《Hadoop大数据分析与挖掘实战》—

《Hadoop大数据分析与挖掘实战》——1.6节小结

2017-05-01 538

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！

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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

2017-05-02

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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...

2017-05-02

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