《R与Hadoop大数据分析实战》一第1章 R和Hadoop入门-低调大师

《R与Hadoop大数据分析实战》一第1章 R和Hadoop入门

2017-07-02 711

本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第1章，作者（印）Vignesh Prajapati，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1章 R和Hadoop入门

第1章讲述了几个与R和Hadoop基本知识相关的主题，包括：
R的安装、功能和数据建模
Hadoop的安装、特征和组成部分
前言已介绍了R和Hadoop。本章将重点关注了解并使用这两种技术。到目前为止，R主要用于统计分析，但由于功能和程序包越来越多，在其他一些领域内，它也很受欢迎，例如机器学习、可视化和数据操作。R不能加载所有数据（大数据）到机器内存。所以，可以选择Hadoop把数据用作大数据加载。不是所有的算法都能在Hadoop中运行，而且在一般情况下，这些算法并不属于R算法。尽管如此，使用R语言进行分析还是在某些方面与大数据相关。为了分

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《Storm实时数据处理》一2.4　基于规则的日志流分析

本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第2章，第2.4节，（澳）Quinton Anderson　著卢誉声　译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4　基于规则的日志流分析任何合理的日志管理系统都需要具备以下特性：（1）过滤无关紧要的日志信息，无须对这类日志进行统计和排序。这类日志常常包含INFO或DEBUG等级的日志记录（没错，产品系统中也会包含这些信息）。（2）深入分析日志记录并提取更多有价值的信息和新的字段。（3）在保存日志之前增改日志记录。（4）当收到特定日志记录时发送通知信息。（5）通过关联日志事件来获取有价值的信息。（6）应对日志结构和格式的变更。本节在Bolt中集成了JBoss库和Drools，以便于我们通过声明和清晰的方式，轻松实现上面列举出的这些目标。Drools是一个基

2017-07-03

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本节书摘来华章计算机《Storm实时数据处理》一书中的第2章，第2.5节，（澳）Quinton Anderson　著卢誉声　译更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.5　索引与持久化日志数据我们需要在某些特定时期将日志数据存储起来以便后期利用，而且还要保证这些日志数据能够被检索。为了实现这个目标，本例中将会集成名为Elastic Search的开源产品，它是一个通用并集成RESTful API的集群搜索引擎（http://www.elasticsearch.org/）。 2.5.1　实战 Step01　创建一个继承自BaseRichBolt的IndexerBolt类，并声明org.elasticsearch.client.Client 私有成员变量。你需要在prepare方法中初始化它，代码如下： Step02　然

2017-07-03

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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