【大数据实训】python石油大数据可视化(八)
2014到2020年石油加工产品产量数据处理分析一、任务描述石油是工业的命脉。一直到2020年,我国原油产量基本处于平稳的状态,大部分原油来自国外进口;中国原油加工产量在华东、东北地区占比较大,华南地区相对较少。原油的加工企业对原油的加工有很大的影响,中国石油营业收入及净利润也十分可观。本课题的目标是用python编程,抓取有关网站的数据,并将获取数据保存到csv文件和excel文件中,然后使用....
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【大数据实训】基于当当网图书信息的数据分析与可视化(八)
基于当当网图书信息的数据分析与可视化一、实验环境(1)Linux: Ubuntu 16.04(2)Python: 3.5(3)Hadoop:3.1.3(4)Spark: 2.4.0(5)Web框架:flask 1.0.3(6)可视化工具:Echarts(7)开发工具:Visual Studio Code二、小组成员及分工(1)成员:林海滢,王惠玲,陈嘉怡,郭诗念(2)分工:xxx负责xxxx部分....
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【大数据实训】基于赶集网租房信息的数据分析与可视化(七)
基于赶集网租房信息的数据分析与可视化一、实验环境(1)Linux: Ubuntu 16.04(2)Python: 3.6(3)Hadoop:3.1.3(4)Spark: 2.4.0(5)Web框架:flask 1.0.3(6)可视化工具:Echarts(7)开发工具:Visual Studio Code二、小组成员及分工(1)成员:林xx,xxx,xxx(2)分工:xxx负责xxxx部分,xxx....
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【大数据实训】基于Hadoop的2019年11月至2020年2月宁波天气数据分析(五)
基于Hadoop的2019年11月至2020年2月宁波天气数据分析2019—2020 学年第二学期《分布式系统原理与技术》期末大作业评分表评价内容评价标准占比得分课程期末作业文档内容规范文章结构严谨,逻辑性强,表达层次清晰,语言准确,文字流畅,内容翔实。30分布式集群搭建Hadoop 集群搭建成功,可在浏览器查看其启动情况。MAVEN、IDEA 等软件安装与配置合理。20分布式计算生成 Mapr....
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【大数据实训】用Hbase模拟电影搜索引擎(四)
《云计算与大数据处理》课程大作业评分表项目考核内容考核/评价细则小项分大项分数据集20%数据清洗或生成模拟数据集20%A、正确完成数据清洗,或生成的模拟数据集质量高、多样性好,代码规范、可读性高。B、正确地完成数据清洗,或生成的模拟数据集质量较高、多样性较好,代码较规范、可读性好。C、较为正确地完成数据清洗,或生成的模拟数据集质量一般、缺乏多样性较好,代码基本符合规范、可读性一般。D、基本正确地....
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【大数据实训】基于Hive的北京市天气系统分析报告(二)
1.引言1.1项目背景近年来随着我国计算机水平的发展,如今的天气网站信息多,想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息,利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统,可供用户利用自身优势,分析天气信息,从而尽快找到心仪的天气。通过综合采集北京2005-2022年的天气数据进行了相关统计分析,从温度、....
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【大数据实训】—Hadoop开发环境搭建(一)
第一关、任务描述本关任务:配置JavaJDK。相关知识配置开发环境是我们学习一门IT技术的第一步,Hadoop是基于Java开发的,所以我们学习Hadoop之前需要在Linux系统中配置Java的开发环境。下载JDK前往Oracle的官网下载JDK:点我前往Oracle的官网下载JDK我们可以先下载到本地,然后从Windows中将文件传入到虚拟机中。也可以复制链接地址,在Linux系统中下载,不....
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MMA大数据迁移实训
MMA大数据迁移实训1. 创建实验资源开始实验之前,您需要先创建实验相关资源。在实验室页面,单击创建资源。(可选)在实验室页面左侧导航栏中,单击云产品资源列表,可查看本次实验资源相关信息(例如IP地址、用户信息等)。说明:资源创建过程需要3~5分钟。2. 启动MMA本步骤指导您如何启动并登录大数据迁移工具MMA。说明:本实验已在云服务器ECS中安装好大数据迁移工具MMA和相关服务。在实验室页面右....
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MMA大数据迁移实训2.6迁移方式选择tunnel,但图片内是选择的hadoopInside
MMA大数据迁移实训2.6迁移方式选择tunnel,但图片内是选择的hadoopInside, 小白不明白这两个迁移方式的意思。
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MaxCompute(原ODPS)是一项面向分析的大数据计算服务,它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您经济并高效的分析处理海量数据。
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