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Python:Python安装

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注意:Ubuntu16.04自带Python3.5,如果您的ubuntu是16.04以上的,可不必重复安装;如果是16.04以下的版本,请参照此教程安装Python。
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Python入门教程

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在Windows系统中利用FTP软件向Ubuntu系统上传文件

由于大多数大数据初学者对Windows系统比较熟悉,因此,本教程采用虚拟机方式安装Linux系统(这里采用Ubuntu系统)。如果读者还没有安装Linux虚拟机,请按照前面的Linux虚拟机安装方法完成Ubuntu系统安装。在后续的学习过程中,经常需要把一些资料从Windows系统中传输到Ubuntu系统中,因此,这里介绍具体的实现方法。
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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。

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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

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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。

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