大数据项目及实现

最新推荐文章于 2024-08-05 08:14:24 发布

haotian1685

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分类专栏：数据清洗人工智能大数据大数据学习深度学习文章标签：大数据大数据实战大数据开发

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/haotian1685/article/details/90115477

该博客涵盖了多个大数据项目，包括离线数据处理（使用FIune、Sqoop、Hive、Spark等），流式数据处理（涉及kafka、Spark Streaming和HBase），推荐系统、搜索系统、实时交易监控和业务监控系统的构建。此外，还介绍了推荐系统、数据仓库搭建、用户画像系统以及信贷需求预测等领域的理论与实战知识，强调了实时性和个性化推荐的重要性。

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1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。

2，流式数据处理：项目内容为通过对数据库交易数据修改的实时同步，监控网站实时交易情况，以提高网站交易情况监控的时效性，降低网站运行的风险。通过此项目，回顾并串联前面讲述的实时数据处理相关技术，如：kafka、Spark、Streaning和HBase等，了解和掌握实时数据处理的一般过程和架构。

3，推荐系统：项目内容，基于公开数据库的商品推荐，某大型互金公司产品推荐系统剖析，通过对公司实际推荐项目的剖析和根据真实数据搭建推荐系统的实操演练，了解推荐系统的一般架构和常用算法。

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时间上下文itemCF算法：最常用的是基于物品的个性化推荐系统

物品相似度

在线推荐：用户近期行为更关键

时间上下文相关的userCF算法

用户兴趣相似度

相似兴趣用户最近行为

地点上下文

4，搜索系统：项目内容，通过网站爬虫爬取网站数据，然后基于KlastlcSeard和Klbana搭建一个完整的搜索系统。

5，系统运行情况仪表盘：通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV，UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如Flume，Sqoop，Hive，Spark等，掌握PB级数据离线