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內容簡介： 大数据技术的落地依赖“工具链掌握+场景化应用”的双重能力。从 Python 爬虫、Hive数据分析到 Flink 实时计算、数仓架构设计，技能点的综合应用能力已成为企业招聘的核心标准。本书以“真实项目驱动实训”为核心思路，精选 4 个典型实训项目构建阶梯式训练体系，涵盖离线处理、实时计算、数仓设计等核心场景，强化工程思维；整合 Python 爬虫、Hive、Flink、Kafka 等多种主流工具，覆盖数据采集、清洗、存储、分析、可视化全流程；融入大数据竞赛考点，衔接岗位技能需求。本书适合作为高等学校大数据相关专业的实训教材，也可为数据工程从业者提供实践参考。 關於作者： 张志伟，副教授，宿州学院信息工程学院软件工程教研室主任，博士毕业于华南理工大学计算机科学与技术专业，研究方向为数据科学与大数据技术、人工智能，主持多项国家自然科学基金委员会项目和省级项目，编写图书3部。 目錄： 第 1 章 历史天气数据分析项目 .1 任务一 需求分析 .1 任务二 技术架构分析及设计 .2 任务三 历史天气数据采集 .5 任务四 导入天气数据至 Hive .13 任务五 历史天气数据分析 .22 任务六 结果指标表导出 .33 任务七 数据可视化 .36 第 2 章 音乐推荐系统 .44 任务一 需求分析 .44 任务二 技术架构分析及设计 .45 任务三 数据集合和项目概述 .47 任务四 数据加载模块 .52 任务五 数据统计模块 .55 任务六 离线推荐模块 .59 任务七 实时推荐模块 .65 第 3 章 电商离线数仓 .72 任务一 需求分析 .72 任务二 数仓概述及架构分析 .73 任务三 数据源 .75 任务四 数仓建设 .77 任务五 工作流调度 117 任务六 数据可视化 .128 第 4 章 智慧社区实时数仓 .136 任务一 需求分析 .136 任务二 技术架构分析及设计 .137 任务三 数据源与预处理 .140 任务四 实时计算框架配置 .153 任务五 DIM 层构建 .155 任务六 ODS 层构建 .169 任务七 DWD 层构建 .174 任务八 DWS 层构建 .182 任务九 数据可视化与应用 .192 附录 A Hadoop 部署与配置 .196 附录 B MySQL 部署

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