联通大数据的典型应用案例

联通的试点流量清单查询系统挺有意思的，主要通过大数据平台为客户流量记录查询服务。服务人员能快速查询客户的上网记录，客户自己也能通过自助查询来了解自己的流量情况，尤其是当流量异常时。这款系统还在试点阶段，预计 10 月会正式发布，覆盖北京、黑龙江、浙江和重庆。嗯，整个系统依赖英特尔至强平台和 Hadoop 开发版的方案，简直是大数据应用的经典案例。如果你有类似的大数据需求，可以看看联通的这个项目，了解一下他们是如何数据的。顺便提一下，其他相关的大数据工具和应用也值得关注，像 Hadoop、Spark 等都能为你不少灵感哦。

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

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；

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

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

大数据不仅仅是对海量数据的，它还可以你预测趋势、找出规律，甚至为决策依据。这份实验报告，内容覆盖了从财政收入到航空公司客户价值评估的多种实践案例，步骤清晰，实验结果也详细。不管你是新手还是老司机，都能从中学到多有用的技术和方法。尤其是结合程序运行结果、实测数据，能让你更直观地理解大数据的应用价值。如果你对大数据感兴趣，或者正在进行类似的项目，这份报告绝对值得一看。

大数据挖掘的过程其实挺有意思的，尤其是在实际应用中，多步骤都可以通过 Python 来高效实现。比如，数据采集这一块，你可以使用Scrapy来爬取网页，或者用Pandas做数据预，清洗掉无用信息。接下来，数据存储就比较讲究了，HDFS能让你海量数据，而MongoDB则适合存储非结构化数据。，进入数据的阶段，NumPy和Scikit-learn能帮你做多数学和机器学习方面的操作，甚至可以根据数据建立预测模型。数据可视化也挺重要的，Matplotlib和Seaborn是不错的工具，它们能把复杂的结果展示得既直观又美观。如果你想深入了解这些步骤，还可以通过 Jupyter Notebook 来实践，