《深入理解Hadoop（原书第2版）》——第2章 Hadoop中的概念 2.1 Hadoop简介-低调大师

《深入理解Hadoop（原书第2版）》——第2章 Hadoop中的概念 2.1 Hadoop简介

2017-05-01 551

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2章，第2.1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。

第2章

Hadoop中的概念

价格实惠的普通计算机经常满足不了应用程序的计算资源需求，很多企业的业务应用程序已经不再适合在单台廉价的计算机上运行。这时，一个简单昂贵的解决方案就是购买一些具有多CPU的高端服务器，这通常需要巨额资金。只要能买到最高端的服务器，这个解决方案就能够达到理想的效果，但预算往往是个大问题。另一个替代方案，就是搭建一个高可用的集群，这个集群经过专业的安装和精心的管理服务，使用起来就像一台计算机一样。很多

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如何利用机器学习和分布式计算来对用户事件进行聚类

◆◆◆ 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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本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）》一书中的基础篇，作者：范东来责编：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。基础篇：Hadoop基础 Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）本书的第一部分相当于工具的使用手册，将会介绍Hadoop的核心组件：HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Sqoop和HBase，并在此基础上，进一步学习Hadoop性能调优和运维。通过这部分的学习，读者将获得Hadoop工程师的理论基础。

2017-05-02

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