资源介绍

  • 技术与场景：
    覆盖 Spark MLlib（推荐）、Kafka+Spark（实时流）、Sqoop+Hive+HBase（日志分析）、HDFS+Spark+MySQL+Spring（用户行为） 等技术栈，对应 电影推荐、实时监控、日志分析、用户行为画像、点击流处理 等实战场景，串联大数据全生命周期（采集→存储→计算→应用）。
  • 核心案例：
    1. 推荐系统：Spark MLlib 协同过滤实现个性化推荐，掌握机器学习 + 大数据融合。
    2. 实时流：Kafka+Spark Streaming 构建实时数据 pipeline（如日志监控、预警）。
    3. 日志分析：Sqoop+Hive+HBase+Kettle 处理海量日志（如论坛行为分析），熟悉工具链协同。
    4. 用户行为：HDFS 存储 + Spark 计算 + Spring 服务，输出行为画像（电商 / 应用场景），支撑业务决策。
    5. 点击流：全链路处理高并发点击数据（采集→分析），适配电商、广告等场景。
    6. 特色案例：吉首大学结合地方数据（教育、产业），强化行业场景适配能力。
  • 教学价值：
    以 实战案例 串联大数据生态（Hadoop、Spark、Kafka 等），覆盖 数据处理全流程（ETL、存储、计算、应用），提升 技术整合与业务落地能力，适配实习实训中 “学练结合”，快速掌握大数据在推荐、流处理、日志分析等场景的核心应用。

资源图片

声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。