费。 | 查询效率提升，客户感知提升，月处理客户流量投诉2000多例。 || 3 | 江西电信ODS系统ETL云化 | 依托大数据海量处理能力，把ODS上客户评级、积分计算等计算量巨大的任务迁移到依托大数据平台，实现ETL计算、调度云化。 | 数据处理效率比传统方式提升5倍以上，有效降低分析系统负荷。 || 4 | 山东移动智能景区 | 利用信令数据，为旅游景区提供客流分析、客源分析、游览行为分析、游客特征分析、游客精确营销等功能，满足景区的游客洞察与营销需求。 | 业务创新，数据增值变现助力旅游信息化，改善社会民生。 || 5 | 湖南移动客户感知 | 依托大数据对海量网络信令分析，建立QoE体系，从用户感知角度去发现网络潜在问题，主动感知异常并及时优化。 | 提升VIP客户感知，客户网络质量投诉降低85%。

本指南从Spark基础概念出发，讲解其部署模式和搭建步骤，深入探讨RDD计算模型、创建和操作方法，并涉及分布式计算和机器学习等应用，帮助你实战运用Spark。

实战演练：三大数据项目深入解析 项目一：大数据平台基础 本项目将带您深入了解大数据平台的核心概念和技术架构，为后续项目学习奠定基础。 项目二：驴妈妈大数据平台 我们将以驴妈妈大数据平台为例，解析其数据处理流程、架构设计和应用场景，展示大数据在旅游行业的实际应用。 项目三：电商离线数据分析平台 通过某团购网案例，我们将探讨电商领域如何利用离线数据分析平台进行用户行为分析、商品推荐和销售预测等，挖掘数据价值。 学习资料 项目相关视频讲解 完整项目源代码 项目文档和参考资料 相关软件工具 通过这三个项目的学习，您将获得实践经验，并提升大数据分析能力。

大数据项目中详细介绍了如何应对大数据反爬技术的随堂笔记。

在当今信息化社会，数据已成为企业决策的重要依据，汽车行业亦如此。本项目以大数据技术Hadoop和Hive，结合JavaWeb开发，构建完整的汽车销售数据分析系统。Hadoop作为分布式计算框架，处理汽车销售原始日志数据，利用其高容错和可用存储特性。Hive作为数据仓库工具，通过SQL查询和分析大规模数据集。JavaWeb负责展示数据，实现各类图表的动态展示和用户友好的交互界面，提升数据理解和用户体验。

本节内容将围绕大数据项目之Spark实时数据采集进行详细的知识点总结。离线计算是指通过批处理的方式计算已知的所有输入数据，数据在计算前已经全部就位，不会发生变化，数据量大且保存时间长，在大量数据上进行复杂的批量运算。实时计算是指通过流处理方式计算当日的数据，例如使用Spark Streaming等技术。实时计算需要通过代码，往往需要对接多种数据容器完成，相对开发较为复杂。

在IntelliJ IDEA中运行去哪儿网的景点大数据代码时，可参考以下技术步骤，以确保项目的顺利执行： 1. 大数据处理框架 使用Hadoop、Spark或Flink等大数据框架，这些框架能够高效处理PB级别的数据，非常适合对旅游数据进行深入分析。 2. 数据存储 数据可能存储在HDFS或NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）中，以支持并发读写。 3. 数据处理 采用MapReduce、Spark SQL或DataFrame等工具进行数据清洗、转换和聚合，提取有效信息。 4. IntelliJ IDEA配置 在IDEA中执行大数据代码时，可通过Big Data Tools或Scala插件等插件支持代码编写、调试和运行。 5. 数据可视化 借助Tableau、Echarts或Pandas等工具，将数据处理结果以图表形式直观展现。 6. 数据挖掘 \"result\"和\"sight\"文件可能包含处理结果和特定景点数据，适合进行用户行为分析、景点预测等数据挖掘任务。 7. 编程语言 代码可用Java、Scala或Python编写。 8. 版本控制 建议使用Git进行项目版本控制，确保团队协作中的代码管理。 9. 测试与部署 项目包含单元测试和集成测试，部署可选择本地集群或云环境（如AWS、Azure）。 10. 性能优化 针对大数据处理效率，项目可涉及并行计算、内存管理和资源调度等优化。

这是一门Flink SQL大数据项目实战课程，基于Flink 1.14.3版本。课程涵盖Flink Table编程、SQL编程、Time与WaterMark、Window操作、函数使用、元数据管理等核心内容，通过一个完整的实战项目深入讲解Flink SQL的流式项目开发。无论是零基础还是有基础的学员，都能通过本课程快速掌握Flink SQL流批一体技术，并积累实战经验。

本课程源于实际生产项目，所有代码在现网大数据集群上稳定运行，拒绝使用演示数据。课程详细覆盖了离线分析和实时分析的大多数应用场景，通过三个真实生产案例，深入探讨如何优雅地整合Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Redis、MySQL等关键大数据技术，并实际应用于项目中。