大数据气象数据分析

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。

在数据分析领域，CSV（逗号分隔值）文件是一种通用格式，用于跨平台数据存储和初步分析。本案例提供多个城市的气象数据，每个城市对应一个CSV文件，如ferrara_270615.csv、cesena_270615.csv等，包含日期、时间、气温、湿度、风速、风向、降水量等气象要素。CSV文件结构简单明了，每行记录一个数据点，列之间以逗号分隔。例如，“ferrara_270615.csv”记录了2015年6月27日费拉拉的气象数据，其他城市文件同样记录对应日期的气象信息。可用于趋势分析、异常检测、空间分析、相关性分析、预测模型和可视化展示等多类分析。

第一章：数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析 第二章：计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍 第三章：计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop

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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

Python语言编写的金融大数据挖掘和分析案例配套代码。

深入剖析Rhadoop的开发技术，探索利用Hadoop框架进行高效并行运算的奥秘。该书内容经典，助您驾驭大数据分析领域的核心工具。

大数据分析平台产品技术架构 典型行业应用案例