联通大数据的典型应用案例

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。

介绍SQL语句常见的使用场景，有助于加深对SQL知识的理解。

Spark作为大数据处理的重要框架，以其高效、易用和弹性扩展的特性广受欢迎。本资料详细介绍了Spark在Core、SQL和Streaming处理方面的实战案例，帮助读者深入理解Spark的各类应用场景和操作技巧。首先，Spark Core模块提供了分布式任务调度、内存管理和错误恢复等基础功能，案例展示了如何创建SparkContext，并展示了RDD的基本操作和容错机制。其次，Spark SQL允许用户通过SQL或DataFrame/Dataset API进行结构化数据查询和处理，案例展示了不同数据源的注册和SQL查询，以及DataFrame的常见操作和高级功能。最后，Spark Stream

这本实战指南对大数据及其相关技术的当前发展进行了全面总结，在保持理论深度的同时，强调实用价值。包含12个章节，涵盖了以下关键领域： 大数据的定义、特征和发展历程 数据获取和存储技术 数据抽取、清洗和集成 数据的查询、分析与建模方法 异构数据采集技术 文档存储与检索 异种数据的统一访问和转换 基于微博的股票市场预测系统实例 海量视频检索系统实例 HDFS云文件系统实例

查询s_emp表中所有员工的平均工资： SQL> SELECT avg(salary) FROM s_emp; 查询s_emp表中各个部门员工的平均工资及部门名称： SQL> SELECT e.dept_id, max(d.name), avg(e.salary) FROM s_emp e, s_dept d WHERE e.dept_id = d.id GROUP BY dept_id；

信息化浪潮推动下，数据急剧增长，数据分析成为行业竞争的关键和企业创新的战略重点。银行业因业务需求积累了大量数据，如何从中挖掘出有价值的信息并应用于业务经营成为关键。尽管银行业积累了大量高价值数据，但当前数据利用率仍面临多种挑战。在提升管理精细化的背景下，大数据分析能力成为银行重要的核心竞争力。民生银行在凤凰计划项目中，以IT能力为基础，将大数据战略作为关键支持产品、营销和决策的重要举措。

大数据应用产品设计方法及行业案例####一、大数据的定义与特点- 大数据定义：大数据是指超越常规数据库工具处理能力的数据集，包含结构化数据（如数据库表格）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。 - 大数据的特点： - Volume（容量）：数据量庞大。 - Variety（种类）：数据类型多样。 - Velocity（速度）：数据处理速度快。 - Value（价值）：通过适当处理可以产生巨大商业价值。 ####二、大数据的价值体现- 业务平台：利用大数据提升业务性能和服务质量，如精准营销、实时决策。 - IT生产系统：通过大数据分析提高IT效率和安全性。 - 互联网移动网络：改善用户体验，提

典型互联网大数据应用技术体系包含数据存储、计算规则、业务处理等技术模块。数据采集使用高效、智能的方法，数据仓库通过ETL技术实现高效存储和处理。实时计算和大数据存储技术确保数据的快速处理与存储。大数据计算技术和机器学习关键技术用于深度分析，数据分析与可视化技术帮助用户直观理解数据结果，数据共享技术则促进了数据的广泛应用。

该文档包含使用 SparkR 和 sparklyr 进行大数据建模的案例分析，包括飞机航班和出租车等数据集的建模、分析和可视化。文档提供了便利的链接，可供下载数据和源代码。