重要公告

为更好地推广我社的中文期刊,扩大论文展示和被阅读范围,我社将与北京春城教育出版物研究中心合作在中国出版发行专业文集 、 汇编作品等电子出版物。因来稿数量巨大,我社人员有限,实在来不及同各作者一一单独协商, 我社在此特作如下声明:所有作者已发布来稿将同时视为作者同意投递北京春城教育物研究中心用于中国大陆地区相关电子出版物的编制出版使用。如个别作者存有异议,请在本月内来函声明 , 我们将充分尊重作者意愿。即曰起 ,全部投寄我社出版的中文稿件均视为作者同意同时向北京春城教育物研究中心投稿出版,如不想在相关地域出版,请在投递时加以说明。感谢配合和支持!

2020年5月15日

首页出版说明中文期刊中文图书环宇英文官网付款页面工作人员查询

基于Spark的电信运营商数据可视化应用研究

张 桂花, 高 攀

摘要


数据的爆炸式增长催生了大数据技术的快速发展,大数据技术的深度应用在各企业得以体现。其中,Spark大数据计算框架的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念,逐渐形成了一套完整的生态系统。电信运营商在线服务需对大量数据进行快速、高效、准确的处理,鉴于此,本文将Spark部署在Hadoop的YARN模式下,并采用HDFS进行数据存储,通过Spark及其提供的SQL查询能力进行数据处理,通过ECharts前端可视化组件进行数据展示,提供更直观和可靠的数据分析。

关键词


spark大数据可视化 ECharts电信运营商

全文:

PDF

参考


Tom White.华东师范大学数据科学与工程学院译.Hadoop权威指南(第 3 版)(修订版).北京:清华 大学出版社.2015. [2]涂兰敬.大数据与海量数据的区别[J].网络与信息.2011.12(1):22-27.􀆇㏂ [3]肖芳,张良均主编 著.Spark大数据技术与应用[M].北京:人民邮电出版社,2017. [4]林子雨.Spark编程基础(Scala版)[M].北京:人民邮电出版社,2018. [5]毛国君.数据挖掘原理与算法[M].北京:清华大学出版社有限公司,2005.􀆇 [6]https://echarts.baidu.com/




DOI: http://dx.doi.org/10.18686/jsjxt.v1i3.1263

Refbacks

  • 当前没有refback。