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这是范围,你的论文题目是这些范畴里的就可以例如,网络营销的前生后世,
数据挖掘，无论是银行的大数据、证券的大数据、互联网的大数据、还是你在上看到的春运大数据，都是用过数据挖掘来产生价值的
Sqoop：(发音：skup)作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库(MySql,PostgreSQL)间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。 Flume：实时数据采集的一个开源框架，它是Cloudera提供的一个高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。目前已经是Apache的顶级子项目。使用Flume可以收集诸如日志、时间等数据并将这些数据集中存储起来供下游使用(尤其是数据流框架，例如Storm)。和Flume类似的另一个框架是Scribe(FaceBook开源的日志收集系统，它为日志的分布式收集、统一处理提供一个可扩展的、高容错的简单方案)大数据分析培训课程内容有哪些 Kafka：通常来说Flume采集数据的速度和下游处理的速度通常不同步，因此实时平台架构都会用一个消息中间件来缓冲，而这方面最为流行和应用最为广泛的无疑是Kafka。它是由LinkedIn开发的一个分布式消息系统，以其可以水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前主流的开源分布式处理系统(如Storm和Spark等)都支持与Kafka 集成。 Kafka是一个基于分布式的消息发布-订阅系统，特点是速度快、可扩展且持久。与其他消息发布-订阅系统类似，Kafka可在主题中保存消息的信息。生产者向主题写入数据，消费者从主题中读取数据。浅析大数据分析技术 作为一个分布式的、分区的、低延迟的、冗余的日志提交服务。和Kafka类似消息中间件开源产品还包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。 MapReduce：MapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数：map和reduce。MapReduce最伟大之处在于其将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，以至于普通开发人员即使不会任何的分布式编程知识，也能将自己的程序运行在分布式系统上处理海量数据。 Hive：MapReduce将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，而Hive进一步将处理和分析大数据的能力赋予了实际的数据使用人员(数据开发工程师、数据分析师、算法工程师、和业务分析人员)。大数据分析培训课程大纲 Hive是由Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的，是一个建立在Hadoop体系结构上的一层SQL抽象。Hive提供了一些对Hadoop文件中数据集进行处理、查询、分析的工具。它支持类似于传统RDBMS的SQL语言的查询语言，一帮助那些熟悉SQL的用户处理和查询Hodoop在的数据，该查询语言称为Hive SQL。Hive SQL实际上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划，并按照该计划生产MapReduce任务后交给Hadoop集群处理。 Spark：尽管MapReduce和Hive能完成海量数据的大多数批处理工作，并且在打数据时代称为企业大数据处理的首选技术，但是其数据查询的延迟一直被诟病，而且也非常不适合迭代计算和DAG(有限无环图)计算。由于Spark具有可伸缩、基于内存计算能特点，且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据，较好地满足了数据即时查询和迭代分析的需求，因此变得越来越流行。 Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大学伯克利分校的 AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，它拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同MapReduce的是，Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要再读写HDFS ，因此能更好适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的MapReduce算法。 Spark也提供类Live的SQL接口，即Spark SQL，来方便数据人员处理和分析数据。 Spark还有用于处理实时数据的流计算框架Spark Streaming,其基本原理是将实时流数据分成小的时间片段(秒或几百毫秒)，以类似Spark离线批处理的方式来处理这小部分数据。 Storm：MapReduce、Hive和Spark是离线和准实时数据处理的主要工具，而Storm是实时处理数据的。 Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。Storm对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了Map和Reduce原语，使对数据进行批处理变得非常简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单的Spout和Bolt原语。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而在Storm上面运行的是Topology(拓扑)。 Storm拓扑任务和Hadoop MapReduce任务一个非常关键的区别在于：1个MapReduce Job最终会结束，而一个Topology永远运行(除非显示的杀掉它)，所以实际上Storm等实时任务的资源使用相比离线MapReduce任务等要大很多，因为离线任务运行完就释放掉所使用的计算、内存等资源，而Storm等实时任务必须一直占有直到被显式的杀掉。Storm具有低延迟、分布式、可扩展、高容错等特性，可以保证消息不丢失，目前Storm, 类Storm或基于Storm抽象的框架技术是实时处理、流处理领域主要采用的技术。 Flink：在数据处理领域，批处理任务和实时流计算任务一般被认为是两种不同的任务，一个数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Storm只支持流处理任务，而MapReduce, Hive只支持批处理任务。 Apache Flink是一个同时面向分布式实时流处理和批量数据处理的开源数据平台，它能基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来。Flink完全支持流处理，批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的数据流被定义为有界的而已。基于同一个Flink运行时，Flink分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。大数据分析要学什么 Beam：Google开源的Beam在Flink基础上更进了一步，不但希望统一批处理和流处理，而且希望统一大数据处理范式和标准。Apache Beam项目重点在于数据处理的的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。Apache Beam希望基于Beam开发的数据处理程序可以执行在任意的分布式计算引擎上。 Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner组成，Beam SDK定义了开发分布式数据处理任务业务逻辑的API接口，生成的分布式数据处理任务Pipeline交给具体的Beam Runner执行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java语言实现的，它支持的底层执行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。相关推荐：《大数据分析方法》、《转行大数据分析师后悔了》、《大数据分析师工作内容》、《学大数据分析培训多少钱》、《大数据分析培训课程大纲》、《大数据分析培训课程内容有哪些》、《大数据分析是什么》、《大数据分析十八般工具》
郭敦顒回答：选题范围甚宽，写出新意，有一定独到之处，若又具一定的深度则更佳。做到如此则是一篇好的毕业论文综合实践报告了，此毕业论文报告的标题可写前拟定，亦可写后给出。
我这刚好有一篇
不是，只是一个范围而已，你跑出去也没有事的。题目更不必只用这三个，不然老师指导的学生都用这三个题目，那也太近似了。按照你自己想的来就行了，如果还是不放心，可以具体的询问老师。
并不一定，应该是所选的论文题目涉及这三方面的知识即可，而且论文内容业务必须围绕这三项内容。
通常应该是。
一、按照研究领域来划分从研究领域来划分，可分为社会科学论文和自然科学论文。社会科学论文，主要是描述社会复杂现象，阐述社会发展变化规律，分析和解决社会问题而积极开展的科学研究而撰写的论文。自然科学论文，主要是描述自然现象，阐述自然发展变化，分析和解决自然科学发展存在问题而进行积极研究，而发表自己的观点和主张的文章。二、按照研究方式来划分从研究方式来划分，可以分为描述性论文、综述型论文和应用型论文。描述型论文，主要是指通过概念、判断和推理等逻辑形式，结合议论、说明等表达方式，来分析事物、阐明事理，以达到作者阐述自己的新观点和新见解之目的的一种论文。可分为两类：一是立论型论文和驳论型论文。立论型论文，主要是通过摆事实，讲道理等方式，正面阐述作者的观点和见解的文章；驳论型论文，主要是在摆事实讲道理的论证过程中，辨析和驳斥他人的观点，树立自己观点和见解的文章。从其定义的描述中可以看出，描述型论文具有很强的理论性、严密的逻辑性和以议论为主的表达方式。综述型论文，主要是一种就某领域中的某一问题为研究对象，以纵向、横向和纵横向等描述向度，通过归纳、总结等方式对前人已取得的研究成果进行介绍或评论，并发表作者自己的见解的论文。“它的目的是使读者看到某一眼镜成果的性质、规模、进程、状态和趋势。其特点是以叙述为主，夹叙夹议，有时议论多于叙述”（刘巨钦 等经济管理类学生专业论文导写[M]长沙：中南大学出版社，2000年，第3版）。应用型论文，主要是指以某一社会现象或问题作为研究对象，运用一些理论对通过实证调研已经收集的数据资料进行判断和分析，作者并提出应对的政策或措施的一种文章。它具有实效性、实用性和针对性等特点。三、按照论文形式来划分从论文形式来看，可划分为学期或学年论文、学科论文、学位论文、调查报告、实习报告和研究论文等。学期论文、学位论文和实习报告是高校学生学习过程中必须要完成的论文。调查报告和研究论文，高校学生也可以进行撰写或不撰写，但科研人员必须熟练掌握的。学期或学年论文，主要是指大学本科的三年级（包括三年级）以上的学生初次运用已学的基础知识和研究方法，在老师的指导下独立撰写的论文。这种论文是相当于学生的独立完成的作业，往往是为毕业论文的撰写打下基础，其学术性要求不高。其目的是要求学生取得撰写论文的一些经验，并理解和掌握论文的基本写作的步骤和方法而已。学科论文，主要是指学完一门课程（学科）之后，要求学生运用该学科理论和方法来探讨和研究该学科所涉及到领域的问题和现象，独立撰写的文章。撰写学科论文的学生，主要是硕士、博士研究生。这类论文要求有一定的学术性，即它要具有较强的理论分析和阐述问题的深度。这其实也是为撰写硕博士学位论文作的准备工作和强化训练工作。学位论文，主要是指学生为了能拿到学位而撰写的论文，也称毕业论文。学位论文，主要包括学士学位论文、硕士学位论文和博士学位论文。不同学历教育层次的学生要想拿到相应的学位，就必须撰写学位论文。学位论文是检查学生的所掌握某领域的基础知识，运用该研究领域的理论和方法来研究社会现象或问题，在指导教师的指导下独立完成的文章。学位论文要求具有一定的学术性，尤其是硕博士学位论文要求更高，不仅具有学术性，更要求具有前沿性、开拓性和创新性。不同层次的学位论文有不同的字数要求，学士学位论文要求5000字至1万字；硕士论文的字数要求2万字至5万字之间；博士论文则要求在8万字以上。毕业论文属于学术论文范畴。四、按照专业领域来划分从学科专业领域来看，主要有哲学、经济学、文学、政治学、行政学、数学和物理学等学科专业论文。哲学论文，主要是对哲学基本问题、哲学思维方法、哲学思想发展等开展讨论、研究，并发表自己的见解和主张的文章。经济学论文，主要是指研究经济领域方面思想以及其存在的问题进行讨论、研究，并发表自己的见解和主张的文章。文学论文，主要是指探讨文学领域理论及其存在的问题，并阐述自己的主张和见解的文章。政治学、行政学、数学和物理学等学科专业论文也是如此。五、按照研究范围来划分依据研究范围的大小，将论文分为宏观型论文和微观型论文。宏观型论文，相对于微观型论文而言的，主要是指研究带有普遍性的、全局性和整体性的问题，并对其局部具有重要的指导性意义的文章。一般来说，多半是理论性很强的文章，具有共性和指导性的特征；微观型论文，主要是指研究具体问题的文章，具有很强的针对性和具体的指导性等特征。
学术论文一般包括什么学术论文，一般包括论点，论据论证等几部分在写论文的时候，首先要论据要充分论证，要准确论点药名明晰。
毕业论文属于学术研究范畴，它在文体上也是对某一专业领域的现实问题或理论问题进行科学研究探索的具有一定意义的论文。
学术论文一般包括它的主题思想，论点，论据，还有它的论证方法，还有这些资料的出处，就这些重要的点。