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巧用MapReduce+HDFS,海量数据去重的五大策略

随着存储数据信息量的飞速增长,越来越多的人开始关注存储数据的缩减方法。数据压缩、单实例存储和重复数据删除等都是经常使用的存储数据缩减技术。 重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩,重复数据删除对于数据本身并没有改变,只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着显著的优势,并对扩展性有所帮助。 举个简单的例子:在专门为电信运营商定制的呼叫详单去重应用程序中,我们就可以看到删除重复数据的影子。同样的,对于包含相同数据包的通信网络,我们可以使用这种技术来进行优化。 在存储架构中,删除重复数据的一些常用的方法包括:哈希、二进制比较和增量差分。在HadoopSphere这篇文章中,将专注于如何利用MapReduce和HDFS来消除重复的数据。(下面列出的方法中包括一些学者的实验方法,因此把术语定义为策略比较合适)。 策略1:只使用HDFS和MapReduce Owen O’Malley在一个论坛的帖子中建议使用以下方法: 让你的历史数据按照MD5值进行排序。 运行一个MapReduce的作业,将你的新数据按照MD5进行排序。需要注意的是:你要做所有数据...

用Spark机器学习数据流水线进行广告检测

在这篇文章中,我们Spark的其它机器学习API,名为Spark ML,如果要用数据流水线来开发大数据应用程序的话,这个是推荐的解决方案。关键点: 了解机器学习数据流水线有关内容。 怎么用Apache Spark机器学习包来实现机器学习数据流水线。 数据价值链处理的步骤。 Spark机器学习流水线模块和API。 文字分类和广告检测用例。 Spark ML(spark.ml)包提供了构建在DataFrame之上的机器学习API,它已经成了Spark SQL库的核心部分。这个包可以用于开发和管理机器学习流水线。它也可以提供特征抽取器、转换器、选择器,并支持分类、汇聚和分簇等机器学习技术。这些全都对开发机器学习解决方案至关重要。 在这里我们看看如何使用Apache Spark来做探索式数据分析(Exploratory Data Analysis)、开发机器学习流水线,并使用Spark ML包中提供的API和算法。 因为支持构建机器学习数据流水线,Apache Spark框架现在已经成了一个非常不错的选择,可以用于构建一个全面的用例,包括ETL、指量分析、实时流分析、机器学习、图处理和可视化等...

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