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阿里音乐打算用大数据发掘下一个TFboy

大数据时代,音乐界正迎来一场革命:下一首歌流行什么,听众说了算。昨天,记者从阿里音乐得到证实,阿里音乐正在开展一项尝试:将阿里音乐平台上的用户行为数据与社交网络数据、新闻资讯数据等结合,借助阿里云“数加”上的大数据工具,预测哪些音乐人会成为下一个音乐巨星。 有猜测指出,这项技术同阿里音乐一直秘而不宣的新平台有密切联系。 据阿里音乐的数据工程师介绍,用户在音乐平台上收听、分享、收藏音乐的行为,以及在社交网络、视频网站、贴吧论坛上做出关注、评论、转发、点赞等动作,反映了对音乐人的喜好程度。“我们用word2vector算法对关键词进行聚类,结合转发点赞等原始及衍生特征,通过gbdt分布式算法进行预测分析。寻找隐藏在其中的下一个TFboy”。 不过,收集所有人的意见并做出判断,并非易事。阿里音乐的工程师透露,该项目仅每天要处理的阿里音乐平台数据就达到了100TB,更不用说海量的外部互联网数据。 值得庆幸的是,大数据技术的飞跃发展为这一设想的实现提供了基础。在过去的5年里,全球大数据计算性能实现了超过21倍的提升。2011年,Tritonsort排序100TB数据需要8274秒;到2015年,...

《Spark与Hadoop大数据分析》一一3.5 持久化与缓存

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章,第3.5节,作者:文卡特·安卡姆(Venkat Ankam) 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.5 持久化与缓存 Spark 的一个独特功能是在内存中持久化 RDD。你可以使用 persist 或 cache 变换来持久化 RDD,如下所示: 上述两个语句都是相同的,并且会在 MEMORY_ONLY 存储级别缓存数据。它们的区别在于:cache 是指 MEMORY_ONLY 存储级别,而 persist 可以根据需要选择不同的存储级别,如下表所示。当第一次使用动作来进行计算时,它将保存在节点上的内存中。了解缓存 RDD 的百分比及其大小的最简单方法是检查管理界面中的 Storage 选项卡,如图3-11 所示: 图3-11 缓存的 RDD

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