《智能数据时代：企业大数据战略与实战》一2.6　实时建议和操作-低调大师

《智能数据时代：企业大数据战略与实战》一2.6　实时建议和操作

2017-05-01 602

本节书摘来自华章出版社《智能数据时代：企业大数据战略与实战》一书中的第2章，第2.6节，作者 TalkingData ，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

2.6　实时建议和操作

图2-6所示的基础设施呈现出数据因为点对点的移动所带来的时间延长，而对于业务遇到的某些问题，可能需要实时的建议和响应行动。比如说，你希望购物者在进入购物页面时就能看到你推荐的产品，而不是已经离开购物页面才看到推荐的产品。
实时推荐引擎的作用就是在网络商店里引导购物者购买特定的商品。在Hadoop集群或数据仓库中可以构建关于购买行为的预测分析模型。构建模型的目的在于对购物者进行更巧妙的指引，使他们能够买得更多并且更快地找到想要的东西。推荐引擎中的模型会随着购买模式的变化不断更新，也会不断完善。
在配置智能传感器和控制器的地方，对及时行动的迫切需要

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Spark 源码分析 -- BlockStore

BlockStore 抽象接口类, 关键get和put都有两个版本序列化, putBytes, getBytes 非序列化, putValues, getValues 其中putValues的返回值为PutResult, 其中的data可能是Iterator或ByteBuffer private[spark] case class PutResult(size: Long, data: Either[Iterator[_], ByteBuffer]) /** * Abstract class to store blocks */ private[spark] abstract class BlockStore(val blockManager: BlockManager) extends Logging { def putBytes(blockId: String, bytes: ByteBuffer, level: StorageLevel) /** * Put in a block and, possibly, also return its content as either...

2017-05-02

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Storm入门之第8章事务性拓扑

Storm入门之第8章事务性拓扑本文翻译自《Getting Started With Storm》译者：吴京润编辑：郭蕾方腾飞正如书中之前所提到的，使用Storm编程，可以通过调用ack和fail方法来确保一条消息的处理成功或失败。不过当元组被重发时，会发生什么呢？你又该如何砍不会重复计算？ Storm0.7.0实现了一个新特性——事务性拓扑，这一特性使消息在语义上确保你可以安全的方式重发消息，并保证它们只会被处理一次。在不支持事务性拓扑的情况下，你无法在准确性，可扩展性，以空错性上得到保证的前提下完成计算。 NOTE:事务性拓扑是一个构建于标准Stormspout和bolt之上的抽象概念。设计在事务性拓扑中，Storm以并行和顺序处理混合的方式处理元组。spout并行分批创建供bolt处理的元组（译者注：下文将这种分批创建、分批处理的元组称做批次）。其中一些bolt作为提交者以严格有序的方式提交处理过的批次。这意味着如果你有每批五个元组的两个批次，将有两个元组被bolt并行处理，但是直到提交者成功提交了第一个元组之后，才会提交第二个元组。NOTE：使用事务性拓扑时，...

2017-05-02

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