基于Hadoop的大数据一站式平台设计与实现

目前，大数据领域的职位需求主要可以划分为两大类：大数据开发和数据分析。尽管它们各有侧重点，但学习者需要掌握两者的技能。大数据开发主要注重于应用程序的开发和封装，而数据分析则更专注于数据的处理和加工。在这个项目中，我们将专注于大数据开发或大数据平台开发，利用Java、Springboot、Mybatis、Hadoop、Sqoop、Hive等技术构建一套完整的大数据环境，对各个组件和应用进行封装。我们的主要目标是了解在生产环境中，如何设计和实现大数据产品的架构。

基于Hadoop的离线电商数据仓库平台设计与实现

离线数据仓库作为数据领域中一项基础性的项目，几乎被所有有数据的企业考虑。离线数据仓库的实现方式多种多样，本项目主要利用DataX、Hadoop、Flume、Hive、Spark、DolphinScheduler、Python和Shell等技术构建。项目的整体目标包括商城数据的同步、数据仓库的分层、数据清洗、ETL处理以及数据可视化应用。 

基于Hadoop的高校就业数据统计系统设计与实现

利用MapReduce分布式数据处理技术以及HDFS和HBase分布式数据存储技术，基于Hadoop构建了高校就业数据统计系统，实现了对高校就业数据的完整分析、处理和可视化。该系统通过数据采集、清洗、整合和统计分析，生成详尽的行业、薪资和地域分布报告。数据可视化项目将统计结果呈现为直观的图表，有助于用户更好地理解和应用数据，为高校提供全面的就业洞察和决策支持。这一设计与实施过程旨在帮助学校和学生更好地应对就业挑战和机遇。 

基于Hadoop的电信分析平台设计与实现

电信预购分析系统是建立在电信用户上网行为日志基础之上的预购分析系统。通过分析海量用户行为数据，系统能够解析用户的行为偏好，并做出智能推荐。该系统能够准确识别用户的基础行为和专题行为，并通过行为匹配来分析用户的偏好。针对用户的偏好，系统进行关联推荐，并对用户进行行为分类，预测用户的预购群体，从而有效地把握用户的动态。系统还针对预测的群体进行精准的推荐，为提高营销成功率做出了重要贡献。 

新闻类大数据采集与监控平台设计与实现

大数据采集与指标监控平台是大数据基础平台之一，贯穿离线数据上报、数据储 存、数据服务监控、数据分析等全套流程。整个项目包括Flume自定义拦截器代码、自定义 Azkaban监控代码和SQL相关指标代码开发。 

基于ODPS的电商数据仓库设计与实现

目前，商业大数据服务提供了各种一站式解决方案，其中ODPS采用了抽象的作业处理框架，使得不同场景下的各种计算任务可以统一在同一个平台上进行处理。这种统一平台共享了安全性、存储、数据管理和资源调度，为不同用户提供了统一的编程接口和界面，以满足其各种数据处理需求。基于ODPS的电商大数据方案则是对电商相关的用户、订单、交易、营销、商品、店铺和活动等业务数据以及用户行为数据进行集成、转换和分析处理。最终，利用QuickBI进行BI报表展示和挖掘其他价值，协助运营，以实现商城的健康发展。 

基于Hadoop的云学习画像平台设计与实现

学习平台用户画像项目建立在学习平台数据仓库的基础之上，首先需要搭建数据仓库，然后在此基础上扩展用户和课程等画像标签体系。该项目采用了Hadoop、Hive、Spark、DolphinScheduler、DataGrip等技术进行构建，主要解决了画像标签的计算问题，实现了标签的设计、人群定位以及用户精细化运营等目标。

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