技术标签: github spark 深入学习大数据与分布式系统 hadoop 大数据 hbase
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摘要: 本文章详解了整个大数据技术综合项目全流程,以及源码、文档、元数据、等,大家在做大作业或者课设可以参考借鉴以下。 基于 hadoop hbase spark python mysql mapreduce 实现
该文章收录专栏
[— 《深入学习大数据与分布式系统》 —]
文件目录如下:
文件目录树如下
D:.
| file_tree.txt
| README.md
| 大数据技术基础综合项目 - 基于GitHub API的数据采集与分析平台.doc
| 大数据技术基础综合项目 - 基于GitHub API的数据采集与分析平台.pdf
|
+---Hbase导入代码
| HbaseImportTest.jar
| HBaseImportTest.java
|
+---mapreduce代码
| WordCount.jar
| WordCount.java
|
+---Python可视化代码
| 可视化代码.py
|
+---python数据分析代码
| analysis.py
|
+---数据爬取和处理代码
| collect data.py
| deal data.py
|
+---数据集
| github_table.csv
| pre_projects.csv
| projects.csv
| small_data.csv
|
\---数据集文件上传hdfs代码
HdfsDownload.java
以上文件获取地址见:
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文档目录如下:
一、项目背景与功能
1、熟悉Linux系统、MySQL、Hadoop、Hbase、Hive、Sqoop、matplotlib、Eclipse等系统和软件的安装和使用。
2、了解大数据处理的基本流程。
3、熟悉数据预处理方法。
4、熟悉在不同类型数据库之间进行数据相互导入和导出。
5、熟悉使用R语言进行可视化分析。
6、熟悉使用Eclipse编写java程序操作HBase数据库。
实验环境:
操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04);
8、Hadoop版本:2.7.1。
1.1项目背景
在当今数字化社会中,数据是企业的重要资产之一。GitHub是全球最大的开源代码托管平台之一,拥有着海量的代码和开发者社区。因此,利用GitHub API爬取数据成为了一种重要的数据采集方法。
GitHub API提供了大量的数据接口,包括代码、用户、组织等信息,可以满足不同场景下的数据需求。通过爬取GitHub API获取的数据可以用于分析行业趋势、评估开发者质量、挖掘优秀开源项目等。此外,数据还可以用于机器学习模型的训练和优化。
爬取GitHub API的项目背景和意义在于,通过数据采集和分析,为企业和个人提供全面的市场洞察和技术趋势分析,帮助他们做出更好的决策,并推动技术的发展和创新。
1.2 项目功能
这个项目的主要功能是利用GitHub API来爬取GitHub上的开源代码、用户、组织等信息,并将这些信息进行处理和分析。具体来说,项目可以实现以下功能:
1.3 运行环境
操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04),Windows;
Hadoop版本:2.7.1。
数据分析工具:python、hive、hbases、mappereduce、spsspro数据分析平台;
全家桶打包地址见;
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