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内容简介

本书主要涉及八个项目：通过“数据采集与处理初识”学习数据采集与处理的多种方式和相关知识；通过“Flume日志文件数据采集”学习Flume两种文件通道的基本使用方法和HDFS接收器的相关配置：通过 “Kafka日志文件数据采集”学习Kafka集群环境搭建和。Kafka生产者消费者模型；通过“Scrapy网页数据采集”学习Scrapy框架配置及使用；通过“Requests 客户端数据采集”学习Requests库的使用；通过“Kettle学生数据处理”学习Kettle工具的安装和基本使用；通过“NumPy股票数据处理”学习NumPy库的安装和使用；通过“Pandas旅游数据处理”学习 Pandas库的安装和使用。本书按照由浅入深的思路对知识体系进行编排，从数据采集组件、数据采集模块、数据采集框架、数据处理工具以及数据处理模块的使用几方面对知识点进行讲解。本书条理清晰、内容详细，每个项目都通过学习目标、学习路径、任务描述、任务技能、任务实施、任务总结、英语角和任务习题八个模块进行相应知识的讲解。其中，学习目标和学习路径对项目包含的知识点进行简述；任务实施模块对项目中的案例进行步骤化的讲解；任务总结模块作为最后陈述，对使用的技术和注意事项进行总结；英语角解释了项目中专业术语的含义，使学生全面掌握所讲内容。

项目一数据采集与处理初识学习目标学习路径任务描述任务技能任务实施任务总结英语角任务习题项目二 Flume日志文件数据采集学习目标学习路径任务描述任务技能任务实施任务总结英语角任务习题项目三 Kafka日志文件数据采集学习目标学习路径任务描述任务技能任务实施任务总结英语角任务习题项目四 Scrapy网页数据采集学习目标学习路径任务描述任务技能任务实施任务总结英语角任务习题项目五 Requests客户端数据采集学习目标学习路径任务描述任务技能任务实施任务总结英语角任务习题项目六 Kettle学生数据处理学习目标学习路径任务描述任务技能

数据采集与预处理项目实战(高等职业院校基于工作过程项目式系列教材)

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