大数据搜索

1.2规划领域中，提升负荷预测能力。通过大数据分析和数据挖掘技术，支持电力企业基础设施选址和建设决策。例如，北京xx计划利用气象数据和公司发电机数据，采用大数据模型解决方案来优化风力发电机选址，最大化发电量并降低能源成本。1.3建设领域中，增强现场安全管理能力，利用分布式存储、并行计算和模式识别技术，分析现场照片，识别安全隐患并核查安全整改措施的执行情况。1.4运行领域中，提升新能源调度管理能力，应用机器学习和模式识别技术，分析新能源发电能力与气象因素的关系，精确预测和管理发电能力。1.5检修领域中，提升状态检修管理能力，利用并行计算技术优化检修策略，分析设备状态和运行风险，实现故障预判和预警

搜狗搜索流的应用案例展示了如何利用Spark核心的RDD功能处理大数据，通过摸索和实践，深入探索数据处理的精髓。

搜索历史频繁模式挖掘是《大数据挖掘技术》@复旦课程项目的关键内容，从搜狗实验室用户的查询日志数据（2008年）中发现具有高支持度的关键词频繁二项集。在技术实施方面，我搭建了一个由五台服务器组成的微型Hadoop集群，并用Python实现了Parallel FP-Growth算法的三个MapReduce过程。为了快速开始，请确保已安装Python以及jieba中文分词库。若未安装jieba，请在命令行中执行：pip install jieba # for python pip3 install jieba # for python3，或直接运行无jieba版本的find_pair_nojieba

大数据搜索与日志挖掘方案——ELK Stack：Elasticsearch Logstash Kibana（第2版）.高凯的这本书是PDF格式，书签详细，内容丰富，是非常值得收藏的资料。

随着技术的进步，利用Matlab进行大数据点云的K邻域搜索和邻域内点云法矢量的构建已成为一种重要方法。

使用Java技术解析淘宝搜索页数据，生成XLS文件，便于后续追踪。

本资源探讨了二叉搜索树、B树、跳表以及哈希表在大数据场景下的应用。 注意： 资源文件上传错误，请忽略。

直接使用百度查找资源?不如使用插件搜集海量优质资源,操作简单,只需将插件文件上传至admin文件夹覆盖即可。

随着技术的发展，Google已经在不同的搜索领域（如图片、群组等）中提供了更便捷的搜索功能。用户可以根据需要在网页、图片、论坛、新闻、Froogle以及学术界等领域进行搜索。搜索区域可以通过指定参数来优化搜索体验，如语言设置和特定页面搜索。

文件格式：TXT 数据条数：14万 包含用户行为：搜索、点击、下单、支付 其他数据：时间、sessionID、用户ID、页面ID等