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文档简介

大数据基础编程、实验和案例教程（第3版）一、大数据概述1.大数据定义与特点a.大数据定义：大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低的数据集合。b.大数据特点：数据量大、类型多样、价值密度低、处理速度快。c.大数据应用领域：金融、医疗、教育、交通、能源等。2.大数据技术体系a.数据采集：包括数据采集工具、数据采集方法等。b.数据存储：如分布式文件系统、数据库等。c.数据处理：包括数据清洗、数据挖掘、数据分析等。d.数据可视化：通过图表、图形等方式展示数据。3.大数据编程语言与工具a.编程语言：Python、Java、Scala等。b.数据处理工具：Hadoop、Spark、Flink等。c.数据挖掘工具：R、Python的Scikitlearn等。d.数据可视化工具：Tableau、PowerBI等。二、大数据基础编程1.Python编程基础a.变量与数据类型：变量定义、数据类型（整数、浮点数、字符串等）。b.控制结构：条件语句、循环语句。c.函数：定义、调用、参数传递。d.文件操作：读取、写入、文件格式。2.Java编程基础a.数据类型与变量：基本数据类型、引用数据类型。b.控制结构：if语句、switch语句、循环语句。c.类与对象：类定义、对象创建、封装、继承、多态。d.异常处理：trycatch语句、异常类型。3.Scala编程基础a.数据类型与变量：基本数据类型、引用数据类型。b.控制结构：if语句、switch语句、循环语句。c.集合操作：列表、元组、映射、集合操作。d.函数与高阶函数：函数定义、高阶函数。三、大数据实验与案例教程1.Hadoop实验a.Hadoop环境搭建：安装、配置Hadoop。b.HDFS操作：文件、、删除。c.MapReduce编程：编写MapReduce程序、运行程序。d.YARN资源管理：配置YARN、提交作业。2.Spark实验a.Spark环境搭建：安装、配置Spark。b.Spark操作：RDD操作、DataFrame操作。c.SparkSQL编程：编写SparkSQL程序、查询数据。d.SparkStreaming编程：实时数据处理。3.数据挖掘与案例a.数据预处理：数据清洗、数据集成、数据变换。b.数据挖掘算法：分类、聚类、关联规则挖掘。c.案例分析：电商推荐系统、金融风控系统。d.模型评估与优化：准确率、召回率、F1值等指标。1.《大数据技术原理与应用》2.《Python编程：从入门到实践》3.《Java核心技术》4.《

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