▍1. spark 部署所需jar包
spark 部署所需jar包 Hadoop + spark 部署环境中 运用此jar包 可以很好的运行程序 做好记录
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spark下用协同求过滤算法进行电影推荐,可运行,注释全
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。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,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
spark是分布式并行基于内存的大数据处理框架,面对这种需要进行大矩阵的计算,单机往往计算力不够,像pagerank,动则上亿上百亿级别的数据矩阵,没有强大的算力支撑远远不够,spark很好的解决了这个问题
spark下用scala实现的KMeans算法,注释多,可运行
用决策树来训练数据,并测试准确率。将数据进行拆分,分成训练数据和测试数据,用训练数据所预测的结果,来与测试数据进行比较,相同即为准确,正确的数量比测试数据总量就是准确率。并查看内存利用率。
利用大数据处理框架+实时内存计算处理海量数据,再利用协同过滤算法等实现电商系统对于用户购买及推荐类似商品的精准定位(Using large data processing framework + real-time memory computing to process massive data, and then using collaborative filtering algorithm to achieve accurate positioning of e-commerce system for users to purchase and recommend similar goods)
说明: 利用大数据处理框架+实时内存计算处理海量数据,再利用协同过滤算法等实现电商系统对于用户购买及推荐类似商品的精准定位(Using large data processing framework + real-time memory computing to process massive data, and then using collaborative filtering algorithm to achieve accurate positioning of e-commerce system for users to purchase and recommend similar goods)
基本工作的原理流程图,请使用visio打开。(Basic working principle, please use Visio to open)
说明: 基本工作的原理流程图,请使用visio打开。(Basic working principle, please use Visio to open)
编程原理的流程图方便思考,请使用visio打开(The flow chart of programming principle, please use Visio to open it)
说明: 编程原理的流程图方便思考,请使用visio打开(The flow chart of programming principle, please use Visio to open it)
Spark RDD以及其特性的流程图,请使用visio打开(Spark RDD and flow charts of its features, open with Visio)
说明: Spark RDD以及其特性的流程图,请使用visio打开(Spark RDD and flow charts of its features, open with Visio)