1.HDFS-HA架构原理介绍hadoop2.x之后，Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个基于Paxos算法实现的HDFS HA方案，它给出了一种较好的解决思路和方案,示意图如下： 1）基本原理就是用2N+1台 JN 存储EditLog，每次写数据操作有大多数（>=N+1）返回成功时即认为该次写成功，数据不会丢失了。当然这个算法所能容忍的
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2024-01-13 20:44:49
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虽然Hadoop是眼下热闹非凡的大数据领域最热话题，但它肯定不是可以解决数据中心和数据管理方面所有难题的灵丹妙药。考虑到这一点，我们暂且不想猜测这个平台未来会如何，也不想猜测各种数据密集型解决方案的开源技术未来会如何，而是关注让Hadoop越来越火的实际应用案例。 案例之一：eBay的Hadoop环境 eBay分析平台开发小组的Anil Madan讨论了这家拍卖行业的巨擘在如何充分发挥
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2024-01-03 11:24:56
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随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，
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2024-05-14 13:07:20
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新闻个性化推荐1）任务针对******新闻用户，基于用户喜好，个性化推荐新闻。2）数据数据是JSON格式，按照Bodensee协议设计的。3）方案方案一：基于协同过滤的新闻推荐方案二：基于用户行为和新闻内容的新闻推荐目前采用方案一实现4）基于协同过滤的新闻推荐的技术路线JSON数据==>mahout可接受的数据格式==>采用item-based的协同过滤==>在hadoop上
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2024-02-07 19:04:32
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天池新闻推荐入门赛之【数据分析】Task02 目录天池新闻推荐入门赛之【数据分析】Task02前言导包读取数据数据预处理数据浏览数据分析用户重复点击分析用户点击环境变化分析用户点击新闻数量的分布新闻点击次数分析新闻共现频次：两篇新闻连续出现的次数新闻文章信息用户点击的新闻类型的偏好用户查看文章长度的分布用户点击新闻的时间分析总结 前言数据分析的价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况包括每个文件里
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2023-11-13 16:46:24
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云计算一周热文回顾：Google后Hadoop时代的新“三驾马车
摘要：在这炎炎夏日里，时间总是过的很快，周末又将到来。本周的云计算发生了一些趣事，为了让读者们了解这一周国内外云计算方面的热点
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2024-01-11 06:51:58
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基础：基于物品的推荐系统 基于物品的推荐系统 基于物品的推荐系统（点击打开）一、基于用户的推荐系统 1、余弦相似度（见基础）2、基于用户的推荐系统：思想：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的商品步骤：二、输入将useraction2.txt文件上传到Hadoop HDFS /input目录下hadoop fs -put useraction.txt /input（如果没有该目
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2023-11-18 23:39:31
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【Datawhale组队学习】零基础入门推荐系统 - 新闻推荐Tesk 02：数据分析目标：1、提高得分2、有助于选择召回策略及特征工程步骤：1、读取数据：分别读取训练集点击记录train_click_log.csv、文章articles.csv、测试集点击记录testA_click_log.csv等3个数据文件2、查看trn_click和item_df的信息3、数据预处理1）计算用户点击时间戳
背景介绍推荐系统是利用 电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。最早的推荐算法通常是用关联规则建立的，如著名的啤酒尿不湿的故事，就是利用关联规则推荐商品促进成交的经典案例。而为之而生的算法，如Apriori算法，就是亚马逊所发明的。当我们在Amazon上购买图书
文章目录第7章：hadoop2.x HA架构与部署hdfs-HA架构原理介绍hdfs-HA详细配置基于Zookeeper的HA配置hdfs-HA服务启动及自动故障转移测试yarn-HA架构原理介绍yarn-HA详细配置yarn-HA服务启动及自动故障转移测试 第7章：hadoop2.x HA架构与部署包括两方面内容：hdfs、yarn。hdfs配置中主要是namenode：因为负责存储数据存储的
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2024-04-11 08:15:53
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目录结构 1，推荐系统的概率及部署 2，新闻推荐系统特点分析 3，协同过滤算法分析 4，系统评估与安全 一：推荐系统的概览及部署 首先明确一个概念，推荐系统是什么，或者说解决了什么样的一个问题。 新闻推荐系统解决的是咨询、用户和环境之间的关系，如图，通过对用户特征、环境特征、文章特征做综合分析，将最合适、有效的内容推荐给用
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2023-12-11 10:20:26
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每天我都要坐地铁上班，而地铁里信号差。但我希望在坐地铁的时候读些新闻，于是就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的应用，所以只完成了原型，它可以满足我最基本的需求。其思路很简单：找到新闻源;用Python抓取新闻;利用BeautifulSoup分析HTML并提取出内容;转换成容易阅读的格式并通过邮件发送。下面详细介绍每个部分的实现。新闻源：Reddit我们可以通过Reddit提交新闻链接并为
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2024-01-23 20:17:19
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Python+Django+Mysql简单在线图书推荐系统 基于用户、项目、内容的协同过滤推荐算法 SimpleWebBookCFRSPython python实现协同过滤推荐算法实现源代码下载一、项目简介1、开发工具和实现技术Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，lay
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2023-09-16 20:45:26
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摘 要 基于大数据的推荐系统的实现主要基于hadoop的mapreduce程序，利用数学上的共线矩阵算法，来求出商品之间的亲密度，这个是要由用户购买的历史数据，经过分析求出来的。现在大数据时代已经到来，现在比较流行的就是hadoop和spark，hadoop是针对于离线数据的分析，而spark可以实时的对数据作出分析，还有一种技术是storm，它也可以做到实时对数据做出分析，但是它具有不稳定性，所
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2023-11-06 13:02:13
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基于知识图谱的推荐系统综述 作者信息 Elesdspline目前从事NLP与知识图谱相关工作。导语 本文是2020年针对知识图谱作为辅助信息用于推荐系统的一篇综述。知识图谱对于推荐系统不仅能够进行更精确的个性化推荐，而且对推荐也是具有可解释性的，有迹可循。本文汇总了近些年来知识图谱辅助推荐系统的一些研究工作，并按不同的方法进行划分类别(下图是我根据论文画出的大纲方法类别图)；除此之外，汇总了不
1 背景介绍1.1 行业背景在2014年以后，大数据领域内掀起了一股强劲的Apache Spark学习和应用的浪潮。 Apache Spark以内存计算为核心，以其通用，快速和完整的生态圈等特点，正在逐步取代速度较慢的hadoop，越来越多的应用在了企业中。 ADHOC SQL查询，流计算，数据挖掘 ，图计算，R语言，一个又一个功能强大的组件使得越来越多的spark爱好者和企业界意识到 ，只要掌握
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2023-12-11 10:01:11
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这个分类 我主要想分享基于hadoop构建智能推荐系统的过程思路、程序设计和系统架构方面的一些技巧心得，至于hadoop、sqoop、hbase的安装和使用我就很少讲了，网上已经有不少这方面的文章了 mysql让咱们直奔主题吧。 算法1、 咱们要搭建一个智能推荐系统最重要的是什么呢？不是算法、也不是系统的自己，最关键是准确分析用户的行为数据，最终得出一个用户偏好表。有了这个用户偏好 表，咱们能够作
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2023-11-13 10:31:40
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引用Kim Mens and Angela Lozano. Source Code-Based Recommendation Systems. Recommendation Systems in Software Engineering, 2014, 93-130.摘要尽管今天的软件系统由各种各样的软件工件组成，但是源代码可以说仍然是最早更新的软件工件，因此也是最可靠的数据源。它提供了丰
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2023-07-30 13:55:43
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主要技术：Java、Python、SpringBoot、Mybatis、MySQL、Jquery、Layui等技术主要功能：1) 完全适配移动端、PC端，可以两端切换展示 2) 基于用户行为、新闻喜爱等数据，通过Python推荐算法实现的新闻推荐引擎 3) 新闻主页功能：新闻轮播图，新闻标题，内容展示。 4) 新闻详情页：可以通过点击不同新闻进行新闻详情的内容查看。 5) 用户切换：
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2023-07-20 12:54:14
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随着信息互联网购物的飞速发展，国内放开了自媒体的政策，一般企业都开始开发属于自己内容分发平台的网站。本文介绍了新闻推荐系统的开发全过程。通过分析企业对于新闻推荐系统的需求，创建了一个计算机管理新闻推荐系统的方案。文章介绍了新闻推荐系统的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。本新闻推荐系统有管理员和用户两个角色。管理员功能有个人中心，用户管理，排行榜管理，新
原创
2023-08-22 09:15:56
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