大数据的智慧城市应用讲得还挺全面的，尤其是开头提到的美国政策和中国院士观点，信息量不小。PPT 里提到了不少现实问题，比如规划不到位、技术不成熟等，接地气。适合用来入门、分享或者做个简单汇报展示。 智慧城市的大数据应用讲得挺细，比如提到云产业发展时，别忘了数据这块儿更关键，别一上来就铺基础设施。还有技术短板问题也说得实在，确实得靠政策推动和资金投入才能搞定。 你要是想搞大数据项目，这份 PPT 能帮你理清思路，适合项目初期阶段看一看，避免踩坑。看完要是对MapReduce、Spark这些技术感兴趣，文末那几个链接都挺实用的，可以点进去深挖一下。

Delphi深度编程及其项目应用开发，包括数据库存储和网络开发。

传智播客的大数据课程内容真挺全，覆盖了从 Hadoop 到 Spark 再到可视化和云平台的方方面面。对于前端或全栈转大数据的朋友来说，这套内容还蛮适合入门和进阶用的，关键是实战项目也安排得比较多，学完就能立马上手做东西。

本书重点介绍智慧城市中大数据分析技术的信息与通信创新。作者深入剖析了大数据技术在智能交通、能源管理、公共安全等领域的应用，探讨了大数据技术对城市规划、决策支持和城市治理带来的变革。本书对大数据技术在智慧城市中的创新应用提供了全面的概述，对于大数据技术的研究人员、从业人员和城市规划者来说具有重要参考价值。

4.2工业大数据技术架构参考工业互联网架构，本节从功能层面给出工业大数据的技术框架。其中工业大数据管理能力包括数据采集与交换、数据预处理与存储、数据工程与数据建模四个方面；工业大数据分析能力涵盖支持离线批量计算和在线实时计算的分布式分析框架，以及各类工业领域分析算法库的应用。

这本书是由安纳德·拉贾拉曼和杰夫·乌尔曼多年来在斯坦福大学开设的一门为期一个季度的课程的教材演变而来。这门名为“网络挖掘”的课程CS345A原本是设计为高级研究生课程，但现在也对高年级本科生开放并且颇具吸引力。随着尤尔·莱斯科维奇加入斯坦福大学教职，我们对材料进行了大幅重新组织。他引入了一门新的课程CS224W，专注于网络分析，并且在CS345A中添加了新的内容，该课程已经更名为CS246。三位作者还推出了一门大规模数据挖掘项目课程CS341。本书现在包含了这三门课程中教授的内容。

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。

汇集来自全球科学、医学和商业领域的专家见解，展示大数据在各领域的应用。帮助激发大数据领域的进一步创新。内容涵盖物理、生物、能源、医疗和商业等多个领域的最新研究成果，并探讨反欺诈、隐私保护、法律合规和伦理等关键话题。

牛客网招聘岗位的统计项目，是个挺实用的综合练手项目，尤其适合想把大数据技术落地的小伙伴。项目用了Hadoop的全家桶：HDFS负责存数据，MapReduce做计算，Hive搞，环环相扣，流程清晰。 招聘信息的数据采集用的是爬虫，抓岗位名、薪资、地区这些字段，字段还挺丰富。前期数据清洗这块，主要就是去掉无效行、补缺失值，保持质量，后面查询才不会出幺蛾子。 数据存 HDFS之后，可靠性和容错性不用太担心。用 MapReduce 做统计，比如各岗位数量、分布情况，也都挺顺的，效率也还不错。 像Hive这种工具对你不太熟 SQL 的同学也挺友好，HQL 语法像 SQL，学习成本低。建表后了岗位热度、地