《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.5节餐饮服务中的大数据应用-低调大师

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.5节餐饮服务中的大数据应用

2017-05-01 666

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1.5节餐饮服务中的大数据应用，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

1.5　餐饮服务中的大数据应用
随着餐饮企业规模不断增大，餐饮企业的数据也在不断增长。一个大的餐饮企业可能有很多分店，各个分店的数据综合起来就形成“大数据”，但是，如何针对这些“大数据”进行应用分析，得到有价值的信息？
餐饮企业如果可以预测销售额，那么餐厅就能在销售的淡季适当调整生产活动，降低运营支出；提前部署营销策略，盘活淡季资源。未雨绸缪，方能做到有备无患。餐饮企业针对大数据做销售额预测，不仅可以考虑各种情况，比如，地理位置、价格、特色、环境舒适度、服务质量等，综合了各种情况后的大数据，可以使得模型的预测准确度更加精准。
餐饮企业的大数据精准营

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《Hadoop MapReduce性能优化》一2.1　研究Hadoop参数

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce性能优化》一书中的第2章，第2.1节，作者：【法】Khaled Tannir 译者：范欢动责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.1　研究Hadoop参数 Hadoop MapReduce性能优化正如第1章中提到的那样，有很多因素会对Hadoop MapReduce性能产生影响。一般说来，与工作负载相关的Hadoop性能优化需要关注以下3个主要方面：系统硬件、系统软件，以及Hadoop基础设施组件的配置和调优/优化。需要指出的是，Hadoop被归类为高扩展性解决方案，但却不足以归类为高性能集群解决方案。系统管理员可以通过各种配置选项来配置和调优Hadoop集群。性能配置参数主要关注CPU利用率、内存占用情况、磁盘I/O和网络流量。除了Hadoop主要性能参数以外，其他系统参数，如机架间带宽，也可能影响集群的整体性能。 Hadoop可以按照用户需要进行配置和定制，可以通过对安装完成后自动生成的配置文件进行修改来满足应用和集群的特定需要。配置文件分为两类，即只读默认配置文件和站点特定配置文件。 ...

2017-05-02

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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1.6节小结，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 1.6　小结本章从一个知名餐饮企业经营过程中存在的困惑出发，引出数据挖掘的概念、基本任务、建模过程。针对建模过程，简要分析了定义挖掘目标、数据取样、数据探索、数据预处理以及挖掘建模的各个算法概述和模型评价。最后，针对餐饮企业规模的日益扩大，企业数据的巨幅增长，引出了餐饮服务中的大数据应用。如何帮助企业从数据中洞察商机，提取价值，这是现阶段几乎所有企业都关心的问题。通过发生在身边案例，由浅入深引出深奥的数据挖掘理论，让读者在不知不觉中感悟到数据挖掘的非凡魅力！

2017-05-02

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。