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Mahout应用

 不多说,直接上干货! Mahout作为Apache基金会的顶级项目之一,Mahout的应用也极其广泛,一般分为商业应用和学术应用。 在商业应用中,Adobe AMP公司使用Mahout的聚类算法把用户区分为不同的圈子,通过精确定位营销来增加客户。Amazon的个人推荐平台也是使用Mahout的算法库来进行推荐的。AOL使用Mahout来进行购物推荐。DataMine Lab使用Mahout的推荐算法以及聚类算法来提高客户广告投放的精确度。iOffer使用Mahout频繁项集挖掘算法和协同过滤算法为用户推荐项目。Twitter使用Mahout的LDA模型为用户推荐其感兴趣的东西。Yahoo公司的邮件使用Mahout的关联规则算法。 在学术应用中,Mahout也被广泛应用。在TU Berlin大学的“Large Scale Data Analysis and Data Mining”课程中,使用Hadoop和MapReduce来进行数据并行分析的教学。在Nagoya Institute of Technology,Mahout被用来在一个研究项目中进行数据分析。 本文转自大数据躺过的...

Storm概念学习系列 之数据流模型、Storm数据流模型

数据流模型 数据流模型是由数据流、数据处理任务、数据节点、数据处理任务实例等构成的一种数据模型。本节将介绍的数据流模型如图1所示。 分布式流处理系统由多个数据处理节点(node)组成,每个数据处理节点上运行有多个数据任务实例,每个数据任务实例属于一个数据任务定义。任务实例是在任务定义的基础上,添加了输入流过滤条件和强制输出周期属性后,可实际推送到数据处理节点上运行的逻辑实体;数据任务定义包含输入数据流、数据处理逻辑和输出数据流属性。 数据流模型简介 首先介绍数据流模型中的一些重要概念。1. 数据流 数据流是时间分布和数量上无限的一系列数据记录的集合体。数据记录是数据流的最小组成单元,每条数据记录包括三类数据:数据流名称(stream name)、标识数据(key)和具体数据处理逻辑所需的数据(value)。 图1 数据流处理流程图 2. 定义数据处理任务 定义数据处理任务只是定义一个数据处理任务的基本属性,任务还无法直接执行,必须将其实现为具体的任务实例。数据处理任务的基本属性包括输入流、输出流和数据处理逻辑。 (1)输入流(可选) 输入流描述该任务依赖哪些数据流作为输...

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