免费人妻中文不卡无码_日本精品爽爽van在线_久久精品国产99久久丝袜蜜桃_女强人被春药精油按摩bd电影

第 1章 大數據項目概述 1
學習目標　1
1.1　企業(yè)大數據項目簡介　1
1.1.1　數據處理流程　1
1.1.2　架構分析　2
1.1.3　人員安排　5
1.2　大數據項目實戰(zhàn)基礎　5
1.2.1　實戰(zhàn)環(huán)境　5
1.2.2　涉及的技術及需掌握的能力　11
小結　20
第　2章 Hadoop生態(tài)組件基礎　21
學習目標　21
2.1　Hadoop基礎　21
2.1.1　Hadoop概述　21
2.1.2　Hadoop集群安裝與配置　25
2.1.3　Hadoop框架組成　36
2.1.4　Hadoop應用實踐　42
2.2　Hive基礎　45
2.2.1　Hive概述　45
2.2.2　Hive安裝與配置　46
2.2.3　Hive體系架構　50
2.2.4　Hive應用實踐　54
2.3　Spark基礎　58
2.3.1　Spark概述　59
2.3.2　Spark集群安裝與配置　63
2.3.3　Spark集群架構　66
2.3.4　Spark應用實踐　67
小結　69
第3章　廣電大數據用戶畫像需求分析　70
學習目標　70
3.1　項目需求　70
3.1.1　項目背景　70
3.1.2　項目目標　71
3.2　需求探索　71
3.2.1　數據說明　71
3.2.2　基礎探索　76
3.2.3　業(yè)務需求探索　84
3.3　技術方案　96
3.3.1　技術選型　96
3.3.2　系統架構　98
小結　99
第4章　廣電大數據用戶畫像數據采集與預處理　101
學習目標　101
4.1　業(yè)務數據　101
4.1.1　生產數據來源　101
4.1.2　模擬產生業(yè)務數據　102
4.2　數據存儲與傳輸　119
4.2.1　Elasticsearch數據傳輸到Hive　119
4.2.2　用戶畫像標簽結果保存到MySQL　133
4.3　基礎數據預處理　135
小結　141
第5章　廣電大數據用戶畫像實時統計訂單信息　142
學習目標　142
5.1　實時統計目標　142
5.2　Kafka安裝和配置　142
5.3　實時統計訂單信息　144
5.3.1　模擬產生訂單實時數據流　144
5.3.2　Spark Streaming實時統計訂單信息　146
小結　151
第6章　廣電大數據用戶畫像用戶標簽計算與可視化　152
學習目標　152
6.1　SVM預測用戶是否值得挽留　152
6.1.1　SVM算法　152
6.1.2　構建特征列和標簽列數據　153
6.1.3　建立SVM模型　159
6.1.4　模型評估　160
6.1.5　模型預測　161
6.1.6　整體實現及參數封裝　163
6.2　用戶畫像　168
6.2.1　用戶畫像概述　169
6.2.2　標簽計算　170
6.2.3　用戶畫像工程實現　179
6.3　用戶畫像可視化　188
6.3.1　用戶畫像可視化簡介　188
6.3.2　可視化工程實現　188
6.3.3　結果展示　192
小結　195
第7章　廣電大數據用戶畫像任務調度實現　196
學習目標　196
7.1　調度策略　196
7.2　調度實現　199
小結　227
第8章　基于TipDM大數據挖掘建模平臺實現廣電大數據用戶畫像　229
學習目標　229
8.1　平臺簡介　229
8.1.1　模板　230
8.1.2　數據空間　231
8.1.3　我的項目　232
8.1.4　系統組件　232
8.1.5　個人組件　234
8.1.6　訪問TipDM大數據挖掘建模平臺的方式　234
8.2　廣電大數據用戶畫像開發(fā)　234
8.2.1　數據源配置　236
8.2.2　數據探索　238
8.2.3　數據處理　239
8.2.4　用戶畫像　241
小結　249