林子雨Spark大数据实训：淘宝双11分析与心跳检测

"该资源是一份关于大数据分析的实训报告，主要由林子雨指导，内容涵盖淘宝双11数据分析与预测，以及使用Spark和Kafka构建实时分析系统。报告中还涉及到了平均心率检测的案例，并提供了Ubuntu虚拟机的链接、相关软件的下载地址以及部分安装教程。实训过程中，学生需要掌握Linux、MySQL、Hadoop、Hive、Sqoop、Echarts、Spark等技术的使用，并实现批处理过程的自动化。" 这篇实训报告详细阐述了在电商领域利用大数据进行预测分析的过程。首先，它介绍了淘宝双11数据分析与预测的课程案例，目的是通过结合传统数据库和大数据技术来实现电商数据的预测分析。这个案例涵盖了数据预处理、存储、查询和可视化分析等多个环节，涉及的技术包括Linux操作系统、MySQL数据库、Hadoop分布式框架、Hive数据仓库、Sqoop数据导入工具、Eclipse开发环境、ECharts数据可视化库，以及Apache Spark大数据处理引擎。 在数据预处理阶段，报告中提到了删除数据集首行（字段名）的操作，以及如何通过编写脚本来截取双11期间的前100000条交易数据作为小规模数据集。这部分内容有助于理解数据清洗和数据采样的基本方法。 报告还涉及到了系统架构的设计，包括实体关系图（ER图）的绘制，展示了卖家、商品、买家和订单之间的关系，这对于理解数据模型和数据库设计至关重要。ER图详细列出了各实体的属性，如卖家id、商品id、买家id、订单id等，这有助于构建数据仓库并进行有效的数据存储和查询。 此外，报告中还提到了使用Spark和Kafka构建实时分析Dashboard，这涉及到流处理技术，可以实时捕获和分析数据，对于监控和响应快速变化的业务需求非常有用。平均心率检测案例则展示了大数据技术在健康监测领域的应用。 实训要求不仅包括了对相关代码和操作步骤的熟练掌握，还强调了自动化生产流程的重要性，鼓励学生使用shell脚本和crontab工具实现批处理过程的自动化，这有助于提升工作效率和数据分析的时效性。 这份实训报告深入浅出地讲解了大数据在实际业务中的应用，提供了从数据获取、处理、建模到预测分析的完整流程，是学习和实践大数据技术的宝贵资料。