大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)編程、實(shí)驗(yàn)和案例教程（第3版）

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)編程、實(shí)驗(yàn)和案例教程（第3版）一、大數(shù)據(jù)概述1.大數(shù)據(jù)定義與特點(diǎn)a.大數(shù)據(jù)定義：大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類(lèi)型多樣、價(jià)值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大、類(lèi)型多樣、價(jià)值密度低、處理速度快。c.大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域：金融、醫(yī)療、教育、交通、能源等。2.大數(shù)據(jù)技術(shù)體系a.數(shù)據(jù)采集：包括數(shù)據(jù)采集工具、數(shù)據(jù)采集方法等。b.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：如分布式文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)等。c.數(shù)據(jù)處理：包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等。d.數(shù)據(jù)可視化：通過(guò)圖表、圖形等方式展示數(shù)據(jù)。3.大數(shù)據(jù)編程語(yǔ)言與工具a.編程語(yǔ)言：Python、Java、Scala等。b.數(shù)據(jù)處理工具：Hadoop、Spark、Flink等。c.數(shù)據(jù)挖掘工具：R、Python的Scikitlearn等。d.數(shù)據(jù)可視化工具：Tableau、PowerBI等。二、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)編程1.Python編程基礎(chǔ)a.變量與數(shù)據(jù)類(lèi)型：變量定義、數(shù)據(jù)類(lèi)型（整數(shù)、浮點(diǎn)數(shù)、字符串等）。b.控制結(jié)構(gòu)：條件語(yǔ)句、循環(huán)語(yǔ)句。c.函數(shù)：定義、調(diào)用、參數(shù)傳遞。d.文件操作：讀取、寫(xiě)入、文件格式。2.Java編程基礎(chǔ)a.數(shù)據(jù)類(lèi)型與變量：基本數(shù)據(jù)類(lèi)型、引用數(shù)據(jù)類(lèi)型。b.控制結(jié)構(gòu)：if語(yǔ)句、switch語(yǔ)句、循環(huán)語(yǔ)句。c.類(lèi)與對(duì)象：類(lèi)定義、對(duì)象創(chuàng)建、封裝、繼承、多態(tài)。d.異常處理：trycatch語(yǔ)句、異常類(lèi)型。3.Scala編程基礎(chǔ)a.數(shù)據(jù)類(lèi)型與變量：基本數(shù)據(jù)類(lèi)型、引用數(shù)據(jù)類(lèi)型。b.控制結(jié)構(gòu)：if語(yǔ)句、switch語(yǔ)句、循環(huán)語(yǔ)句。c.集合操作：列表、元組、映射、集合操作。d.函數(shù)與高階函數(shù)：函數(shù)定義、高階函數(shù)。三、大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)與案例教程1.Hadoop實(shí)驗(yàn)a.Hadoop環(huán)境搭建：安裝、配置Hadoop。b.HDFS操作：文件、、刪除。c.MapReduce編程：編寫(xiě)MapReduce程序、運(yùn)行程序。d.YARN資源管理：配置YARN、提交作業(yè)。2.Spark實(shí)驗(yàn)a.Spark環(huán)境搭建：安裝、配置Spark。b.Spark操作：RDD操作、DataFrame操作。c.SparkSQL編程：編寫(xiě)SparkSQL程序、查詢數(shù)據(jù)。d.SparkStreaming編程：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理。3.數(shù)據(jù)挖掘與案例a.數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換。b.數(shù)據(jù)挖掘算法：分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。c.案例分析：電商推薦系統(tǒng)、金融風(fēng)控系統(tǒng)。d.模型評(píng)估與優(yōu)化：準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。1.《大數(shù)據(jù)技術(shù)原理與應(yīng)用》2.《Python編程：從入門(mén)到實(shí)踐》3.《Java核心技術(shù)》4.《