【独家】一文读懂大数据计算框架与平台-低调大师

【独家】一文读懂大数据计算框架与平台

2017-04-30 546

1. 前言

计算机的基本工作就是处理数据，包括磁盘文件中的数据，通过网络传输的数据流或数据包，数据库中的结构化数据等。随着互联网、物联网等技术得到越来越广泛的应用，数据规模不断增加，TB、PB量级成为常态，对数据的处理已无法由单台计算机完成，而只能由多台机器共同承担计算任务。而在分布式环境中进行大数据处理，除了与存储系统打交道外，还涉及计算任务的分工，计算负荷的分配，计算机之间的数据迁移等工作，并且要考虑计算机或网络发生故障时的数据安全，情况要复杂得多。

举一个简单的例子，假设我们要从销售记录中统计各种商品销售额。在单机环境中，我们只需把销售记录扫描一遍，对各商品的销售额进行累加即可。如果销售记录存放在关系数据库中，则更省事，执行一个SQL语句就可以了。现在假定销售记录实在太多，需要设计出由多台计算机来统计销售额的方案。为保证计算的正

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Apache Spark机器学习3.5　模型评估

3.5　模型评估在上一节，我们完成了模型估计任务。现在，对我们来讲是时候评估模型是否满足模型质量标准，以决定我们进行下一步的结果解释还是回到前面的阶段改善模型。本节，我们将使用均方根误差（Root-Mean-Square Error，RMSE）和受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线来评估我们模型的质量。计算RMSE和ROC曲线，我们需要使用测试数据而不是训练数据来评估模型。 3.5.1　快速评价很多软件包为用户提供一些算法来快速评估模型。例如，在MLlib和R语言中，逻辑回归模型都提供混淆矩阵和误报数计算。具体来讲，MLlib为我们提供confusionMatrix 和numFalseNegatives()这两个函数和一些算法来快速计算MES，如下所示：此外，R语言为我们

2017-05-01

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Ubuntu 14.04编译安装hadoop 2.7.3

参看：http://blog.csdn.NET/scorpion_zs/article/details/53128949 Ubuntu 14.04首先确认系统安装JDK、MAVEN，并配置好相应环境变量。下载源代码版本 hadoop-2.7.3-src.tar.gz 解压 tar -xzvf hadoop-2.7.3-src.tar.gz 安装编译工具、依赖包等 sudo apt-get -y install build-essential autoconf automake libtool cmake zlib1g-dev pkg-config libssl-dev sudo apt-get -y install libprotobuf-dev protobuf-compiler 进入解压后的目录 cd hadoop-2.7.3-src/ 利用maven开始编译 mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar 需要注意的是：不要在-P选项中添加docs参数，添加之后，在我的机器上编译出错，具体原因不明，去掉docs参数可以编译成功，可能与生成...

2017-05-01

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