大数据原理及应用实验报告大数据分析实践案例

大数据的与应用案例讲得还挺细的，尤其是对Hadoop生态的拆解，蛮适合刚入门或者想系统捋一遍的前端朋友看一看。嗯，它不是讲怎么撸代码，但对你理解大数据架构、后端接口、数据流转逻辑挺有。Hadoop 的HDFS是怎么存储 TB 级数据的，MapReduce怎么拆解计算任务都说得明明白白，还顺带提了下YARN、Hive这类常见工具，干货不少。另外，国内外的技术发展也顺手提了一嘴，虽然不是重点，但能帮你大致知道业界都怎么玩，算是长点见识。如果你最近在搞可视化平台、BI界面、或者和后端协作搭数据功能，推荐花半小时扫一遍这篇。需要动手的朋友也可以顺着下面这些链接看一看，像《构建大数据 hadoop 分布

大数据实验报告主要涵盖了HDFS操作的基本内容和实践要求。通过学习HDFS的角色及其Shell命令和Java API的使用，深入理解了如何高效地处理大规模数据集。实验环境包括Linux操作系统和Eclipse作为Java开发环境，确保了实验的稳定性和性能。具体实验内容包括文件操作（上传、下载、追加、删除）、目录操作（创建、删除）、文件信息查询等，成功实现了文件的移动和信息显示。在实验过程中还解决了数据库连接问题，确保了实验顺利进行。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

本报告使用Minhash技术分析了两个文本数据集Amazon News和Google Report的Jaccard相似度，找出每条记录在另一个数据集中的最佳匹配结果。

随着大数据时代的兴起，各行业面临如何最大化数据利用的挑战。详细介绍了一个大数据产品的设计方案，包括产品架构、关键技术以及在教育、医疗、交通和政府等多个领域的应用场景。

金融系统包括对公客户综合积分子系统、展业通客户综合收益分析子系统、授信客户资金结算子系统、对公柜面交易流水分析子系统等。

本书深入探讨大数据分析的理论基础和实践应用，从前沿研究视角出发，阐释如何将理论知识转化为实际商业价值。 全书涵盖数据分析流程的各个环节，包括： 业务场景分析与建模: 剖析不同行业的大数据应用场景，阐述分析建模流程、关键任务以及模型部署的关键要素。 数据处理: 详细介绍数据收集、抽样、预处理等环节的实施要点。 模型技术: 系统讲解各类模型技术及其应用，包括预测分析、描述分析、生存分析、社交网络分析等，涵盖线性回归、Logistic回归、决策树、聚类、关联规则、序列规则、神经网络、支持向量机、集成学习（Bagging、Boosting、随机森林）等。 实践应用: 阐述如何将分析成果转化

基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业