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Spark大数据处理系列之Machine Learning

本文是《Spark大数据处理》系列的第四篇,其他三篇:Spark介绍、Saprk SQL和Spark Streaming。 最近几年,机器学习、预测分析和数据科学主题得到了广泛的关注。Spark的机器学习库(Spark MLlib),包括各种机器学习算法:协同过滤算法、聚类算法、分类算法和其他算法。 在前面的《Spark大数据处理》系列文章,介绍Apache Spark框架,介绍如何使用Spark SQL库的SQL接口去访问数据,使用Spark Streaming进行实时流式数据处理和分析。 在本篇文章,作者将讨论机器学习概念以及如何使用Spark MLlib来进行预测分析。后面将会使用一个例子展示Spark MLlib在机器学习领域的强悍。 Spark机器学习API包含两个package:spark.mllib 和spark.ml。 spark.mllib包含基于弹性数据集(RDD)的原始Spark机器学习API。它提供的机器学习技术有:相关性、分类和回归、协同过滤、聚类和数据降维。 spark.ml提供建立在DataFrame的机器学习API,DataFrame是Spark SQL...

《Storm企业级应用:实战、运维和调优》——3.3 Bolt消息处理者

本节书摘来自华章计算机《Storm企业级应用:实战、运维和调优》一书中的第3章,第3.3节,作者:马延辉 陈书美 雷葆华著, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.3 Bolt消息处理者 认识了消息源Spout和消息的数据存储元组Tuple,接下来了解消息的处理者Bolt。Bolt是接收Spout发出元组Tuple后处理数据的组件,所有的消息处理逻辑被封装在Bolt中,Bolt负责处理输入的数据流并产生输出的新数据流。3.3.1 Bolt介绍消息处理者Bolt在Storm中是一个被动的角色。Bolt把元组作为输入,然后产生新的元组作为输出。1.?Bolt的功能Bolt可以执行过滤、函数操作、合并、写数据库等操作。Bolt还可以简单地传递消息流,复杂的消息流处理往往需要很多步骤,因此也就需要很多Bolt来处理。2.

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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。

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