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记一次百G数据的聚类算法实施过程

打开微信扫一扫,关注微信公众号【数据与算法联盟】 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/gamer_gyt 博主微博:http://weibo.com/234654758 Github:https://github.com/thinkgamer 如题,记一次百G数据的聚类算法实施过程,用的技术都不难,spark和kmeans,我想你会认为这没有什么难度,我接到这个任务的时候也认为没有难度,可是一周之后我发现我错了,数据量100G的确不大,但难度在于我需要对 kmeans 的 train过程执行将近3000次,而且需要高效的完成。那么问题就来了,如何保证高效和准确性。(声明小编对Spark也不是说很熟悉) 需求 数据格式为三列,第一列为类别ID,第二列为商品ID,第三列为价格,数据格式如下 1000 2000 45.3 1000 2001 121.3 1001 2002 4125.3 1000 2003 225.3 1001 2004 3415.3 1000 2005 12245.3 ... ... .... 数据有很多条,数据量为将近100G,存储在hdfs上,第一...

阿里云Elasticsearch商业化发布

产品介绍: 阿里云Elasticsearch,提供基于开源Elasticsearch服务,致力于数据分析、数据搜索等场景服务。在开源Elasticsearch基础上提供企业级权限管控、安全监控告警、自动报表生成等功能。 产品功能及优势: 提供X-Pack插件功能,为您提供权限管控、集群监控、数据可视化、机器学习等功能; 一键开启服务,并提供“独立管控”能力; 适用客户: 面向传统电商公司/大数据公司/互联网公司等。 主要面向场景是:数据分析及搜索、日志监控、非结构化数据库场景。 付费方式: 按量付费和预付费模式 产品文档: https://help.aliyun.com/product/57736.html

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