《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.3节数据挖掘的基本任务-低调大师

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.3节数据挖掘的基本任务

2017-05-01 630

本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.3节数据挖掘的基本任务，作者张良均　樊哲　赵云龙　李成华　，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

1.3　数据挖掘的基本任务
数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。
对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争对手以及周边商业氛围等外部数据；之后利用数据分析手段，实现菜品智能推荐、促销效果分析、客户价值分析、新店选点优化、热销/滞销菜品分析和销量趋势预测；最后将这些分析结果推送给餐饮企业管理者及有关服务人员，为餐饮企业降低运营成本，增加盈利能力，实现精准营销，

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深入理解Spark：核心思想与源码分析. 3.8　TaskScheduler的启动

3.8　TaskScheduler的启动 3.6节介绍了任务调度器TaskScheduler的创建，要想TaskScheduler发挥作用，必须要启动它，代码如下。 taskScheduler.start() TaskScheduler在启动的时候，实际调用了backend的start方法。 override def start() { backend.start() } 以LocalBackend为例，启动LocalBackend时向actorSystem注册了LocalActor，见代码清单3-30所示。 3.8.1　创建LocalActor 创建LocalActor的过程主要是构建本地的Executor，见代码清单3-36。代码清单3-36　LocalActor的实现 private[spark] class Local

2017-05-02

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本节书摘来自华章社区《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中的第1章，第1.3节阅读环境准备，作者耿嘉安，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.3　阅读环境准备准备Spark阅读环境，同样需要一台好机器。笔者调试源码的机器的内存是8 GB。源码阅读的前提是在IDE环境中打包、编译通过。常用的IDE有IntelliJ IDEA、Eclipse。笔者选择用Eclipse编译Spark，原因有二：一是由于使用多年对它比较熟悉，二是社区中使用Eclipse编译Spark的资料太少，在这里可以做个补充。在Windows系统编译Spark源码，除了安装JDK外，还需要安装以下工具。（1）安装Scala由于Spark 1.20版本的sbt里指定的Scala版本是2.10.4，具体见Spark源码目录下的文件projectplugins.sbt，其中有一行：scalaVersion := "2.10.4"。所以选择下载scala-2.10.4.msi，下载地址：http://www.scala-lang.org/download/。下载完毕，安装scala-2.10.4.ms...

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