【Hadoop Summit Tokyo 2016】用于欺诈检测的深度学习
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storm 1.0版本滑动窗口的实现及原理
滑动窗口在监控和统计应用的场景比较广泛，比如每隔一段时间(10s)统计最近30s的请求量或者异常次数，根据请求或者异常次数采取相应措施。在storm1.0版本之前，没有提供关于滑动窗口的实现，需要开发者自己实现滑动窗口的功能（storm1.0以前实现滑动窗口的实现原理可以自行百度）。 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6481588.html 微信：intsmaze 这里主要演示在storm1.0以后如何通过继承storm1.0提供的类来快速开发出窗口滑动的功能。窗口可以从时间或数量上来划分，由如下两个因素决定：窗口的长度，可以是时间间隔或Tuple数量；滑动间隔(sliding Interval)，可以是时间间隔或Tuple数量。比如：每两秒统计最近6秒的请求数量；每接收2个Tuple就统计最近接收的6个Tuple的平均值......。 storm1.0支持的时间和数量的排列组合有如下： withWindow(Count windowLength, Count slidingInterval) 每收到slidingInterval...
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【Hadoop Summit Tokyo 2016】桌上的大数据与KNIME
本讲义出自W Daniel Cox III与Chhitesh Shrestha在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，在演讲中简要地介绍了数据转换的相关概念以及KNIME数据分析平台，并且在现场演示了对于能源数据规划和定价的预测，并且分享了如何将KNIME工具集与Hortonworks进行结合。
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