最新实例
大数据推荐系统Python实现与优化
大数据推荐系统的编程实现里,Python 加上 SVM 的组合用起来还挺顺手的。整个项目从 Hadoop 入门讲起,再到模型训练和部署,流程完整,适合想系统搞懂推荐系统的你。不仅讲清楚了怎么用scikit-learn建 SVM 模型,还穿插了多数据预和特征工程的细节,挺实在的。是用pandas清洗数据那部分,缺失值、转格式啥的都讲得清清楚楚,省你不少试错时间。推荐系统算法也没整得太学术,内容推荐和协同过滤都结合着讲,还用了实际例子解释。还有在线服务那块,用Apache Spark搞实时推荐,部署也不复杂,响应也快。如果你正打算做个推荐系统,不妨看看这个项目,踩的坑不多,跑通一遍收获不少。
Hadoop 2.8.3编译包合集
自己编的 Hadoop2.8.3,带教程、JDK、Maven 库,还有一堆用得着的安装包。省去你到处找资料、拉源码、配依赖的麻烦,直接能用,挺省心的。顺带提了几个容易踩坑的地方,编译的时候别掉坑里就好。上传的时候还被限速限大小,分包搞了半天,真是服了……
电信运营面临的大数据挑战大数据平台规划方案汇报
电信运营商现在面临的最大挑战之一就是如何管理和海量的数据,尤其是在移动互联网和个性化消费日益扩展的情况下。每一项业务,像是 CEM(客户体验管理)和网络流量,都涉及大量的实时数据,如何高效存储并这些数据,不仅是技术的挑战,也是业务的关键。比如,运营商每天需要数 TB 的数据,并且实时响应查询。大数据平台的规划就显得尤为重要,如何确保存储系统和引擎能够高效这些庞大的数据量,是一个值得深思的问题。通过构建数据仓库和优化 DPI(深度包检测)系统,运营商能够更好地了解用户行为,并实时调整服务策略。简单来说,电信行业的大数据平台不仅是“存储机器”,更是“智能工具”。如果你对这类技术感兴趣,是在用户画像
大数据平台建设实施方案指南
大数据平台的建设实施方案,涉及的内容挺广的,涵盖了从规划到实施再到后期的管理和维护等各个方面。其实,最重要的是要制定好一套合适的建设思路,比如‘长期规划,分步实施’,这样就能在不同阶段合理安排工作,既能应对短期的紧急需求,又能保证长期的稳定发展。项目管理也是必不可少的,像 Whizible SEM 工具,它可以你在整个项目中进行全面管理,从质量控制到预算控制,每个环节都能有条不紊地进行。风险控制和质量控制更是直接影响到项目成败的关键,所以要注意。,增量建设的方式可以让你一步一步实现规划内容,不会让人一下子被庞大的项目压垮,挺适合大数据平台建设这种复杂项目的。
Hadoop权威指南大数据的存储与分析第4版修订版升级版
大数据的老牌经典《Hadoop 权威指南》出第 4 版修订升级版啦,内容还是一如既往地全。讲得挺细,从 HDFS 的块级存储、高容错机制,到 MapReduce 的并行计算流程,再到 YARN 的资源调度,基本把 Hadoop 的生态摸了个遍。 文件系统的设计思路挺有意思,比如 HDFS 里数据怎么做冗余、怎么恢复,书里都掰开揉碎讲了。再比如 Mapper 和 Reducer 怎么配合,Shuffle 阶段又干了什么,搞懂之后,自己写个批任务问题也不大。 HBase 和 Hive 也有单独篇幅,前者搞实时存储,后者帮你写 SQL 查数。想做实时 + 批混搭?可以试试 Spark 或者 Pig,
IBM GPFS 3.5在Red Hat 6.4环境下部署手册
如果你正在考虑为大型分布式系统部署文件存储方案,IBM GPFS 3.5 在 Red Hat 6.4 环境下的部署手册绝对值得一看。它专为需要高性能、大规模数据的场景设计,尤其是高性能计算领域。部署过程会涉及到从操作系统安装到 GPFS 集群的搭建,每一步都详细,你快速搞定安装和配置。手册中也了针对极端负载场景的性能调优,虽然具体数据和测试结果没有,但还是挺实用的。如果你有一定的 Linux 系统和存储管理经验,这个手册可以帮你节省不少时间,直接上手操作。不过记得,手册并不是全能的指南,如果遇到特殊需求,还是要参考 IBM 的官方文档哦。
Hadoop 3.3.0Windows辅助工具包
Hadoop 项目里的 win 环境支持工具包,hadoop3.3.0.dll&winutil.zip是个还挺实用的东西,尤其你在 Windows 上做本地调试的时候。直接放到HADOOP_HOME目录下,用起来就顺手多了,不用折腾什么额外配置。 winutil.exe的作用其实就是模拟一些 Linux 下才有的命令和环境,让 Hadoop 在 Windows 上跑得通。比如你启动 HDFS、YARN 的时候,系统会默认找这个工具,不装它,多服务直接跑不起来。 这个压缩包里的文件版本是配套Hadoop 3.3.0的,用在比如Apache Spark、Hive 等兼容组件上也挺稳。如果你配的是
HTML5Lib 0.999容错解析库
烂 HTML 的神队友就是这个老牌的HTML5Lib了,版本0.999,基本算是快稳定收尾的那一版。它最大的优点就是——容错强,页面再乱也能给你转成一棵能用的 DOM 树,嗯,爬虫用起来特省心。尤其你要抓那种用户生成内容、论坛贴、评论区,格式一塌糊涂,用它解析,比手写正则靠谱多了。压缩包html5lib-0.999.tar.gz里是完整源码,setup.py、README、LICENSE都在,一解压你就能本地装,pip install .走起。源码读起来也不绕,改点东西也方便。这库是用Python写的,底层走的是 HTML5 的解析规范,不像有些库靠猜,HTML5Lib 是真按浏览器那套来的,
Hadoop 2.7.2编译环境集成包
hadoop 的编译环境,资源打包得挺全的。像是你要编译老版本的 Hadoop 2.7.2,手头有这一份压缩包就方便多了。apache-ant-1.9.9、maven-3.0.5、protobuf-2.5.0这些都配好了,免去你到处找版本对不上的烦恼。 protobuf-2.5.0这版本可是编译 Hadoop 的老熟人了,新版本不兼容,编译就老报错。Ant 和 Maven 的版本也选得比较老,虽然看着年代久远,但对着源码编才最稳。踩坑踩过的人都懂,版本越新反而越容易出幺蛾子。 如果你刚好在搭离线环境,或者要在内网里整一套能编译的 Hadoop 源码,这压缩包你一定得收。省事不少。而且不光是工具
Winutils多版本Hadoop Windows支持包
多版本 Hadoop 的 Windows 支持工具包winutils-master.zip还挺实用,尤其是你在 Windows 上折腾 Hadoop 的时候。有了它,配置环境少踩坑,开发测试都顺溜不少。 全套的winutils.exe和hadoop.dll,覆盖 2.6.0、2.7.1、2.8.1 甚至 3.0.0 这些常用版本,版本兼容这块做得还不错。直接按版本挑选就行,免得一个不小心配错版本、报一堆莫名其妙的错。 bin/目录里是主角winutil.exe,模拟了 Hadoop 在 Linux 上那些命令行操作,像是设置环境、管 HDFS 啥的,用起来不复杂,响应也快。还有lib/里放的h