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用Spark分析Amazon的8000万商品评价(内含数据集、代码、论文)

尽管数据科学家经常通过分布式云计算来处理数据,但是即使在一般的笔记本电脑上,只要给出足够的内存,Spark也可以工作正常(在这篇文章中,我使用2016年MacBook Pro / 16GB内存,分配给Spark 8GB内存)。 此外,通过Maxcompute及其配套产品,低廉的大数据分析仅需几步。 亚马逊的商品评论和评分是一个非常重要的业务。 亚马逊上的客户经常基于这些评论做出购买决定,并且单个不良评论可以导致潜在购买者重新考虑。 几年前,我写了一篇非常受欢迎的博客文章,题为“120万亚马逊评论统计分析“。 当时,我只限于1200万评论,因为尝试处理更多的数据会导致内存不足,以至于我的R语言代码需要运行几个小时。 Apache Spark是一个高效的开源大数据计算框架,在过去几年中已经非常流行(对于使用Spark和Python的好教程,我推荐免费的eDX课程)。尽管数据科学家经常通过分布式云计算来处理数据,但是即使在一般的笔记本电脑上,只要给出足够的内存,Spark也可以工作正常(在这篇文章中,我使用2016年MacBook Pro / 16GB内存,分配给Spark 8GB内存)。 ...

Hadoop与大数据2015的趋势与挑战

大数据通常会引发商业智能的快速可用性,这主要归因于可靠的大容量数据存储和通过使用类似Hadoop的开源工具进行并行处理。通过大数据进行可预测分析和建模所带来的好处是非常多的。 根据IDC对2015年的估计,全球大数据市场(包括利用Hadoop进行高级分析)将会增至1250亿的规模。可以预见到企业在Hadoop顶端构建智能应用将是未来的趋势。让我们来对2015年大数据和Hadoop的趋势进行一番预测。 富媒体分析 企业希望能更多的基于视频,图片以及音频来进行分析。大公司已经开始利用这些富媒体分析来保持在竞争中的领先地位。 据来自IDC的消息,富媒体分析将会变成一项关键的投资考量并且可能会在2015年底增加三倍。 填补Hadoop解决方案的空白 Hadoop是一个开源平台,用来存储和处理结构化和非结构化数据。根据ForresterResearch的说法,对于Hadoop来说,在数据管理和治理解决方案上还有很多空白。 在这里,诸如Oracle,IBM和Microsoft之类的企业级软件公司将会继续使用他们自己的数据管理和治理工具在Hadoop环境下与企业应用进行同步并在本地运行,以此来填补空...

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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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