第一阶段:这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术,以及Scala编程语言。
通过项目实践,你能快速掌握这些技术,获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段:这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术,以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践,你能快速掌握这些技术,获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段:这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术,整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践,快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段:这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习,深化前3阶段技术能力,初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习,你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
2024/10/13 15:34:27 128B 大数据 机器学习 数据挖掘
1
课程简介:某购物电商网站数据分析平台,分为收集数据、数据分析和数据展示三大层面。
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理,此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容(1)文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理(三大组件)②Flume初步使用,实时采集数据③实际案例:使用Flume监控数据,实时收集存储HDFS中(2)大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试(3)数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析,针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase,使用MapReduce和Hive离线分析,其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时,针对不同问题如何优化调整等
2024/10/9 9:38:49 889B Hadoop
1
springboot集成phoenix+hbase整合,完整demo。
springboot集成phoenix+hbase完整demo!!!!!!!springbootphoenixhbase
2024/9/15 6:08:38 302KB spring phoeni hbase 完整demo
1
找不到或无法加载主类org.jruby.Main。
原因是/usr/local/hbase/lib目录下没有jruby-complete-1.7.19.jar文件.,下载本文件,解压缩后将jar文件直接添加到/usr/local/hbase/lib目录下。
2024/9/13 8:05:17 19.33MB hbase
1
本文接着上期介绍的”简单了解Hbase及快速入手之入门教程_01“,着重介绍了hbase的伪分布式部署以及hbase的过滤器。
适合刚入门或者刚接触的小伙伴参考。
2024/9/6 22:23:23 455KB hbase 大数据
1
以hadoop、hbase为基础,hdfs存储文件,hbase存储相应索引,使用分词技术,实现视频的存储及索引,这是一个简单的web项目,欢迎交流学习:770838433
2024/7/26 11:52:29 31.8MB Hbase Hadoop 视频存储 海量
1
hive-hbase-handler-1.2.1.jar解决hive1.2.1,hbase不兼容情况!
2024/6/30 12:21:21 177KB hive hbase
1
记录我的学习之旅,每份文档倾心倾力,带我成我大牛,回头观望满脸笑意,望大家多多给予意见,有问题或错误,请联系我将及时改正;
借鉴文章标明出处,谢谢
2024/6/27 11:36:53 710KB hbase
1
根据图识,项目将分为三个部分。
整个项目基本思路是如何通过爬虫爬取大量数据放到Hbase,然后通过ETL工具初步转化筛选将数据存到mongodb,抽取mongodb的数据进行清洗处理算出模型放到hdfs。
后续进来数据通过模型运算出数据的类型。
项目系统主要包括前端+后端+机器学习,前端采用ReactNative,Native,后端采用Dubbo+Spring+java,机器学习采用Spark进行实现,本项目机器学习-spark代码运行在mesos上。
2024/6/3 3:08:56 106B Spark 机器学习 实战
1
HBase实战超清版带书签共89MB目前站内最清晰版本
2024/5/26 5:41:36 84.85MB HBase HBase实战
1
共 104 条记录 首页 上一页 下一页 尾页
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡