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《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

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

《Spark Cookbook 中文版》一1.3 通过Maven构建Spark源码

本节书摘来异步社区《Spark Cookbook 中文版》一书中的第1章,第1.3节,作者: 【印度】Rishi Yadav(亚达夫)译者: 顾星竹 , 刘见康 责编: 胡俊英,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.3 通过Maven构建Spark源码 在大多数情况下使用二进制文件安装Spark已经足够了。对于一些高级的需求(并不局限于下列需求),通过源码编译是个更好的选择。 需要使用特定的Hadoop版本进行编译。 集成Hive。 集成YARN。 1.3.1 准备工作 开始本篇教程之前需要以下必备条件。 Java 1.6或更新版本。 Maven 3.x。 1.3.2 具体步骤 使用Maven构建Spark源码的步骤如下。 1.增大堆的MaxPermSize参数。 $ echo "export _JAVA_OPTIONS=\"-XX:MaxPermSize=1G\"" >> /home/ hduser/.bashrc 2.打开一个新的终端窗口并通过GitHub下载源码。 $ wget https://github.com/apache/spark/arc...

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