前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/,有好几种版本,对应不同数据量,可任君选用. 本文下载数据量最小的100k版本,对该数据集进行探索: 环境 本人机器所用的

在构建应用的时候, 我们经常需要对用户的一举一动进行记录, 而其中一个比较重要的操作, 就是对在线的用户进行记录. 本文将介绍四种使用 Redis 对在线用户进行记录的方案, 这些方案虽然都可以对在线用户的数量进行统计, 但每个方案都有一些自己特有的操作, 并且各个方案的性能特征以及资源消耗也各有不同. 方案 1 :使用有序集合 每当一个用户上线时, 我们就执行 ZADD 命令, 将这个用户以及它的在线时间添加到指定的有序集合中: ZADD "online_users" <use

示例一:统计所有单词出现的次数 1.在本地创建文件并上传到hdfs中 #vin data.txt //将文件上传到hadoop的根目录下 #hdfs dfs -put data.txt / 2.在spark中,创建一个RDD并读取文件 %spark var data = sc.textFile("/data.txt") data.collect 3.将读取到的文本使用flatMap方法(数据流映射)组合split方法拆分为单个单词 //注意:split("")引号中

学到新东西就记录一下.也许正好有人需要~~~~~~ 由于需要记录当前在线用户,emmmm又是没做过的... 本来想用数据库的形式,但是想想这么简单的功能百度肯定有.遨游一波百度,有所收获.... 虽然老是那么几篇文章重复.... 大概就是在用户登录时Session记录下数据,前台获取展示.下面这个文章感觉蛮好的. Session方法参考网址: https://www.cnblogs.com/taobox/p/4466187.html 看文章想起了我项目中有用到SignaIR,这个可以实现聊天室肯

需求 ​ 背景:学校的学生的是一个非常大的生成数据的集体,比如每次考试的成绩 ​ 现有一个班级的学生一个月的考试成绩数据. ​ 科目 姓名 分数 ​ 需求:求出每门成绩中属于甲级的学生人数和总人数 ​ 乙级的学生人数和总人数 ​ 丙级的学生人数和总人数 ​ 甲级(90及以上)乙级(80到89)丙级(0到79) ​ 处理数据结果: 甲级分区 ​ 课程\t甲级\t学生1,学生2,...\t总人数 乙级分区 ​ 课程\t乙级\t学生1,学生2,...\t总人数 丙级分区 ​ 课程\t丙级\t学生1,学

文章目录 1.什么是过滤器? 2.过滤器核心对象 3.过滤器创建和配置 4.举例子 1.什么是过滤器? 主要用于对客户端的请求进行过滤处理,再将经过过滤后的请求转交给下一个资源. 2.过滤器核心对象 一个接口,名称为Filter,放置在javax.servlet包中. Filter:过滤器对象 FilterConfig:过滤器的配置对象 FilterChain:过滤器的传递工具 3.过滤器创建和配置 filterName属性:用于指定servlet过滤器名 urlPatterns属性:用于指定哪

http://www.myexception.cn/sql/2004512.html http://blog.csdn.net/ssw_1990/article/details/52220466 http://www.tuicool.com/articles/uIRZFv http://mt.sohu.com/20160514/n449468405.shtml http://blog.csdn.net/asongoficeandfire/article/details/21490101 http

参考书<JSP Web 开发案例教程> index.jsp welcome.jsp 显示

Global.asax中的代码: <%@ Application Language="C#" %> <script runat="server"> void Application_Start(object sender, EventArgs e) { // 在应用程序启动时运行的代码 ; System.IO.StreamReader srd; //取得文件的实际路径 string file_path = Server.MapPath(&qu

A /* Huyyt */ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; ]; ]; map<ll, int> mp; int main() { int n; cin >> n; ; i <= n; i++) { cin >> a[i]; } ; ; i <= n; i++) { memset(num, , sizeof(num)); ; ; j <

Person表定义如下: create table person(id int primary key auto_increment, birthday datetime); Person 数据如下: MariaDB [test]> select * from person; +----+---------------------+ | id | birthday | +----+---------------------+ | 1 | 2019-04-15 15:00:00 | | 2 | 2

<?php  header('Content-type:text/html;charset=utf-8'); //统计流量(人数,访问次数,用户IP) //假设用户访问,得到IP地址 $remote = $_SERVER['REMOTE_ADDR']; //拼凑要写入到文件的数据:ip|2014-8-19 10:24:15 $write = $remote . '|' . date('Y-m-d H:i:s'); //输出信息:挡墙网页已经被第几次访问,当前用户是第几次来访问 $str = fi

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar

Spark探索经典数据集MovieLens 阅读目录 前言 环境 初步预览 探索用户数据 探索电影数据 探索评级数据 回到顶部 前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/moviele

c 一.Spark 统计计算 简单统计后写入Redis. /** * 订单统计和乘车人数统计 */ object OrderStreamingProcessor { def main(args: Array[String]): Unit = { import org.apache.spark._ import org.apache.spark.streaming._ ///////////////////////////////////// // 01.初始化 /////////////////

更新apt 用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了.按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令: sudo apt-get update 若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决.若没有该问题,则不需要更改.从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源.在学习Hadoop过程中,即使出现"Hash校验和不符"

利用Application对象和Session对象可以统计历史访问人数和当前在线人数. 在会话开始和结束时,一定要进行加锁和解锁操作.由于多个用户可以共享Application对象,因此加锁是必要的,这样可以保证在同一时刻只有一个客户可以修改和存取Application对象的属性.如果加锁后,迟迟不给开锁,会导致用户无法访问Application对象.我们可以使用对象的Unlock方法来解除锁定. 在项目的web层的根目录下新建全局配置文件Global.asax以及日志文件VisitedLog.

/* * 当不涉及验证码的时候 */ //统计游客(未登录)人数 $map = array('session_expire'=>array('gt',NOW_TIME),'session_data'=>array('eq','')); $youke = D('Session')->where($map)->count(); dump($youke); //统计会员(已登录)人数 $map = array('session_expire'=>array('gt',NOW_TIM

铭文一级: 第二章:初识实时流处理 需求:统计主站每个(指定)课程访问的客户端.地域信息分布 地域:ip转换 Spark SQL项目实战 客户端:useragent获取 Hadoop基础课程 ==> 如上两个操作:采用离线(Spark/MapReduce)的方式进行统计 实现步骤: 课程编号.ip信息.useragent 进行相应的统计分析操作:MapReduce/Spark 项目架构 日志收集:Flume 离线分析:MapReduce/Spark 统计结果图形化展示 问题 小时级别 10分钟

前面一篇应该算是比较详细的介绍了spark的基础知识,在了解了一些spark的知识之后相必大家对spark应该不算陌生了吧!如果你之前写过MapReduce,现在对spark也很熟悉的话我想你再也不想用MapReduce去写一个应用程序了,不是说MapReduce有多繁琐(相对而言),还有运行的效率等问题.而且用spark写出来的程序比较优雅,这里我指的是scala版的,如果你用java版的spark去写一个应用程序,对比scala版的,想必你肯定会爱上scala这门语言的,哈哈哈(以上纯属个人