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超越Hadoop的大数据分析之第一章介绍:为什么超越Hadoop Map-Reduce

本文翻译自《BIG DATA ANALYTICS BEYOND HADOOP》译者:吴京润 译者注:本文是本书第一章的开头,第一章其它部分由其他人翻译。 你可能是一个视频服务提供商,而你想基于网络环境动态的选择合适的内容分发网络来优化终端用户的体验。或者你是一个政府监管机构,需要为互联网页进行色情或非色情的分类以便过滤色情页面,同时还要做到高吞吐量以及实时性。或者你是一个通讯/移动服务提供商——要么你在这样的公司工作——而你担心客户流失(客户流失意味着,老用户离开而选择竞争对手,或者新用户加入竞争对手)。你一定非常想知道前一天有哪些客户在tweeter上抱怨你的服务。或者你是个零食店主,而你非常想对你的客户做购买预测,这样你就可以为你商品做更多有针对性的促销活动,并期望销售额由此带来的增长。或者你是一家医疗保险公司,当务之急是计算某位客户明年住院的概率,以便适当的修改的保费。或者你是一家金融产品公司的CTO,而公司希望拥有实时交易/预测算法,帮助确认损益表底线。或者你为一家电子制造公司工作,而你想在试运行期间预测故障、查明故障根源,以便在后来的实际运行中有效。这要归功于大数据分析创造的...

Apache Spark机器学习.2.1 访问和加载数据集

摘要 Spark机器学习的数据准备 机器学习从业者和数据科学家时常耗费70%或80%的时间为机器学习项目准备数据。数据准备可能是很艰辛的工作,但是它影响到接下来的各方面工作,因此是非常必要和极其重要的。所以,在本章中,我们将讨论机器学习中所有必要的数据准备方面的内容,通常包括数据获取、数据清洗、数据集连接,再到特征开发,从而让我们为基于Spark平台构建机器学习模型准备好数据集。具体而言,我们将讨论前面提到的以下6个数据准备任务,然后在针对复用性和自动化的讨论中结束本章: 访问和加载数据集 开放可用的机器学习数据集 将数据集加载到Spark 使用Spark进行数据探索和可视化 数据清洗 处理数据缺失与不完整 基于Spark的数据清洗 数据清洗变得容易 一致性匹配 处理一致性问题 基于Spark的数据匹配 获得更好的数据匹配效果 数据重组 数据重组任务 基于Spar

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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