Mahout学习路线图 前言 Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员,是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架.Mahout是一个跨学科产品,同时也是我认为Hadoop家族中,最有竞争力,最难掌握,最值得学习的一个项目之一. Mahout为数据分析人员,解决了大数据的门槛:为算法工程师,提供基础的算法库:为Hadoop开发人员,提供了数据建模的标准:为运维人员,打通了和Hadoop连接. Mahout就是训象人,在Hadoop上创造新的智慧! 目录 Mahout介绍

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-recommend-job/ 感谢! 用Mahout构建职位推荐引擎 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, Bi

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mahout-roadmap/ 感谢! Mahout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, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crun

转自:http://blog.fens.me/hadoop-mahout-roadmap/ Mahout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, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等.

前言 Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员,是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架.Mahout是一个跨学科产品,同时也是我认为Hadoop家族中,最有竞争力,最难掌握,最值得学习的一个项目之一. Mahout为数据分析人员,解决了大数据的门槛:为算法工程师,提供基础的算法库:为Hadoop开发人员,提供了数据建模的标准:为运维人员,打通了和Hadoop连接. Mahout就是训象人,在Hadoop上创造新的智慧! 目录 Mahout介绍 Mahout学习路线图

有状态程序 在本节中,您将了解Flink为编写有状态程序提供的API.请看一下Stateful Stream Processing来了解有状态流处理背后的概念. 带键值的数据流 如果要使用键控状态,首先需要在DataStream上指定一个键,这个键应该用来分割状态(也包括流中的记录本身).你可以在DataStream上使用keyBy(KeySelector)指定一个键.这将产生一个KeyedDataStream,然后允许使用keyed状态的操作. key selector函数将一条记录作为输入,

你有实力,但比你差的人都升了,你的师弟都年薪50万了,你还是找不到机会.为什么你离高端机会总是差一步呢?其实你离成功就差一次机会,一个适合你的高端职位的信息! 招聘网站不靠谱:三大网站都是低端职位为主,某聘网都是假职位,小网站都是过期很久的职位都挂着,而且都是几百人去竞争一个职位! 猎头不靠谱:现在什么样子的90后小妹妹会打电话都是个猎头,完全不懂行,就知道个title匹配,匹配着换不升职还有什么意思呢! 内部推荐不靠谱:99%就是本来已经内定的职位,让你来当个分母,从上地两个小时跑到CBD,1

一.Mahout推荐算法简介 Mahout算法框架自带的推荐器有下面这些: l  GenericUserBasedRecommender:基于用户的推荐器,用户数量少时速度快: l  GenericItemBasedRecommender:基于商品推荐器,商品数量少时速度快,尤其当外部提供了商品相似度数据后效率更好: l  SlopeOneRecommender:基于slope-one算法的推荐器,在线推荐或更新较快,需要事先大量预处理运算,物品数量少时较好: l  SVDRecommender

Pyhton爬虫实战 - 抓取BOSS直聘职位描述 和 数据清洗 零.致谢 感谢BOSS直聘相对权威的招聘信息,使本人有了这次比较有意思的研究之旅. 由于爬虫持续爬取 www.zhipin.com 网站,以致产生的服务器压力,本人深感歉意,并没有 DDoS 和危害贵网站的意思. 2017-12-14 更新 在跑了一夜之后,服务器 IP 还是被封了,搞得本人现在家里.公司.云服务器三线作战啊 一.抓取详细的职位描述信息 1.1 前提数据 这里需要知道页面的 id 才能生成详细的链接,在 Pytho

Tips <Effective Java, Third Edition>一书英文版已经出版,这本书的第二版想必很多人都读过,号称Java四大名著之一,不过第二版2009年出版,到现在已经将近8年的时间,但随着Java 6,7,8,甚至9的发布,Java语言发生了深刻的变化. 在这里第一时间翻译成中文版.供大家学习分享之用. 7. 消除过期的对象引用 如果你从使用手动内存管理的语言(如C或c++)切换到像Java这样的带有垃圾收集机制的语言,那么作为程序员的工作就会变得容易多了,因为你的对象在使

2018年4月更新70多个公司dnc招聘职位 请在本页回复,补充dnc招聘信息.公司案例 dnc简介 dnc = .NET Core.dotnet Core简写 dnc是微软新一代主力编程平台,开源.免费.跨平台.轻量级.高性能,可部署到Linux.Docker.k8s等环境,适合开发微服务.云原生.大型互联网应用.全开源解决方案 dnc国内公司案例 微软.腾讯.网易.同程旅游.龙珠直播.ThoughtWorks.新东方教育科技.中通快递.申通快递.青客白领公寓.途虎养车.博客园.视高盛景.如鹏

Kmeans是最经典的聚类算法之一,它的优美简单.快速高效被广泛使用. Kmeans算法描述 输入:簇的数目k:包含n个对象的数据集D. 输出:k个簇的集合. 方法: 从D中任意选择k个对象作为初始簇中心: repeat; 根据簇中对象的均值,将每个对象指派到最相似的簇: 更新簇均值,即计算每个簇中对象的均值: 计算准则函数: until准则函数不在发生变化. Kmeans 算法的优缺点: 1)优点 (1)k-平均算法是解决聚类问题的一种经典算法,算法简单.快速. (2)对处理大数据集,该算法是

当一个事务持有事务的资源锁,并且另一个事务请求同一资源的不兼容锁时,请求被阻塞并且请求者进入等待状态,直到锁定者释放干扰锁. 长时间运行事务会导致锁被长时间持有,所以只对要开启事务的表操作代码开启事务,不应将业务逻辑也放入事务中  .这样做只会增加开启事务的时间 会导致其他请求阻塞. 首先我们来模拟一个阻塞情况 打开SQL Server 建立一个实例链接 再打开建立一个实例链接 也就是进程 建两个进程连接 新建查询开启进程 sa(进程ID) 在第一个连接中加断点  调试卡住断点 在第二个连接中执

怎样才算是正确的删除过期的数据呢?先交代一下前提,XX网站上面有一个放心企业专区,办理超级会员即可成为放心企业,放心企业可设置推荐职位展示在放心企业专区,信息都是存放在Info表中的,所谓的推荐职位就是把信息从Info表再写到推荐职位表(RecommPosition)中,而用户办理的超级会员是有有效期的,办理超级会员时会新写一条记录到会员办理记录表(PackageRecord)中,不会更改用户信息,采用关联用户表和会员办理记录表来实现,因为类似这样的东西还有很多,有些产品不合适就会被淘汰掉,如果

Session引发的异常 其中一个bug是这样的: 使用Firefox登录进入系统后,再打开一个Tab,进入系统页面,点击logout. 在回到前一个tab页面,点击Save按钮,出现了js错误.这个时候应当将用户转到登陆页. 小王看到这个bug,有些目瞪口呆,没想到QA用这么"暴力"的方式来测试自己的程序.在另一个Tab上点击logout, 会导致session清空的,这样再点击第一个tab上的Save按钮,调用的Ajax方法会出现异常的. 但是如何处理这种”非正常”操作引发的异常呢

互联网圈有这么一句话:百度的技术,阿里的运营,腾讯的产品.那么代表互联网三座大山的BAT,内部人才体系有什么区别呢?今天老李就带领大家看一看~ ★ 腾讯 ★   1. 职级 腾讯职级体系分6级,最低1级,最高6级.同时按照岗位又划分为四大通道,内部也叫“族”,比如: 产品/项目通道,简称P族 技术通道,简称T族 市场通道,简称M族 职能通道,简称S族 以T族为例,分别为: T1:助理工程师 (一般为校招新人) T2:工程师 T3:高级工程师 3-1相当于阿里的p6 到p7(能力强可能到p7) T

简洁.优雅.高效的C#语言,神一样的C#创始人Anders Hejlsberg,async/await编译器级异步语法,N年前就有的lambda表达式,.NET Native媲美C++的原生编译性能,新一代.NET全面开源.免费.跨平台,支持Windows.Linux.Mac,老板再也不用担心服务器授权费用了,Win10一统物联网.手机.平板.PC用户体验,兼容安卓.ios原生app快速移植到Win10平台,HoloLens黑科技全息眼镜,带来科幻级用户体验,碾压google眼镜,Unity3D

通过Mahout构建推荐系统时,假设我们须要添�某些过滤规则(比方:item的创建时间在一年以内),则须要用到IDRescorer接口,该接口源代码例如以下: package org.apache.mahout.cf.taste.recommender; /**  * <p>  * A {@link Rescorer} which operates on {@code long} primitive IDs, rather than arbitrary {@link Object}s.  * 

阅读导读: 1.Mahout中推荐过滤算法支持哪两种算法? 2.用java代码怎样计算男性用户打分过的图书? 3.itemEuclidean.userEuclideanNoPref各自是什么算法? 1. 项目背景 Amazon是最早的电子商务站点之中的一个.以网上图书起家,最后发展成为音像,电子消费品,游戏.生活用品等的综合性电子商务平台.Amazon的推荐系统,是互联网上最早的商品推荐系统,它为Amazon带来了至少30%的流量.和可观的销售利润. 现在推荐系统已经成为电子商务站点的标配,假设

前言 本文是Mahout实现推荐系统的又一案例,用Mahout构建图书推荐系统.与之前的两篇文章,思路上面类似,侧重点在于图书的属性如何利用.本文的数据在自于Amazon网站,由爬虫抓取获得. 目录 项目背景 需求分析 数据说明 算法模型 程序开发 1. 项目背景 Amazon是最早的电子商务网站之一,以网上图书起家,最后发展成为音像,电子消费品,游戏,生活用品等的综合性电子商务平台.Amazon的推荐系统,是互联网上最早的商品推荐系统,它为Amazon带来了至少30%的流量,和可观的销售利润.