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《Mahout算法解析与案例实战》一一2.3 测试安装

本节书摘来自华章计算机《Mahout算法解析与案例实战》一书中的第2章,第2.3节,作者:樊 哲,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3 测试安装 首先下载测试数据,在浏览器中输入:http://archive.ics.uci.edu/ml/databases/synthetic_control/synthetic_control.data.html,下载相应的数据。测试数据是由Dr Robert Alcock在1999年利用程序合成的600个样本的控制图数据,每个样本包括60个属性列,一共可以分为6个类,分别为:正常(C)、循环(B)、上升趋势(E)、下降趋势(A)、向上移位(D)、向下移位(F)。图2-5中显示的是每个类别的10个样本数据图。 图2?5 样本数据图获得上面的测试数据,比如把测试数据下载到/ho

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大数据已然成为当今最热门的技术之一,正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是,开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。 大数据 hadoop ——高效、可靠、可伸缩,能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要的大数据服务和应用程序。 Spark ——使用简单、支持所有重要的大数据语言(Scala、Python、Java、R)。拥有强大的生态系统,成长迅速,对 microbatching/batching/SQL支持简单。Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 NiFi ——Apache NiFi是由美国国家安全局(NSA)贡献给Apache基金会的开源项目,其设计目标是自动化系统间的数据流。基于其工作流式的编程理念,NiFi非常 易于使用、强大、可靠、高可配置。两个最重要的特性是其强大的用户界面和良好的数据回溯工具。堪称大数据工具箱里的瑞士军刀。 Apache Hive 2.1 ——Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架。它提供了...

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