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使用 Spark Streaming 进行实时分析 在当今数据驱动的世界里，实时数据分析变得至关重要。P.K. Gupta 和 Megh Computing 在 #HWCSAIS17 中提出了一种利用 Spark Streaming 结合 FPGA as a Service (FPGAaaS) 的技术来加速实时分析的方法。 Spark Streaming 用于实时分析 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个重要模块，它提供了对实时流数据处理的支持。通过微批处理的方式，Spark Streaming 能够高效地处理大量的流数据，并且能够与 Spark 的核心功能（如

如果你想深入了解大数据，是在实际应用中的技巧，Packt.Practical.Big.Data.Analytics.2018.1.epub这本书还是挺不错的。它带你从理论到实践，适合刚接触数据的朋友。书中的内容涵盖了大数据的各个方面，像是使用Python数据、Spark的使用等都得清楚。书中的案例也挺实用，能你更好地理解如何在项目中应用这些工具。如果你之前接触过一些基本的编程，拿到这本书之后，基本上能快速上手，搞定大数据的基本操作。嗯，尤其是Python和Spark，这些工具在实际工作中常见，掌握它们对你未来的职业发展有。如果你要是感兴趣，还可以查看相关的资源，比如这几篇文章，给你更多的视角和

UNION: 并集，查询所有内容，重复的记录去除。示例：SELECT * FROM emp UNION SELECT * FROM emp20; UNION ALL: 并集，查询所有内容，包括重复记录。示例：SELECT * FROM emp UNION ALL SELECT * FROM emp20; INTERSECT: 交集，仅显示两个表中的重复记录。示例：SELECT * FROM emp INTERSECT SELECT * FROM emp20; MINUS: 差集，仅显示一个表中有而另一个表中没有的记录。示例：SELECT * FROM emp MINUS SEL

实时数据流的实战书，推荐你看《Practical Real-Time Data Processing and Analytics》这本资源。里面讲得蛮清楚，从 Apache Storm 的 Spouts、Bolts 到 Spark Streaming 的小批模式，再到 Flink 的 事件时间、状态管理这些点，都挺有价值的。 Storm 的消息流设计比较轻量，适合那种对延迟要求高的应用，比如风控系统。你要是用 Kafka 接数据，想快速出个报警结果，用 Storm 合适。 Spark Streaming就偏稳重一些。它走的是“微批”路线，适合跟 Spark 的整个生态打配合，比如你要用 Spa

MATLAB导入Excel代码可靠性分析 这是MATLAB代码的集合，系统地将基于csv的事件日志导入标准格式分析基准指标，以纵向跟踪在役舰队的绩效。根据时间段和感兴趣的系统选择，导出为用户友好的Excel格式。

作为数据科学认证的一部分，我完成了UCLA Extension Predictive Analytics课程的最终项目。在这个项目中，我使用了Tableau创建了视觉化效果，并使用R进行了统计分析。分析的数据集来自于葡萄牙实时议会选举结果，每10分钟收集一次数据，涵盖了各个区域和政党的投票情况，包括总选票、空白票和废票的数目和百分比。我还探索了机器学习模型在预测选民投票率方面的潜力。这些数据来自于UC Irvine机器学习存储库。更多信息可以在其网站上找到。

重新构想的报表功能，操作界面友好，逻辑也清晰。IBM Cognos Analytics 的报表教程还挺适合刚上手这套工具的朋友。教程内容从报表的基础概念讲起，到可视化图表、地图、列表组件的搭建，每一步都有图、有，操作起来不会迷路。 详细的图文教学，像页眉页脚怎么加、调色板样式怎么配，教程里都写得蛮细的。还有个小亮点，摘要小部件和地图可视化的用法讲得实用，配合实际业务场景举例，学完直接上手也没啥问题。 导航设计简单明了，功能菜单比较集中，切换操作响应也快。用户界面部分有专门的附录，包括弹窗拦截器、自定义工具箱，比较贴心。你要是刚入门 Cognos，或者想提升下报表表达力，这份教程还真挺值一读。

Strikingly 的数据架构用得挺巧。利用AWS配合Apache Kylin搞了个高并发、低延迟的 BI 平台，支持全球访问、数据秒级查询，部署效率也高。你要是正好在搭建大数据平台或者玩多租户查询这一块，这份 PDF 绝对值得一看，案例实在，落地性强。

Big data technology has become a hot research topic in the field of education, focusing on analyzing large amounts of educational data collected to improve teaching methods and enhance education quality. Among educational big data, learning analytics is particularly important, as it helps teachers u

IBM 的 Cognos Analytics 教程配套数据，整理得还挺齐全的，直接解压就能用，省了不少事儿。像你平时练习报表生成、数据建模，这份数据文档用起来顺手。不用自己瞎编数据，也不用连数据库，直接开搞。文档里是标准格式，字段清晰，做各种练习题或者模拟企业报告都挺方便的。响应也快，和官方教程对起来刚刚好。另外，如果你还在摸 Cognos 的门道，那下面几个教程也蛮推荐的：IBM Cognos ReportNet 教程、Cognos 指南，对着数据跑一跑，理解更快。哦对了，记得用完别乱动文件名，不然有些路径对不上。如果你是初学者，建议先从查询构建器那块开始，比较直观，也容易上手。