Apache Spark机器学习.2.3　一致性匹配-低调大师

Apache Spark机器学习.2.3　一致性匹配

2017-05-01 710

2.3　一致性匹配

本节，我们将讨论一个重要的数据准备主题，就是一致性匹配和相关解决方案。我们将讨论几个使用Spark解决一致性问题的特征和使用Spark的数据匹配解决方案。

阅读本节以后，读者可以使用Spark解决一些常见的数据一致性问题。

2.3.1　一致性问题

我们经常需要在数据准备过程中处理一些属于同一个人或单元的数据元素，但这些元素并不相似。例如，我们有一些Larry Z.的购物数据和L. Zhang的网页活动数据。Larry Z.和L. Zhang是否是同一个人？数据中是否有很多一致性的变化。

由于实体变异的类型非常普遍，可能引起的原因有：重复、错误、名字变化和有意的别名等，使得对象匹配成为机器学习数据准备中的一个巨大挑战。有时，完成匹配或寻找关联都非常困难，而且这些工作非常耗时。然而，任何种类的错误匹配将产生许多错误，数据的不

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前言 Storm技术内幕与大数据实践本书意在介绍实时大数据的各个方面，分享我们在设计实时应用过程中遇到的一些问题，让一些从零开始构建实时计算平台的公司少走弯路。我们力图使不同背景的读者都能从其中获益。如果你从事基础架构方面的工作，可以着重阅读以下几章：在第1章中，我们整理了国内主要互联网公司在Storm应用方面的一些情况；在第2章中，我们介绍了实时平台的总体架构，随后引入了大众点评和1号店目前实时平台的一些基本情况；在第4章中，我们给出了源码剖析，为了让不懂Clojure语言的读者也能容易地理解Storm的内部原理，我们配了很多顺序图来描述调用逻辑；在第5章中，我们分享了一些在实践中总结出来的监控Storm应用的常用方法；在第6章中，我们介绍了在Storm上如何做一些扩展，方便更好地维护和管理集群；在第10章中，我们主要分享了Storm的一些小技巧和性能优化的经验。如果你是大数据产品的开发和架构人员，可以着重阅读后面的几章，其中分享了我们一年来遇到的一些瓶颈。如果你是算法工程师，可以着重了解第8章和第9章，里面的用户生命周期模型、实时推荐系统的算法和架构、千人千面架构等不少内容...

2017-05-01

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