2023年全国职业院校技能大赛大数据应用开发赛题（第03套）

如果你对大数据应用开发有兴趣，或者正在备战一些比赛，这份资源绝对值得关注。2023 年全国职业院校技能大赛的第 08 套赛题，涉及的数据、挖掘和技术都挺全面的。赛题本身覆盖了比较基础的知识点，但也不乏有点挑战性的内容。你可以用它来练手，或者查缺补漏，毕竟这些赛题都是以实际项目为背景设计的，挺有实际价值的。 如果你想进一步扩展自己的大数据知识，网站上还有一些相关的赛题和解析，像是全国职业技能大赛的系列赛题，以及 MathorCup 等竞赛的深度。这些资源都挺实用的，能你更全面地了解大数据的应用场景和实际操作技巧。 建议你在刷题的同时，关注一些大数据开发框架的知识，像是 Hadoop、Spark

这是2017年全国职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项的比赛试题。

使用Scala编写Spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中的user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail表的增量数据抽取到Hive的ods库对应的表中。具体步骤包括：1、抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到ods库中的user_info表，根据operate_time或create_time作为增量字段，只添加新增数据，并静态分区为当前比赛日前一天的日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。2、使用Hive CLI执行show partitions ods.use

2011年全国赛A题《城市表层土壤重金属污染分析》的相关资料，包含题目、数据、优秀论文以及部分解题代码（Matlab）。

2023年美国大学生数学建模竞赛E题的思路分析及详细参考资源，包含文章、代码和论文，全面辅助美赛期间的准备工作。

《2023MathorCup大数据挑战赛：探索与分析》提供了一个宝贵的平台，让参赛者展示他们的数据分析和挖掘能力。本次比赛的数据集打包在名为“2023MathorCup大数据挑战赛数据集.rar”的压缩文件中，包含多个子文件，每个子文件都可能蕴含丰富的信息，等待参赛者发掘。大数据是指那些在传统数据处理工具难以捕获、管理和分析的海量、高速和多样化的信息资产，具有四个基本特征：大量、高速、多样和价值。数据集是数据科学的核心组成部分，包括用于训练模型或进行统计分析的具体数据，可以是结构化的（如表格形式）或非结构化的（如文本、图像或音频）。参赛者需深入研究数据结构和潜在关系，以提取有价值的信息。

这份试题涵盖了Hadoop、Hive、Spark、mapreduce等大数据核心技术，考察了考生对这些技术的理解和应用能力，是国家级考试比赛的宝贵参考资料。

大数据考试的最新真题及详细答案内容。

大数据团队赛知识框架 一、大数据基础1. 大数据的概念、特点和价值2. 大数据技术栈3. 大数据处理流程 二、大数据处理技术1. Hadoop 生态系统2. Spark 生态系统3. NoSQL 数据库4. 数据仓库和数据湖 三、大数据分析技术1. 机器学习算法2. 深度学习算法3. 数据可视化4. 自然语言处理 四、大数据应用场景1. 金融风控2. 电商推荐3. 医疗健康4. 交通物流 五、大数据团队赛备赛1. 赛题分析和解题策略2. 团队协作和分工3. 代码调试和优化4. 项目展示和答辩