企业大数据处理 Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践 完整pdf 资源名称:企业大数据处理 、 、 与 应用实践 完整 第一部分 准备工作 第 章 基础环境准备 第二部分 核心技术 第 章 详解 第 章 原理及部署 第 章 数据摄入 第 章 客户端 第 章 日志收集 第 章 分布式消息队列 第三部分 项目实践 第 章 数据平台 第 章 监控系统 资源截图: 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 98 浏览
大数据大创新-阿里巴巴云上数据中台之道 资源名称:大数据大创新 阿里巴巴云上数据中台之道 内容简介: 在 集团内,数据人员面临的现实情况是:集团数据存储已经达到 级别,部分单张表每天的数据记录数高达几千亿条;在 年 双 购物狂欢节 的 小时中,支付金额达到了 亿元人民币,支付峰值高达 万笔 秒,下单峰值达 万笔 秒,媒体直播大屏处理的总数据量高达百亿级别且所有数据都需要做到实时、准确地对外披露 巨大的信息量给数据采集、存储和计算都带来了极大的挑战。《大数据之路 大数据实践》就是在此背景下完成的。本书中讲到的 大数据系统架构,就是为了满足不断变化 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 98 浏览
触手可及的大数据分析工具 Tableau案例集 完整pdf 资源名称:触手可及的大数据分析工具 案例集 完整 第 部分 使用概述第 章数据可视化 用数据讲故事 数据不只是数字 在数据中寻找什么 本章小结 第 章 概述 的发展历程 产品简介 版本新特性 本章小结 第 章 应用优势 简单易用 极速高效 美观交互的视图与界面 轻松实现数据融合 简便的管理 灵活的配置 本章小结 第 章 功能介绍 数据连接 数据文件连接 数据库连接 了解 工作区 本章小结 第 部分新手上路第 章创作第一个仪表板 排序 分层与分组 分层 分组 参数设置 语法操作 主要功能函数简介 快速表计算 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 98 浏览
BIG DATA大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践 资源名称: 大数据系统构建:可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践 内容简介: 随着社交网络、网络分析和智能型电子商务的兴起,传统的数据库系统显然已无法满足海量数据的管理需求。 作为一种新的处理模式,大数据系统应运而生,它使用多台机器并行工作,能够对海量数据进行存储、处理、分析,进而帮助用户从中提取对优化流程、实现高增长率的有用信息,做更为精准有效的决策。 但不可忽略的是,它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。 本书将教你充分利用集群硬件优势的 架构,以及专门用来捕获和分析网络规模数据 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 98 浏览
零起点Python大数据与量化交易 (何海群著) pdf_Python教程 资源名称:零起点 大数据与量化交易 何海群著 第 章 从故事开始学量化 第 章 常用量化技术指标与框架 第 章 金融数据采集整理 第 章 案例汇编 第 章 整体架构 第 章 模块详解与实盘数据 第 章 量化策略库 第 章 海龟策略与自定义扩展 第 章 函数库与策略开发 第 章 扩展与未来 资源截图: 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 99 浏览
架构大数据 大数据技术及算法解析 资源名称:架构大数据 大数据技术及算法解析 内容简介: 本书从大数据架构的角度全面解析大数据技术及算法,探讨大数据的发展和趋势。不仅对大数据相关技术及算法做了系统性的分析和描述,梳理了大数据的技术分类,如基础架构支持、大数据采集、大数据存储、大数据处理、大数据展示及交互,还融合了大数据行业的最新技术进展和大型互联网公司的大数据架构实践,努力为读者提供一个大数据的全景画卷。 资源目录: 第 章 大数据技术概述 大数据的概念 大数据的行业价值 大数据问题的爆发 大数据处理流程 大数据技术 基础架构支持 数据采 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 99 浏览
赤裸裸的未来 : 大数据时代:如何预见未来的生活和自己(带目录) 资源名称:赤裸裸的未来 大数据时代 如何预见未来的生活和自己(带目录) 内容简介: 全书主题聚焦于未知与未来,但论述绝非建立在想象之上的空中楼阁,其间穿插着大量事例,或基于客观现实,或依据科学推测,生动有趣。 塔克尔通过大量的访谈和调查,约见各领域的权威人士,积累了极为丰富的素材,提取了他们有关现实的观点和对未来的预期,为我们展开了有关未来社会各领域的翔实可信的图景,讲述的虽是前沿科技主题,内容却平实亲和。就个人而言,我们生活在一个 超级透明 的世界,我们泄露出去的海量信息无处不在。若将这些信息收集起来, 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 100 浏览
大数据分析:方法与应用 资源名称:大数据分析:方法与应用 内容简介: 本书介绍数据挖掘、统计学习和模式识别中与大数据分析相关的理论、方法及工具。理论学习的目标是使学生掌握复杂数据的分析与建模;方法学习的目标是使学生能够按照实证研究的规范和数据挖掘的步骤进行大数据研发,工具学习的目标是使学生熟练掌握一种数据分析的语言。本书内容由 章构成:大数据分析概述,数据挖掘流程,有指导的学习,无指导的学习,贝叶斯分类和因果学习,高维回归及变量选择,图模型,客户关系管理、社会网络分析、自然语言模型和文本挖掘。 本书可用做统计学、管理学、计算机科 网络资源 2025年08月27日 0 点赞 0 评论 100 浏览