全部 大數據新聞動態(tài) 大數據技術文章 大數據常見問題 技術問答

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    SparkMllib如何解決回歸問題？[大數據培訓]

    我們都參加過高考，據統(tǒng)計，高考的物理成績確實與數學成績有一定關系，但除此之外，還存在很多影響物理成績的因素，例如：是否喜歡物理，用在物理上的時間等。而當我們主要考慮數學成績對物理的影響時，就是要考察這兩者之間的相關關系。 查看全文>>

    大數據技術文章2019-10-10 |傳智播客 |SparkMllib如何解決回歸問題

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    基于Flume設計實現分層日志收集系統(tǒng)有什么好處?【大數據技術】

    基于Flume設計實現分層日志收集系統(tǒng)，到底有什么好處呢?我們可以先看一下，如果不分層，會帶來哪些問題： 查看全文>>

    大數據技術文章2019-10-10 |傳智播客 |Flume分層日志收集系統(tǒng)

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    SparkMllib數值型特征基本處理方法介紹[大數據培訓]

    在SparkMllib中主要分為特征抽取、特征轉化、特征選擇，特別是在特征轉化方面是從一個DataFrame轉化為另外一個DataFrame，在數值型數據處理的時候我們對機器學習數據集中的樣本和特征部分進行單獨的處理，這里就涉及對樣本的正則化操作和數值型特征的歸一化和標準化的方法，今天就帶大家理解這一部分的思考和認識。 查看全文>>

    大數據技術文章2019-09-18 |傳智播客 |SparkMllib數值型特征

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    kafka自定義攔截器實例教程[傳智教育]

    Producer攔截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于實現clients端的定制化控制邏輯。對于producer而言，interceptor使得用戶在消息發(fā)送前以及producer回調邏輯前有機會對消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同時，producer允許用戶指定多個interceptor按序作用于同一條消息從而形成一個攔截鏈(interceptor chain)。 查看全文>>

    大數據技術文章2019-09-17 |傳智教育 |kafka自定義攔截器教程

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    MapReduce編程原理介紹[MapReduce開發(fā)必讀]

    Hadoop的MapReduce來源于Google公司的三篇論文中的MapReduce，其核心思想是“分而治之”。Map負責“分”，即把復雜的任務分解為若干個“簡單的任務”來并行處理?？梢赃M行拆分的前提是這些小任務可以并行計算，彼此間幾乎沒有依賴關系。Reduce負責“合”，即對map階段的結果進行全局匯總。 查看全文>>

    大數據技術文章2019-09-16 |傳智播客 |MapReduce編程原理

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    Kafka常用的API有哪些？

    Kafka是什么?Kafka最初由LinkedIn開發(fā)，是一款基于分區(qū)、多副本的分布式控制器，基于ZooKeeper協(xié)調。它最大的特點是能夠實時處理大量數據，滿足各種需求場景：如基于hadoop的批處理系統(tǒng)、低延遲實時系統(tǒng)、storm/spark流媒體引擎、web/nginx日志、訪問日志、消息服務等，采用scala語言編寫。LinkedIn在2010貢獻了Apache基金會，并成為頂級開源項目。 查看全文>>

    大數據技術文章2019-09-16 |傳智播客 |Kafka api

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    正則化是什么意思? 正則化技術解析

    正則化是廣泛應用于機器學習和深度學習中的技術，它可以改善過擬合，降低結構風險，提高模型的泛化能力，有必要深入理解正則化技術。 查看全文>>

    大數據技術文章2019-09-12 |傳智播客 |正則化是什么

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    大數據時代的精準內容推薦系統(tǒng)[大數據培訓]

    科技進步極大豐富人類生活的同時，也給我們的生活帶來了選擇的困擾--如何快速的從頭繁雜的數據中獲取有價值的信息，推薦系統(tǒng)作為解決信息負載問題的有效方法，正在發(fā)揮著顯著的作用;傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)在處理大數據時存在的問題正在限制其性能的發(fā)揮。為了充分挖掘數據價值，提高推薦系統(tǒng)的性能和實時性，進一步有效緩解信息過載的問題，我們今天對大數據時代下的精準推薦系統(tǒng)進行探討。 查看全文>>

    大數據技術文章2019-09-03 |傳智播客 |內容推薦系統(tǒng)

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