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Spark大数据处理技术 完整pdf
资源名称： 大数据处理技术 完整 第 章 系统概述 大数据处理框架 大数据处理框架 表达能力 子系统 小结 第 章 及编程接口 程序 分区（ ） 优先位置（ ） 依赖关系（ ） 分区计算（ ） 分区函数（ ） 创建操作 集合创建操作 存储创建操作 转换操作 基本转换操作 键值 转换操作 再论 依赖关系 控制操作（ ） 行动操作（ ） 集合标量行动操作 存储行动操作 小结 第 章 运行模式及原理 运行模式概述 运行模式列表 基本工作流程 相关基本类 模式 部署及程序运行 内部实现原理 模式 部署及程序运行
架构大数据 大数据技术及算法解析 中文pdf
资源名称：架构大数据 大数据技术及算法解析 中文 第 章大数据技术概述第 章大数据基础支撑 数据中心及云计算第 章云计算先行者 的三驾马车第 章云存储系统第 章数据采集系统第 章 与 第 章 大数据统一计算平台第 章 流计算系统第 章 、 与 第 章大数据与数据挖掘第 章深度学习第 章电子商务与社会化网络大数据分析第 章大数据展示与交互技术第 章大数据安全与隐私第 章大数据技术发展趋势第 章知名企业大数据架构简介 资源截图：
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：
Hadoop Spark 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 完整pdf
资源名称： 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 完整 第 章 大数据与机器学习 第 章 虚拟机软件的安装 第 章 操作系统的安装 第 章 的安装 第 章 的安装 第 章 命令 第 章 第 章 的安装与介绍 第 章 第 章 的集成开发环境 第 章 创建推荐引擎 第 章 数据集 第 章 决策树二元分类 第 章 逻辑回归二元分类 第 章 支持向量机 二元分类 第 章 朴素贝叶斯二元分类 第 章 决策树多元分类 第 章 决策树回归分析 第 章 使用 数据可视化 资源截图：
大数据社会对证券公司的挑战与机遇 毛义彬 某证券公司架构师 pdf
资源名称：大数据社会对证券公司的挑战与机遇 毛义彬 某证券公司架构师 资源截图：
Hadoop大数据处理技术基础与实践 完整pdf
资源名称： 大数据处理技术基础与实践 完整 基础与实践第 章 概述 ． 来源和动机 ． 体系架构 ． 与分布式开发 ． 行业应用案例分析 ． ． 在门户网站的应用 ． ． 在搜索引擎中的应用 ． ． 在电商平台中的应用 ． 小结第 章 安装与配置管理 ． 实验准备 ． 配置一个单节点环境 ． ． 运行一个虚拟系统 ． ． 配置网络 ． ． 创建新的用户组和用户 ． ． 上传文件到 并配置 、 环境 ． ． 修改 ． 配置文件 ． ． 修改 主机名 ． ． 绑定 与 ． ． 关闭防火墙 ． 节点之间的免密码
Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战
资源名称： 机器学习与大数据实战 内容简介： 本书从浅显易懂的 大数据和机器学习 原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分类、分析、训练、建模、预测、机器学习（推荐引擎）、机器学习（二元分类）、机器学习（多元分类）、机器学习（回归分析）和数据可视化应用等。书中不仅加入了新近的大数据技术，还丰富了 机器学习 内容。 为降低读者学习大数据技术的门槛，书中提供了丰富的上机实践操作和范例程序详解，展示了如何在单机 系统上通过 虚拟机安装多机 虚拟机，如何建立 集群，再建立 开发环境。书中介绍搭建的上机实
Storm实战:构建大数据实时计算 带书签 完整PDF
资源名称： 实战 构建大数据实时计算 带书签 完整 第 章 基础 能做什么 特性 其他流计算系统 应用模式第 章 初体验 本地环境搭建 集群第 章 构建 基本概念 构建 小结第 章 的并行度 并行元素 配置并行度 一个运行中 的例子 如何更新运行中的 的并行度第 章 消息的可靠处理 简介 理解消息被完整处理 消息的生命周期 可靠相关的 高效地实现 选择合适的可靠性级别 集群的各级容错 小结第 章 一致性事务 简单设计一：强顺序流 简单设计二：强顺序 流 的原理 第 章 总体概述 本地模式 远程模式 一个复