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老李分享:大数据性能调优案例 1.“空间换时间”以及“内存中处理数据” 比如user_id.csv文件中有20万个不同的user_id,根据user_id去查其对应的用户最近发表的一篇帖子,取出post_id,post_title.post_time和user_id(post表中查,post表中有一列是user_id,表示帖子所属者),而帖子数目有大概两百万,那么如何处理呢?我的解决方案是:A. 先将post表post_id,post_title.post_time和user_id这四列导出到p

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先说一下我的初衷.机器学习系统现在多红多NB这件事情我已不必赘述.但是由于机器学习系统的特殊性,构建一个靠谱好用的系统却并不是件容易的事情.每当看到同行们精彩的分享时,我都会想到,这些复杂精妙的系统,是怎样构建起来的?构建过程是怎样的?这背后是否有一些坑?有一些经验?是否可以“偷”来借鉴? 所以我希望做一个更侧重“面向过程”的分享,与大家分享一下我们在构建系统时的一些实践,一些坑,以及如何从坑里爬出来. 另外,我本次分享更侧重的是“小团队”,一是因为当当目前做ML的团队确实还比较小,其次是因为据

Mlib机器学习库 1.1机器学习概念 机器学习有很多定义,倾向于下面这个定义.机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究.机器学习依赖数据经验并评估和优化算法所运行出的模型.机器学习算法尝试根据训练数据使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定.机器学习问题分类为几种,包括分类.回归.聚类.所有的机器学习算法都经过一条流水线:提取训练数据的特征->基于特征向量训练模型->评估模型选择最佳.特征提取主要是提取训练数据中的数值特征,用于数学建模.机器学习一般有如下分类:

一.大数据中的数据仓库和Mpp数据库如何选型? 在Hadoop平台中,一般大家都把hive当做数据仓库的一种选择,而Mpp数据库的典型代表就是impala,presto.Mpp架构的数据库主要用于即席查询场景,暨对数据查询效率有较高要求的场景,而对数据仓库的查询效率要求无法做大MPP那样,所以更多地适用与离线分析场景. Hadoop已经是大数据平台的实时标准,其中Hadoop生态中有数据仓库Hive,可以作为大数据平台的标准数据仓库, 对于面向应用的MPP数据库,可以选择MYCAT(mySql的

首先,提及大数据一词的概念.大数据本质还在于数据,但是它有着新的特征亮点.包括:数据来源广,数据格式多样化(结构化数据.非结构化数据.Excel文件.文本文件等).数据量大(最少也是TB级别的.甚至可能是PB级别).数据增长速度快等等. 扩展讲大数据的4个基本特征,我们将进行下面额思考: 1.数据来源广? 广泛的数据来源从何而来,通过何种方式进行采集与汇总?相对应的我们出现Sqoop, Cammel,Datax等工具. 在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:529867072,群里都是学