《深入理解Hadoop（原书第2版）》—1.7 本章小结-低调大师

《深入理解Hadoop（原书第2版）》—1.7 本章小结

2017-05-01 680

本节书摘来自华章计算机《深入理解Hadoop（原书第2版）》一书中的第1章，第1.7节，作者 [美]萨米尔·瓦德卡（Sameer Wadkar），马杜·西德林埃（Madhu Siddalingaiah），杰森·文纳（Jason Venner），译于博，冯傲风，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.7本章小结

大数据渐成主流，其背后的两大推动力就是开源的Hadoop系统和云计算时代的到来。两者的发展使得以较低成本引入大规模大数据处理方法来解决业务问题成为可能。Hadoop系统是所有大数据解决方案的核心。尽管其他如MPP 或者 BSP 这样的编程模型，可处理一些特殊的问题，但是它们都还是要以某种形式依赖于Hadoop系统，尤其在数据量达到数T之巨时。掌握Hadoop系统，会让开发者更加高效地使用其他编程模型。本书的

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《深入理解Hadoop（原书第2版）》——1.6大数据商业用例

本节书摘来自华章计算机《深入理解Hadoop（原书第2版）》一书中的第1章，第1.6节，作者 [美]萨米尔·瓦德卡（Sameer Wadkar），马杜·西德林埃（Madhu Siddalingaiah），杰森·文纳（Jason Venner），译于博，冯傲风，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.6大数据商业用例在商业界，大数据和Hadoop都有很多应用案例。再从以下三个方面总结大数据的特征：数据量（Volume）处理速度（Velocity）数据多样性（Variety）数据量是指系统能够处理的数据量的大小。如果你们部门每天晚上都要在两个小时内获取、加载并传输2TB的数据，你就会面对数据量的挑战。处理速度是指当大量数据来到时，系统的处理数据能力。像Facebook 和 Twitter 这样的公司就碰到了数据处理

2017-05-02

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◆◆◆ 导读机器学习，特别是聚类算法，可以用来确定哪些地理区域经常被一个用户访问和签到而哪些区域不是。这样的地理分析使多种服务成为可能，比如基于地理位置的推荐系统，先进的安全系统，或更通常来说，提供更个性化的用户体验。在这篇文章中，我会确定对每个人来说特定的地理活动区域，讨论如何从大量的定位事件中（比如在餐厅或咖啡馆的签到）获取用户的活动区域来构建基于位置的服务。举例来说，这种系统可以识别一个用户经常外出吃晚饭的区域。 ◆◆◆ 使用DBSCAN聚类算法首先，我们需要选择一种适用于定位数据的聚类算法，可以基于提供的数据点的局部密度确定用户的活动区域。DBSCAN算法是一个不错的选择，因为它自下而上地选择一个点并在一个给定的距离寻找更多的点。然后通过重复这个过程扩展寻找新的点来扩展类簇，直到无法再扩大为止。这个算法可以通过两个参

2017-05-02

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