全部 大數(shù)據(jù)新聞動(dòng)態(tài) 大數(shù)據(jù)技術(shù)文章 大數(shù)據(jù)常見問題 技術(shù)問答

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    SparkMllib如何解決回歸問題？[大數(shù)據(jù)培訓(xùn)]

    我們都參加過高考，據(jù)統(tǒng)計(jì)，高考的物理成績(jī)確實(shí)與數(shù)學(xué)成績(jī)有一定關(guān)系，但除此之外，還存在很多影響物理成績(jī)的因素，例如：是否喜歡物理，用在物理上的時(shí)間等。而當(dāng)我們主要考慮數(shù)學(xué)成績(jī)對(duì)物理的影響時(shí)，就是要考察這兩者之間的相關(guān)關(guān)系。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2019-10-10 |傳智播客 |SparkMllib如何解決回歸問題

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    基于Flume設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)分層日志收集系統(tǒng)有什么好處?【大數(shù)據(jù)技術(shù)】

    基于Flume設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)分層日志收集系統(tǒng)，到底有什么好處呢?我們可以先看一下，如果不分層，會(huì)帶來哪些問題： 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2019-10-10 |傳智播客 |Flume分層日志收集系統(tǒng)

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    SparkMllib數(shù)值型特征基本處理方法介紹[大數(shù)據(jù)培訓(xùn)]

    在SparkMllib中主要分為特征抽取、特征轉(zhuǎn)化、特征選擇，特別是在特征轉(zhuǎn)化方面是從一個(gè)DataFrame轉(zhuǎn)化為另外一個(gè)DataFrame，在數(shù)值型數(shù)據(jù)處理的時(shí)候我們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集中的樣本和特征部分進(jìn)行單獨(dú)的處理，這里就涉及對(duì)樣本的正則化操作和數(shù)值型特征的歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化的方法，今天就帶大家理解這一部分的思考和認(rèn)識(shí)。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2019-09-18 |傳智播客 |SparkMllib數(shù)值型特征

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    kafka自定義攔截器實(shí)例教程[傳智教育]

    Producer攔截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于實(shí)現(xiàn)clients端的定制化控制邏輯。對(duì)于producer而言，interceptor使得用戶在消息發(fā)送前以及producer回調(diào)邏輯前有機(jī)會(huì)對(duì)消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同時(shí)，producer允許用戶指定多個(gè)interceptor按序作用于同一條消息從而形成一個(gè)攔截鏈(interceptor chain)。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2019-09-17 |傳智教育 |kafka自定義攔截器教程

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    MapReduce編程原理介紹[MapReduce開發(fā)必讀]

    Hadoop的MapReduce來源于Google公司的三篇論文中的MapReduce，其核心思想是“分而治之”。Map負(fù)責(zé)“分”，即把復(fù)雜的任務(wù)分解為若干個(gè)“簡(jiǎn)單的任務(wù)”來并行處理?？梢赃M(jìn)行拆分的前提是這些小任務(wù)可以并行計(jì)算，彼此間幾乎沒有依賴關(guān)系。Reduce負(fù)責(zé)“合”，即對(duì)map階段的結(jié)果進(jìn)行全局匯總。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2019-09-16 |傳智播客 |MapReduce編程原理

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    Kafka常用的API有哪些？

    Kafka是什么?Kafka最初由LinkedIn開發(fā)，是一款基于分區(qū)、多副本的分布式控制器，基于ZooKeeper協(xié)調(diào)。它最大的特點(diǎn)是能夠?qū)崟r(shí)處理大量數(shù)據(jù)，滿足各種需求場(chǎng)景：如基于hadoop的批處理系統(tǒng)、低延遲實(shí)時(shí)系統(tǒng)、storm/spark流媒體引擎、web/nginx日志、訪問日志、消息服務(wù)等，采用scala語言編寫。LinkedIn在2010貢獻(xiàn)了Apache基金會(huì)，并成為頂級(jí)開源項(xiàng)目。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2019-09-16 |傳智播客 |Kafka api

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    正則化是什么意思? 正則化技術(shù)解析

    正則化是廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的技術(shù)，它可以改善過擬合，降低結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的泛化能力，有必要深入理解正則化技術(shù)。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2019-09-12 |傳智播客 |正則化是什么

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    大數(shù)據(jù)時(shí)代的精準(zhǔn)內(nèi)容推薦系統(tǒng)[大數(shù)據(jù)培訓(xùn)]

    科技進(jìn)步極大豐富人類生活的同時(shí)，也給我們的生活帶來了選擇的困擾--如何快速的從頭繁雜的數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息，推薦系統(tǒng)作為解決信息負(fù)載問題的有效方法，正在發(fā)揮著顯著的作用;傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)在處理大數(shù)據(jù)時(shí)存在的問題正在限制其性能的發(fā)揮。為了充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，提高推薦系統(tǒng)的性能和實(shí)時(shí)性，進(jìn)一步有效緩解信息過載的問題，我們今天對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)推薦系統(tǒng)進(jìn)行探討。 查看全文>>

    大數(shù)據(jù)技術(shù)文章2019-09-03 |傳智播客 |內(nèi)容推薦系統(tǒng)

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