大数据技术基础大作业

大数据技术基础大作业通常涵盖了对大数据处理和分析的基本概念、工具和技术的理解。这样的作业可能包括以下几个部分：

1. **数据收集**：介绍不同来源的大数据类型（结构化、半结构化和非结构化数据），以及常用的收集工具如Hadoop Distributed File System (HDFS)。

2. **数据处理**：讲解MapReduce模型，这是大数据处理的核心组件，以及其在Apache Hadoop中的应用。

3. **数据存储**：介绍NoSQL数据库，如HBase或Cassandra，它们如何适应大数据的存储需求。

4. **数据分析**：涉及统计分析、机器学习算法（如分类、聚类）以及可能使用的一些工具，如Apache Spark的MLlib或Python的Pandas和Scikit-learn。

5. **数据可视化**：演示如何使用工具（如Tableau、D3.js等）将复杂的数据转化为易理解的图表。

6. **案例研究**：可能要求学生分析一个实际的大数据项目，从数据获取到处理、分析和展示结果的全过程。