示例集

中南大学Oracle大型数据库实验的代码，包含五个实验，可以直接运行！

华为云的huaweicloud-mrs-example-mrs-2.0.zip是个挺实用的示例资源，适合刚接触华为 MRS 的朋友。里面涵盖了Hadoop、Spark、HBase、Kafka这些核心组件的使用案例，配置方式也比较标准，适合参考和二次开发。 Hadoop 的 WordCount例子就经典，适合你测试分布式作业跑起来没问题。代码结构清晰，日志输出也挺友好，适合边看边改。 HBase 部分的 API 操作讲得蛮细，从建表、写入到查询基本都覆盖到了。适合你用来验证 MRS 里的 HBase 环境搭建是不是成功。 Spark这块内容还不错，是示例中的Spark SQL用法，比较贴近业务场

各种业务流程里的 SQL 逻辑，用存储过程封装一下，调用方便、维护也轻松。MYSQL 的存储过程虽然不像 Oracle 那么强，但拿来搞点分页、批量操作，还是挺顺手的。这个资源里有几个不错的例子，像分页、基础语法、优化方法都有，适合你边看边学，顺手就能改着用。存储过程的语法确实有点反人类，BEGIN...END老得配对，变量声明还挑位置，写不熟真容易出错。建议你边写边执行，多用下DELIMITER，不然调试起来挺烦。分页的逻辑值得看看，尤其LIMIT和偏移量的，通用性蛮高。批量插入、更新这些也有覆盖，代码也清爽，看一遍就能上手。顺带放几个相关链接，有的偏基础，有的讲优化，建议你根据手头项目选着

Weka 的数据能力，配上结构化的 CSV 格式数据，简直是初学者练手、进阶者建模的好帮手。bank-data.csv是个蛮实用的案例，做客户分类、信用评分啥的都挺顺手；而elnino_gz.csv那类气候数据，对研究时间序列预测的同学来说，还挺有挑战性。Weka 的图形界面友好，点几下就能跑模型；你要是喜欢命令行，也能整得明明白白。文件格式也方便，.csv直接能拖进 Weka 里跑，.gz稍微解压一下就行，响应也快。想省事建模、快速试算法，Weka 绝对是个靠谱的选项。

Azure DataBricks 的产品数据示例挺实用的，尤其是你在做数据测试或者建模演示时，用它省心不少。文件是个Products.csv，字段结构清晰，适合直接丢进Databricks跑个小实验，比如建个Delta Table啥的。 产品分类的数据结构比较简单，配合SQL或者PySpark都能快速上手。字段包括ProductID、Category、Price这些，基本不用清洗，直接就能用，适合做演示。 你要是刚好在玩Delta Lake，顺手可以看下Databricks Delta Lake 示例，对接这个Products.csv刚好合适。操作也不复杂，一个LOAD DATA就搞定。 另外

汇集了一系列Spark快速大数据开发的实用示例，助力您高效学习。

women 数据集的线性回归挺适合刚入门回归建模的朋友用来练手。身高当作自变量，体重当因变量，关系简单又直观。你可以直接用 R 或 Python 跑一遍回归，结果一目了然，还能练练画图、调参数。对照身高体重的数据来感受下线性模型的拟合效果，真的挺有。如果你是教学生的，这数据讲起来也方便。配合一些拓展数据，比如 30 位学生的身高体重或 Diabetes 那类数据，还能做横向比较，效果更。

数据集的门道还挺多的，尤其是你准备搞点机器学习项目时，选对数据比调参都关键。数据集其实就是一堆结构化数据，像Excel表格那样，有行有列。每一行是一个样本，每一列是个特征，比如性别、年龄、图像像素啥的。不同阶段你会用到不同类型的数据：训练集教模型学东西，验证集帮你调参数，测试集用来看最终效果。想找数据？Kaggle、UCI 这些平台资源全，也可以自己用numpy和pandas生成。像MNIST、CIFAR-10、IMDb这些都蛮经典，新手老手都能用得上。

这组物流测试数据专为配合 matplotlib 绘图使用而设计，方便用户学习和探索数据可视化技巧。

IRIS 数据集的分类示例，用的是WEKA工具，操作简单、界面友好，蛮适合刚入门机器学习的同学。数据清洗啥的不用太多操作，点点按钮就能跑结果，挺适合做课堂演示或者小项目练手的。 用J48决策树或者NaiveBayes模型跑一遍，准确率还不错，分类结果可视化也方便。你可以换着算法试试，像RandomForest这种集成模型，用起来也没门槛，拖一下就能上。 如果你还不太熟WEKA，建议看看这几个教程：WEKA 分类模型评估教程、WEKA 数据挖掘：分类与回归详解，都有中文，图文还挺详细。 顺带提一句，Iris数据本身结构清晰，特征不多但区分度挺好，适合用来测试各种分类器。你甚至可以拿去和BP 神经