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基于Flink的Pokemon数据分析

【版权声明】版权所有,严禁转载,严禁用于商业用途,侵权必究。
作者:厦门大学信息学院2020级研究生 刘官山
指导老师:厦门大学数据库实验室 林子雨 博士/副教授
相关教材:林子雨、陶继平编著《Flink编程基础(Scala版)》(官网
相关案例:基于Scala语言的Flink数据处理分析案例集锦
本实验用Scala语言编写了Flink程序,对Pokemon数据集进行了数据处理和分析,之后对分析结果使用Echarts编写了可视化HTML页面
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Anaconda的下载和使用方法

Anaconda的下载和使用方法

1.简介

Anaconda有着强大的包管理和环境管理的功能,使用后可以方便的使用和切换不同版本的Pyhon,本文用来介绍其下载安装和使用方法。

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将Maven源改为国内阿里云仓库

【版权声明】版权所有,严禁转载,严禁用于商业用途,侵权必究。
在使用Maven打包Scala程序时,默认是从位于国外的Maven中央仓库下载相关的依赖,造成我们从国内下载依赖时速度很慢。

可以通过修改Maven的配置文件,让Maven到国内的阿里云仓库下载相关依赖,大大提高打包的速度。
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Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤三:Spark Streaming实时处理数据(python版本)

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该版本是原先教程的python版本。

查看前一步骤操作步骤二:数据处理和Python操作Kafka
查看scala版本scala版本:Spark Streaming实时处理数据

《Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例——步骤三:Spark Streaming实时处理数据(python版本)》

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

版权声明:版权归厦门大学数据库实验室所有,请勿用于商业用途;未经授权,其他网站请勿转载

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。

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交互式Python爬虫分析实例

先前的文章展示了爬虫分析,并使用pyecharts画图。这篇文章在先前文章的基础上,增加了在线控制模块。总体的做法就是,把爬虫分析功能放在后台,在后台开启一个服务端,接收客户端的命令后,开启爬虫分析,然后将最后的结果展示在客户端。

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厦门租房信息分析展示(pycharm+python爬虫+pyspark+pyecharts)

【版权声明】版权所有,严禁转载,严禁用于商业用途,侵权必究。
作者:厦门大学计算机系2016级研究生 魏亮
指导老师:厦门大学计算机科学系数据库实验室 林子雨 博士/副教授
相关教材:林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础(Python版)》(访问教材官网
相关案例:基于Python语言的Spark数据处理分析案例集锦(PySpark)

本篇博客将实现一个系列程序,从厦门小鱼网爬取租房租金信息,然后利用spark的python版本进行简单分析,并利用echarts的python版本展示分析结果,此外还会简单介绍pycharm的工程建立,所以本篇将分为四个部分。
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