数据可视化 1.数据的分析与统计 使用sql语句进行查询,获取所有数据的概述,包括电影数.电影类别数.人数.职业种类.点评数等. 2.构建数据可视化框架 这里使用了前端框架Bootstrap进行前端的开发,后台使用PHP进行开发. 以下是运行界面: 图1 登录界面 图2 点评电影展示 图3 电影推荐

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/ 感谢! 用Hadoop构建电影推荐系统 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Big

转自:http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年

import org.apache.hadoop.io.Text; import java.io.IOException;import java.util.Iterator;import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.conf.Configured;import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;impor

Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商,所有数据软件,无一不向Ha

主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商,所有数据软件,无一

原文地址:http://blog.fens.me/hadoop-family-roadmap/ Sep 6, 2013 Tags: Hadoophadoop familyroadmap Comments: 27 Comments Hadoop家族学习路线图 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN

主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商,所有数据软件,无

现在Hadoop家族产品,已经达到20个了之多. 有必要对自己的知识做一个整理了,把产品和技术都串起来.不仅能加深印象,更可以对以后的技术方向,技术选型做好基础准备. 本文为"Hadoop家族"开篇,Hadoop家族学习路线图 目录 Hadoop家族产品 Hadoop家族学习路线图 1. Hadoop家族产品 截止到2013年,根据cloudera的统计,Hadoop家族产品已经达到20个! http://blog.cloudera.com/blog/2013/01/apache-ha

主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商,所有数据软件,无一

作者:Han Hsiao链接:https://www.zhihu.com/question/19795366/answer/24524910来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 推荐一些Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Ooz

分类算法之k-近邻 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 一个例子弄懂k-近邻 电影可以按照题材分类,每个题材又是如何定义的呢?那么假如两种类型的电影,动作片和爱情片.动作片有哪些公共的特征?那么爱情片又存在哪些明显的差别呢?我们发现动作片中打斗镜头的次数较多,而爱情片中接吻镜头相对更多.当然动作片中也有一些接吻镜头,爱情片中也会有一些打斗镜头.所以不能单纯通过是否存在打斗

推荐一些Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等.一.学习路线图 Hadoop家族学习路线图 开篇必读 Hive学习路线图 Mahout学习路线图二.编程实践

主要介绍Hadoop家族产品,经常使用的项目包含Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa.新添加的项目包含,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年開始.中国进入大数据风起云涌的时代.以Hadoop为代表的家族软件.占领了大数据处理的广阔地盘.开源界及厂商.全部数据软件.

Hbase的安装相对很简单啊...只要你装了Hadoop 装Hbase就是分分钟的事 如果要装hadoop集群的话 hadoop分类的集群安装好了,如果已经装好单机版~ 那就再配置如下就好~ 一.vi ~/.bash_profile 加入环境变量 二.在 mapred-site.xml加入配置信息 <property> <name>mapreduce.cluster.temp.dir</name> <value></value> <desc

一 KNN算法 1. KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的

简介: sqoop是一款用于hadoop和关系型数据库之间数据导入导出的工具.你可以通过sqoop把数据从数据库(比如mysql,oracle)导入到hdfs中:也可以把数据从hdfs中导出到关系型数据库中.通过将sqoop的操作命令转化为Hadoop的MapReduce作业进行导入导出,(通常只涉及到Map任务)即sqoop生成的Job主要是并发运行MapTask实现数据并行传输以提升数据传送速度和效率,如果使用Shell脚本来实现多线程数据传送则存在很大的难度Sqoop2(sqoop1.99

机器学习实战笔记-k-近邻算法 目录 1. k-近邻算法概述 2. 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 3. 示例:手写识别系统 4. 小结 本章介绍了<机器学习实战>这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据:再次,本文讨论了当存在许多数据来源时,如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用k-近邻算

1 KNN算法 1.1 KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,提取出样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据

Storm是分布式实时计算系统,用于数据的实时分析.持续计算,分布式RPC等. (备注:5种常见的大数据处理框架:· 仅批处理框架:Apache Hadoop:· 仅流处理框架:Apache Storm 和 Apache Samza:· 混合框架:Apache Spark 和 Apache Flink) 水龙头出来的是水滴 不是水流柱说明单个数据量小,但是连续不断的,后面水滴加闪电 表示处理迅速. 一.storm架构结构 二.Strom和Hadoop 分类对比 两者应用场景不同:Storm:进程