大数据分析入门

入门 Spark 的大数据，真心推荐《Spark 快速大数据》。上来不整花活，直接带你用最实在的方式搞懂 Spark。没啥复杂的底层代码，重点讲怎么用——比如怎么跑任务、怎么数据、怎么优化性能。比较难得的是，它对核心概念也没一笔带过，像RDD、执行引擎这些，讲得还挺清楚。读下来你不仅会用，还知道背后咋回事。对刚接触 Spark 的你来说，少走不少弯路。有几个不错的相关文章也可以一块看看，像是《Spark 分布式计算框架》，能帮你更系统地理解分布式计算；还有这个 2.0.2 版本的 Spark 发行包，部署测试的时候挺实用；再比如Apache Spark 内存计算那篇，讲了不少内存调度的细节，开

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。

第三章中的基础查询包括以下内容：普通用户连接方式为Conn scott/tiger，超级管理员连接为Conn “sys/sys as sysdba”，断开连接使用Disconnect命令，并保存SQL到文件c:\1.txt，使用Ed命令编辑SQL语句，运行SQL语句用@ c:\1.txt。查询命令包括Desc emp用于描述Emp表结构，Select * from tab查看该用户下的所有对象，Show user显示当前用户信息。在sys用户下查询Emp表时，应使用Select * from scott.emp命令，否则会报错。此外，第3.2节介绍了SQL的基本概念，全称为结构化查询语言，是标

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。

大数据时代的数据分析入门指南，让洞见更准确，让沟通更简洁。从订指标、报预算，到分析市场、评估风险，真正能解决实际问题的数据分析书！用数据表达想法、说服对方和赢得信赖，只有逻辑严密的数据分析才能创造价值、驱动未来！数据分析入门级读物，四个步骤加上Excel通用工具，零基础也能轻松进阶！数据分析其实比你想象得更简单！数据真的有用吗？如何从庞杂的数据中提取对自己有用的信息？如何厘清多种数据关系，锁定问题的关键？如何用数据呈现客观事实，使自己的观点更富逻辑和说服力？用数据解决实际问题的能力，已经成为大数据时代人人必备的硬实力之一。本书摒弃了复杂的统计学原理和数学公式，紧密贴合多种工作场景，介绍了一整套

基于Spark进行气象数据处理和分析 项目完整报告 可直接提交作业

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

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