林子雨编著《大数据基础编程、实验和案例教程》(教材官网)教材中的代码，在纸质教材中的印刷效果不是很好，可能会影响读者对代码的理解，为了方便读者正确理解代码或者直接拷贝代码用于上机实验，这里提供全书配套的所有代码。
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林子雨编著《大数据基础编程、实验和案例教程》教材第2章的代码
林子雨编著《大数据基础编程、实验和案例教程》(教材官网)教材中的代码，在纸质教材中的印刷效果不是很好，可能会影响读者对代码的理解，为了方便读者正确理解代码或者直接拷贝代码用于上机实验，这里提供全书配套的所有代码。
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Spark大数据分析案例之平均心率检测
案例介绍
平均心率检测案例。本案例以实验室之前发布的另一篇博客文章《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例介绍》为基础，涉及模拟数据生成，数据预处理、消息队列发送和接收消息、数据实时处理、数据实时推送和实时展示等数据处理全流程，所涉及的各种典型操作涵盖Linux、Spark、Kafka、JAVA、MySQL、Ajax、Html、Css、Js、Maven等系统和软件的安装和使用方法。通过本案例，将有助于综合运用大数据课程知识以及各种工具软件，实现数据全流程操作。同时在此感谢张少坤、吴维奇和喻小丽等三位同学在创作本案例中的贡献。
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Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤四：结果展示
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查看前一步骤操作：步骤三：Spark Streaming实时处理数据
《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤四：结果展示》
开发团队：厦门大学数据库实验室 联系人：林子雨老师ziyulin@xmu.edu.cn
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本教程介绍大数据课程实验案例“Spark+Kafka构建实时分析Dashboard”的第四个步骤，结果展示。在本篇博客中，将介绍如何利用Flask-SocketIO向客户端发送消息以及客户端如何利用highcharts.js展示数据。
Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤三：Spark Streaming实时处理数据
查看前一步骤操作步骤二：数据处理和Python操作Kafka
《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤三：Spark Streaming实时处理数据》
开发团队：厦门大学数据库实验室 联系人：林子雨老师ziyulin@xmu.edu.cn
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本教程介绍大数据课程实验案例“Spark+Kafka构建实时分析Dashboard”的第三个步骤，Spark Streaming实时处理数据。在本篇博客中，将介绍如何利用Spark Streaming实时接收处理Kafka数据以及将处理后的结果发给的Kafka。
Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤二：数据处理和Python操作Kafka
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《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤二：案例介绍》
开发团队：厦门大学数据库实验室 联系人：林子雨老师ziyulin@xmu.edu.cn
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本教程介绍大数据课程实验案例“Spark+Kafka构建实时分析Dashboard”的第二个步骤，数据处理和Python操作Kafka。在本篇博客中，首先介绍如何预处理数据，以及如何使用Python操作Kafka。
Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤一：实验环境准备
Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例介绍
Redis安装和使用(Ubuntu系统)
本节内容包括Redis简介、安装Redis和Redis实例演示等，Redis在Window系统安装教程可参考https://dblab.xmu.edu.cn/blog/131/#more-131
Spark2.1.0入门：模型选择和超参数调整
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## 模型选择和超参数调整
在机器学习中非常重要的任务就是模型选择，或者使用数据来找到具体问题的最佳的模型和参数，这个过程也叫做调试（Tuning）。调试可以在独立的估计器中完成（如逻辑斯蒂回归），也可以在包含多样算法、特征工程和其他步骤的工作流中完成。用户应该一次性调优整个工作流，而不是独立的调整PipeLine中的每个组成部分。
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