大数据项目源码（大数据 开源项目）

今天给各位分享大数据项目源码的知识，其中也会对大数据 开源项目进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、怎样使用Java 开发大数据
• 2、python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）
• 3、大数据和Java有什么关系呀？
• 4、大数据应用程序开发用研究源码吗
• 5、这几个大数据GitHub项目，太强了吧
• 6、spark快速大数据分析的源码怎么使用

怎样使用Java 开发大数据

未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的企业需要借助大数据，而Java最大的优势就是它在大数据领域的地位，目前很多的大数据架构都是通过Java来完成的。

在这个Android、iOS相继没落，PHP相继饱和的时候，只有Java大数据保持着旺盛的需求。那么，Java大数据需要学习什么技术呢？

首先我们要学习Java语言和Linux操作系统。很多人入门编程语言就是Java，你或许还不知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习Java大数据需要学习JavaSE、JavaEE。了解Java怎么连接数据库，掌握JDBC，学习Hibernate/Mybatis的原理，以及API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

接下来就需要学习Linux操作系统，因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本，这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

最后当然是Hadoop的学习，这几乎已经成为大数据的代名词，Hadoop里面包括组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方，就像电脑的硬盘一样，文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快，所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件，有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源，比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。

学了这些，可以胜任初级Java工程师了，当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。

python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。

数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：

下载地址是：

我这里下载的包是1.11.3版本，地址是：

下载好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"

安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy

numpy简单使用

生成随机数

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代码：

下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：

常用方法如下：

下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息

转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：

通过pandas导入数据

pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

CSV文件

csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列

excel表格

依赖于xlrd模块，请安装它。

老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数

读取SQL

依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。

读取HTML

依赖于lxml模块，请安装它。

对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。

读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识

读取txt文件

输出显示的时候同时添加了行与列的标识

scipy

安装方法是先下载whl格式文件，然后通过pip install “包名” 安装。whl包下载地址是：

matplotlib 数据可视化分析

我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

下面请看代码：

下面说说修改图的样式

关于图形类型，有下面几种：

关于颜色，有下面几种：

关于形状，有下面几种：

我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：

我们还可以画虚线图，代码如下所示：

还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示

直方图

利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）

还可以指定直方图类型通过histtype参数：

图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。

举个例子：

子图功能

什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。

我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：

我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。

先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。

我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。

下面看看代码：

大数据和Java有什么关系呀？

1. 大数据组件使用Java开发，不用自己管理垃圾回收

目前有很多大数据开源项目都是使用Java来开发，比如Hadoop、Hive、Flink、HBase等等，使用Java开发有一个好处就是不用自己去管理程序对象的内存释放，极大的提升项目的快速开发性。

在C++语言中，每当你创建了一个对象指针，你都需要在项目结束或者程序退出的时候，自己去一个一个的释放你创建的指针，稍微有点不注意，可能就会造成泄漏。对于成千上万行代码，有时候程序员因为粗心，很容易就会忘记释放指针，结果就会导致内存泄漏。

而在Java中，由于Java虚拟机自动帮助我们去释放无用(对象引用不可达)的对象，内部也会根据堆内进行分代垃圾回收，同时有多种垃圾回收器可供选择，这极大的帮助了程序员更好的开发项目。所以很多大数据组件选择Java进行开发。

2. 目前使用Java开发的人数非常多，便于大数据项目推广

大数据开源项目使用Java开发的另外一个原因，就是目前在全球使用Java语言的人数最多，Java编程语言流行度非常高。在推广大数据开源项目时，可以更好地让其他同学了解。下面是2019年9月TIOBE编程语言排行榜：

Java以16.661%排在第一，C语言紧随其后。比例越高，代表编程语言在程序员中越流行，从而代表语言的使用人数也越多。

程序员在学习大数据组件时，肯定要对组件进行深入研究。研究的过程中，肯定少不了看项目的源代码。如果大数据组件选择一门非常冷门的编程语言来进行开发，估计很多程序员在看到源码时，就不想研究这门大数据组件了。选择Java语言开发，让更多的程序员不会因为语言的不熟悉性， 而放弃对这么大数据组件的研究。

大数据应用程序开发用研究源码吗

需要。

只有了解了源码这些才可以进行开发的，研究对开发很有帮助。

大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

这几个大数据GitHub项目，太强了吧

大家好，我是 梦想家 Alex 。我们都知道 github 对于程序员们而言，就是一个巨大的“聚宝盆”，上面不仅有很多优质的开源项目，还有很多热爱开源分享的开发者。但如何从浩如烟海的宝藏中，筛选出适合自己的优质项目呢？本期内容，我就为大家推荐几个我认为还不错的大数据学习必备的 牛 X 项目，希望大家看完有所收获。

首推 heibaiying 的 BigData-Notes，该项目目前已经有高达 10.2K 的star，正如该仓库的介绍上简短几个字：大数据入门指南。这个项目也是我认为目前 最适合初学者学习和参考的项目 。

为什么说这个项目适合大数据初学者呢，可以通过观察项目的介绍文档，该项目包含了大数据学习必须要掌握的几种组件，包括 Hadoop，Hive，Spark，Flink，Kafka，Zookeeper，Flume，Sqoop，Azkaban，以及 Scala 函数式编程语言的教程 ，可谓是非常的系统全面

我们再借助谷歌插件 Octotree 观察项目的结构，可以看到该项目主要分为 code，notes，pictures，resources 四个目录

其中 code 目录主要用来存放各个组件使用相关的代码，正如统计的结果一样，这个项目中 Java 代码占了 94.8%，Scala 占了 5.2%，所以对于喜欢用 Java 编写代码的小伙伴们来说，这是一个不容错过的宝藏学习机会。

notes 部分主要存放相关组件的介绍和使用文档，其中 installation 子目录主要存放了相关组件编译，以及在Linux环境下各个组件的安装，单机/集群环境搭建的教程，我看过了内容，介绍的非常清晰详细。

另外两个目录 pictures 和 resources 就不做过多介绍了，一个是存放相关的图片教程，另一个是存放编写的代码中所需要用到的文本文件。

这个项目同样给力，是由 BAT 高级大数据架构师 王知无 创建的，该项目目前也已经斩获高达 5.2k star，是为数不多， 集基础学习和进阶实战 于一体的优质项目。

该项目按照大数据不同阶段的学习，所列举不同的文章干货

大数据开发基础篇

大数据框架学习篇

大数据开发实战进阶篇

大数据开发面试篇

从不同的分类足以见 王老师 的用心。同时，王知无前辈也是 51CTO 上的认证讲师，来看看官方的介绍 。

相信很多同学在学习大数据的过程中，不清楚 Java 需要学习哪些内容，掌握到什么程度，这个时候完全可以借鉴王老师的这个仓库内容。

同时，学习这个仓库的内容，可以学习到作者作为架构师本身对于 JVM，分布式理论和基础，大数据框架基石之网路通信Netty，以及各个框架的源码学习，可谓“ 真.宝藏仓库 ”

除了基础的理论学习以外，还有大量实战性的内容可以借鉴参考

以及大量的面试题，还有自己从零到大数据专家一路走来的心路历程，学习路径指南，和自己对于技术学习的一些深入思考，相信大家拜读过后一定能收获满满，

这个项目比较特殊，是一个国外开发者开源的项目，英文翻译过来的意思是“很棒的大数据”，实际上呢~他列举的是很多很棒的大数据框架、资源和其他很棒的精选列表。灵感来自 awesome-php 、 awesome-python 、 awesome-ruby 、 hadoopecosystemtable 和 big-data 。目前也已经斩获 10.2K 的 star，非常强势。

为了方便阅读，我将其全部翻译成中文进行展示。

我们跳转到 分布式编程，可以看到很多我们熟悉的技术，例如 Flink，Spark，Pig，MapReduce 等等 ....

亦或者“分布式文件系统”，我们所熟知的 HDFS，Kudu，GFS ...

点击对应的链接，可以跳转到对应的官方介绍页，方便我们减少搜索成本，快速了解不同领域大数据常用的技术组件，为我们之后做技术调研省了很多的时间。

让我厚颜无耻的夹带一下“私货”。这是我在今年年初的时候，创建的一个仓库，目前也已经有了快 200 的star 。从资历和star的数量显然不能跟前面几个大佬相比，但却是我第一次花费了大量精力，将一个项目像孩子一样进行“培养”。

为了设计一个好看的图标，还花了不少的精力。设置不同媒体平台的徽标设计，还参考了像 JavaGuide 这样的头部项目，也算是在亲力亲为的这个过程中，学到了不少东西。

可以放点内容给大家show一下

另外，我还开设了“福利”专栏，将自己学习过程中收集到的学习干货毫无保留地分享给大家，方便大家获取。

显而易见，这个是专注于 flink 学习的开源项目，其中的内容包含Flink 入门、概念、原理、实战、性能调优、源码解析等等，目前已经斩获了 10.5k 的 star，非常强势。

其维护的开发人员也是非常用心负责，一路跟随 flink 的版本，不停的在维护更新 。

同时，主要维护者 zisheng 还将 flink 的研究做到了极致，不仅有 flink 成体系的博客链接，还有对应的源码系列。

还自己创建了专栏《从1到100深入学习Flink》，并将大家学习过程中有疑惑的地方解决过程统一记录下来，方便有需要的同学查看。虽然是付费的星球专享，但我觉得是真的值！感兴趣的话大家可以自行去了解。

spark快速大数据分析的源码怎么使用

如果你没有这方面的专业知识的话，肯定是没法下手去做的，是需要大数据方面专业的人才才能解决的，必须学过java，linux，mysql，hadoop，spark的工具才能使用，还谈不上熟练的层次呢。柠檬学院大数据。

关于大数据项目源码和大数据 开源项目的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。