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Storm 是目前使用最为广泛的开源流计算框架，可用于实时日志分析、个性化推荐、实时监控等应用场景中。本指南将介绍 Storm 的安装与基本使用。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第8章节，再结合本指南进行学习。
macOS 分布式文件系统HDFS 学习指南
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本指南介绍Hadoop分布式文件系统HDFS，并详细指引读者对HDFS文件系统的操作实践。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第3章节，再结合本指南进行学习。
大数据 macOS实验环境 学习总指南
使用Intellij Idea编写Spark应用程序（Scala+SBT）
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对Scala代码进行打包编译时，可以采用Maven，也可以采用SBT，相对而言，业界更多使用SBT。之前有篇博客我们介绍了使用Intellij Idea编写Spark应用程序(Scala+Maven)，采用的是Maven工具。今天这篇博客同样是使用Intellij Idea编写Spark应用程序，但是使用的是SBT工具。下面开始我们的教程。
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Spark2.1.0入门：Spark GraphX 算法实例
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GraphX 中自带一系列图算法来简化分析任务。这些算法存在于org.apache.spark.graphx.lib包中，可以被Graph通过GraphOps直接访问。本章节主要介绍GraphX中主要的三个算法。
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Spark2.1.0入门：Spark GraphX 图操作
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在介绍完Spark GraphX的属性图模型、简单的属性展示操作后，本章节介绍更多有关Spark GraphX的常用图操作。
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Spark2.1.0入门：Spark GraphX 简介
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GraphX是Spark用来图和分布式图计算的新组件。GraphX通过引入属性图：顶点和边均有属性的有向多重图，来扩充Spark的RDD.为了支持这种图计算，GraphX 开发了一组基础功能操作。GraphX仍在不断扩充图算法，用来简化图计算的分析任务。
本章节主要介绍GraphX的核心抽象模型---属性图，并通过实例介绍如何构造一个图。
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淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤四:利用Spark预测回头客行为
《淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤四:利用Spark预测回头客》
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“淘宝双11数据分析与预测”的第五个步骤，利用Spark预测回头客。在实践本步骤之前，请先完成该实验案例的第一个步骤——本地数据集上传到数据仓库Hive，第二个步骤——Hive数据分析，和第三个步骤：将数据从Hive导入到MySQL，这里假设你已经完成了前面的这四个步骤。
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淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤五:利用ECharts进行数据可视化分析
《淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤五:利用ECharts进行数据可视化分析》
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“淘宝双11数据分析与预测”的第四个步骤，利用ECharts进行数据可视化分析。在实践本步骤之前，请先完成该实验案例的第一个步骤——本地数据集上传到数据仓库Hive，第二个步骤——Hive数据分析，第三个步骤：将数据从Hive导入到MySQL和第四个步骤：利用Spark预测回头客行为。这里假设你已经完成了前面的这四个步骤。
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淘宝双11数据分析与预测课程案例-步骤三:将数据从Hive导入到MySQL
《淘宝双11数据分析与预测课程案例—步骤三：将数据从Hive导入到MySQL》
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“淘宝双11数据分析与预测”的第三个步骤，将数据从Hive导入到MySQL。从数据导入到MySQL是为了后续数据可视化，服务端读取MySQL中的数据，渲染到前端ECharts页面。在实践本步骤之前，请先完成该实验案例的第一个步骤——本地数据集上传到数据仓库Hive，和第二个步骤——Hive数据分析。这里假设你已经完成了前面的这两个步骤。
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