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Spark大数据智能分析平台的设计原则与实现
目录
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
Spark大数据智能分析平台概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.1开放性与可扩展性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.2高效性与稳定性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.3易用性与可维护性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.4安全性与可靠性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.5标准化与兼容性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
平台架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.1架构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.2架构层次划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.2.1数据采集层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.2.2数据存储层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.2.3数据处理层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
4.2.4智能分析层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.2.5应用展示层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.3技术选型与集成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
数据采集层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
5.1数据源类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
5.2数据采集流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
5.3数据采集工具与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
数据存储层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.1数据存储需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
6.2数据存储方案选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
6.2.1分布式文件系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.2.2关系型数据库．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
6.2.3NoSQL数据库．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
6.3数据存储管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
数据处理层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
7.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
7.2数据清洗与转换．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
7.3数据挖掘与算法应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
7.3.1机器学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
7.3.2深度学习算法．．．．．．．．．．．．
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