大数据入门第十九天——推荐系统与mahout（一）入门与概述

一、推荐系统概述

　　为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，才有了个性化推荐系统。其实，解决信息过载的问题，代表性的解决方案是分类目录和搜索引擎，如hao123，电商首页的分类目录以及百度，360搜索等。不过分类目录和搜索引擎只能解决用户主动查找信息的需求，即用户知道自己想要什么，并不能解决用户没用明确需求很随便的问题。经典语录是：你想吃什么，随便！面对这种很随便又得罪不起的用户（女友和上帝），只能通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。比如问问女友的闺蜜，她一般什么时候喜欢吃什么。

　　

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时间： 2024-08-01 21:52:35

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大数据入门第十六天——流式计算之storm详解（二）常用命令

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大数据入门第零天——总体课程体系概述

主要包括以下几大块: 大数据基础课程     离线数据分析 离线数据分析hbase 实时数据分析 Scala函数式编程 Spark内存计算 机器学习增强 前五天的课程都是基础课,主要包含Linux基础,shell编程基础以及Java中的多线程.JVM等基础知识,如果你没有相关的基础知识,请自己提前学习. 离线部分课程主要包括:hadoop.hive.flume.azkban.hbase等以及项目实战 实时部分课程主要包括:storm.kafka.redis以及项目实战 内存计算部分课程主要包括:

大数据入门第十一天——hive详解（二）基本操作

一.基本操作 1.DDL 官网的DDL语法教程:点击查看 建表语句 CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, c

大数据入门第七天——MapReduce详解（下）

一.mapTask并行度的决定机制 1.概述 一个job的map阶段并行度由客户端在提交job时决定 而客户端对map阶段并行度的规划的基本逻辑为: 将待处理数据执行逻辑切片(即按照一个特定切片大小,将待处理数据划分成逻辑上的多个split,然后每一个split分配一个mapTask并行实例处理 这段逻辑及形成的切片规划描述文件,由FileInputFormat实现类的getSplits()方法完成,其过程如下图: // 完整的笔记介绍,参考:http://blog.csdn.net/qq_26

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一.概述 1.sqoop是什么 从其官网:http://sqoop.apache.org/ Apache Sqoop(TM) is a tool designed for efficiently transferring bulk data between Apache Hadoop and structured datastores such as relational databases 中文来说,就是: sqoop是apache旗下一款“Hadoop和关系数据库服务器之间传送数据”的工具.

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一.概述 1.kafka是什么 根据标题可以有个概念:kafka是storm的上游数据源之一,也是一对经典的组合,就像郭德纲和于谦 根据官网:http://kafka.apache.org/intro 的解释呢,是这样的: Apache Kafka® is a distributed streaming platform ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台 l Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成.是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目. l K

大数据入门第八天——MapReduce详解（三）

1/mr的combiner 2/mr的排序 3/mr的shuffle 4/mr与yarn 5/mr运行模式 6/mr实现join 7/mr全局图 8/mr的压缩 今日提纲 一. 原文地址:https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/8403478.html

大数据入门第十七天——storm上游数据源 之kafka详解（二）常用命令

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