精华内容
下载资源
问答
  • 本资源是《Hadoop与大数据...图书配套提供了程序代码及数据,读者可通过上机实验,快速掌握书中所介绍的大数据相关技术,具备使用大数据相关技术进行数据挖掘的基本能力。 如果分享链接失效,请留言告知,会及时补上。
  • 数据挖掘、自然语言处理

    千次阅读 2016-02-29 15:19:47
    著作权归作者所有。 商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。...各种数据库(mongodb,Hive,Pig,HBase,RedShift),分布式系统(Hadoop, Spark),编程语言(Python和R)都是为其开发或者擅长处
    著作权归作者所有。
    商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
    作者:纪路
    链接:https://www.zhihu.com/question/26391679/answer/33076914
    来源:知乎

    各种数据库(mongodb,Hive,Pig,HBase,RedShift),分布式系统(Hadoop, Spark),编程语言(Python和R)都是为其开发的或者擅长处理大数据


    一点小建议:作为一个业内人士,首先我的建议就是放弃“我的英语比较差”这个想法。作为母语非英语的所有人都不是天生英语就比较好的。程序员还好,题主所说的3门学问,如果不能熟练的阅读英文材料,将寸步难行。如果有强烈的兴趣甚至要考虑出国读书。
    下面就题主问的三项来解答:“机器学习、数据挖掘、自然语言”
    首先要认识到这三项并不是独立的选项,机器学习需要数据挖掘和自然语处理的支撑,自然语处理需要数据挖掘的支撑,数据挖掘需要大数据的支撑。最终所有的根源都要落实在大数据上,而这一切的顶点就是人工智能。从这个层面上来看数据挖掘是比较基础的部分,目前也有比较成熟的解决方案,只要你有数据不愁找不到工具。各种数据库(mongodb,Hive,Pig,HBase,RedShift),分布式系统(Hadoop, Spark),编程语言(Python和R)都是为其开发的或者擅长处理大数据。所谓学习数据挖掘已经逐渐变成熟练掌握这些工具的过程了。当然如果有兴趣,也可以参与各种分布式系统的开发,不过基本上你能想到的所有好用的算法,前人都已经写好了集成进去了。
    自然语处理,在这个世界上除了谷歌,苹果,微软,IBM还没有其他能够挑战此领域并且获得受人瞩目的成就的公司。因为现在自然语处理就是方法很落后,手段很暴力。基本上常用的技术在10几20年前就出现了,只不过那时候没有谁拥有上万台计算机来处理自然语,现在倒是有了。可离实用还有很长的路要走(可以看一下IBM的沃特森,基本上也就代表现阶段最强的自然语处理的水平了)。
    最后就是机器学习了,这一点除了我之外已经有很多人强调过了——“机器学习只是被过度神话了!”。说白了现在的机器学习技术就是“战五渣”,谁上谁后悔。目前除了以“深度学习”为代表的人工神经网络之外其他的大部分常用的学习方法都是统计学习。不仅要喂足了料,还要精心调教,还不一定出货,出了也基本上不准。如果恰好结果符合预期,只能说“运气真好”。不过也正是因为这样,机器学习才作为一项前沿学科,很多科学家去研究,据我目测,这一波深度学习热应该已经过去了吧。按这个节奏,不知道10年之后又会有什么技术点燃机器学习的热情也说不定。

    好了吐槽完了,我觉得题主可能先试试数据挖掘看看,挺好玩的~

    展开全文
  • 最受欢迎语言仍然是R(KDnuggets读者中有61%用户在用),python(39%),SQL(37%).SAS仍然稳定在20%之间。增长最快是:Pig/Hive/Hadoop为基础语言、R、SQL,同时perl,C/C++, 与Unix在下降。同时我们发现,R与pyt...

    最受欢迎的语言仍然是R( KDnuggets 读者中有61%用户在用),python(39%),SQL(37%).SAS仍然稳定在20%之间。增长最快是:Pig/Hive/Hadoop为基础的语言、R、SQL,同时perl, C/C++, 与Unix 在下降。同时我们发现,R与python用户存在一定的重叠

    之前的KDnuggets的调查主要是关注:统计与分析软件,但有时候一个全面与强大的编程语言是需要的。这也是最近一次的KDnuggets调查关注的重点,我们咨询:
    在2013年中,什么样的程序或者统计语言你是在做分析、挖掘、科学计算的时候所需要的?
    基于超过对700名会员的调查,最受欢迎的仍然是R语言(61%的调研会员在用),python(39%),SQL(37%),平均每个调研对象使用2.3种语言
    趋势对比过去二年的调查结果,发现2013的趋势是一样的:

    • 2012年调查:什么样的语言可用于数据分析与数据挖掘。
    • 2011年调查:什么样的语言可用于数据分析与数据挖掘。

    · 增长率最高的语言,对比2013 vs 2012是Julia,使用人员增加超过2倍。但仍然是一门小众语言,在2013年也仅有0,7%的用户使用。
    · 在比较普通的使用语言中:增加相对较大的语言,对比 2013 vs 2012:
    · 以hadoop为基础的语言:Pig Latin/Hive/other,19%的环比增长,从2012年的6.7%增加到2013。
    · R,16%的环比增长。
    · SQL,14%的增长(SQL的增长是的来源于Hadoop和其它的大数据系统中的SQL接口增长)。

    语言的使用份额下降最大的是:

    • Lisp/Clojure, 77% 下降
    • Perl, 50%  下降
    • Ruby, 41%  下降
    • C/C++, 35%  下降
    • Unix shell/awk/sed, 25%  下降
    • Java, 22%  下降

    R与PYTHON的使用者是否有重合呢?是的。在使用R语言的13%的用户中,更可能使用python与总体相比要高出13%。下面是哪些语言更可能被R语言用户使用(与总体相比)。

    评论:

    有一些评论说,比如:指出SPSS也是自己的语法和SAS一样–在下次的调研中,我们将会包括进来。
    样本的区域分布为:

    • US/Canada, 50.8%,
    • Europe: 25.7%,
    • Asia: 11.8%,
    • Latin America: 6.7%,
    • AU/NZ: 3.2%,
    • Africa/Middle East: 1.5%

    注:本文来自中国统计网翻译小组——@数据海洋 编译

    英文原文:

    Top Languages for analytics, data mining, data science

    转载于:https://my.oschina.net/kiwivip/blog/157991

    展开全文
  • pig使用

    2014-07-28 11:36:00
    1、更简单的挖掘大规模数据集而发明。可使用用户定义语言UDF进行修改运行pig脚本 pig script.piggrunt自动补全机制 tab键 创建autocomplete文件,常用单词或文件路径 quit退出2、示例 计算年度最高气温 --表示注释1)...

    可以作为一个随身参考

    1、更简单的挖掘大规模数据集而发明。
     可使用用户定义语言UDF进行修改
     运行pig脚本 pig script.pig
     grunt自动补全机制 tab键 创建autocomplete文件,常用单词或文件路径 quit退出
    2、示例 计算年度最高气温 --表示注释
     1)records = LOAD '外部文件' as      --制表符分割(year:chararray,temperatrue:int,quality:int);
     2)filtered_records = filter records by temperatur !=9999 and (quanlity==0 or quanlity==1 or quanlity==2);
     3)grouped_records = group filter_records by year;
     4)max_temp = foreach grouped_records generate group,max(filtered_records.temperature);
     5)dump max_temp;
    3、创建一个精简的数据集是一门艺术。illustrate 利用pig生成一个精简数据集。
    4、query planner
    5、pig/hive 都被设计为使用hdfs作为存储。hive的查询语言是基于HiveQL,是基于SQL的,要求所有数据都必须存储在表中。都不支持低延迟查询。
    一个pig latin 程序是you一组语句构成,一个语句可理解为we一个操作或一个命令。group操作 grouped_records = group records by year;
    分号结束语句。
    records = load '外部文件' as (year:chararray,temperature:int,quality:int);
    --单行注释。
    dump A; --whats in A?
    /*
    这种注释可以跨越多行。
    */
    在整个程序逻辑计划没有构造完成前,pig并不处理数据。
    在交互模式下,store和dump一样,总会触发语句的执行(包括run命令)。但是,在批处理模式下,不会触发执行(包含exec命令)。在批处理模式下,pig会解析整个脚本。
    加载与存储:
     load 将数据从文件系统或其他存储中加载数据,存入关系。
     store 将一个关系存放到文件系统或其他存储中。
     dump 将关系打印到控制台
    过滤
     filter ... by 从关系中删除不需要的行
     distinct 从关系中删除重复的行
     foreach ...generate 从关系中增加或删除字段
     stream 使用外部程序对关系进行变换
     sample 从关系中随机取样
    分组与连接 
     join 连接两个或多个关系
     cogroup 在两个货更多关系中对数据进行分组
     group 在一个关系中对数据进行分组
     cross 取得两个货更多关系的乘机(叉技)
    排序
     order 根据一个或多个字段对某个关系进行排序
     limit 将关系元组个数限定在一定数量内。
    合并与分割
     union 合并两个或多个关系
     split 把某个关系切分两个或多个关系

    诊断操作
     describe 打印关系的模式
     /explain 打印逻辑和物理计划
     /illustrate 使用生成的输入子集显示逻辑计划的试运行结果
    使用UDF
     register 在pig运行时环境中注册一个jar文件
     define 为udf,流式脚本或命令规范新建别名
    pig表达式
     
    dump

    -------------------------------------------
    pig -e 'cmd'
    pig -f script.pig
    pig -x local|mapreduce 默认mapreduce
    ------------------
    a = load '/input' using PigStorage('\t') as (sname:chararray,age:int);
    b = foreach a generate sname;
    dump b;
    store b into '/out'
    student文件内容:
    1:zhangsan:boy:12:compute
    3:lisi:boy:32:math
    2:xiaoli:girl:23:meishu
    /*多行注释*/
    A = load '/input' using PigStorage(':') as --单行注释(sno:chararray,sname:chararray,ssex:chararray,sage:int,sdept:chararray);
    B = foreach A generate sname,sdept;
    dump B;
    存储为一个文件test.pig,通过pig -f test.pig运行脚本
    store B into '/out' using PigStorage('\t');

    describe alias;
    explain alias;
    illustrate alis;
    -------------
    A = load '/input/data' using PigStorage() as (f1:int,f2:int,f3:int);
    B = group A by f1;
    C = foreach B generate count($0);--count不支持,提示无法解析,generate $0替换
    dump c;
    S = filter A by f2 matches '32.+'; -- 只有f2为chararray类型的时候才可以使用matches
    V = filter A by f1==2;--若f1为数值类型,则可以通过比较运算符实现
    X = group V by f1; --分组 $0为第一个字段(代表分组的字段)

    用户定义函数
    -- 字母大写
    package pig;

    import java.io.IOException;

    import org.apache.pig.EvalFunc;
    import org.apache.pig.data.Tuple;

    public class UPPER extends EvalFunc<String>{

     @Override
     public String exec(Tuple tuple) throws IOException {
      // TODO Auto-generated method stub
      if(tuple == null || tuple.size() == 0)
       return null;
      try {
       return tuple.get(0).toString().toUpperCase();
      } catch (Exception e) {
       // TODO Auto-generated catch block
       e.printStackTrace();
       return null;
      }
     }

    }

    打包放在pig的lib目录下;
    如果没有放在路径下 register 你的jar存放的位置,进行注册
    A = load '/input/student' using PigStorage(':') as (sno:chararray,sname:chararray,ssex:chararray,sage:int,sdept:chararray);
    B = foreach A generate pig.UPPER(ssex);
    dump B;

    如果运行在local模式下进行测试
    pig -x local -f test.pig --前提将数据准备好在相应的目录


    -- 测试
    数据student:
    1:zhangsan:boy:12:compute
    3:lisi:boy:32:math
    2:xiaoli:girl:23:meish
    获取他们的姓名和年龄
    A = load 'student' using PigStorage(':') as (sno:chararray,sname:chararray,ssex:chararray,sage:int,sdept:chararray);
    B = foreach A generate sname,sage;
    dump B;

    -- mapreduce模式
    package pig;

    import org.apache.pig.PigServer;

    public class TaskMR {

     public static void main(String[] args) throws Exception {
      PigServer server = new PigServer("local");
      runQuery(server, "c:/student");
     }
     public static void runQuery(PigServer server,String inputFile) throws Exception{
      String A = "A = load '"+inputFile+"' using PigStorage(':') as (sno:chararray,sname:chararray,ssex:chararray,sage:int,sdept:chararray);";
      System.out.println(A);
      server.registerQuery(A);
      server.registerQuery("B = foreach A generate sname,sage;");
      server.store("B", "/B");
     }
    }
    始终提示一个异常:无论是在本地或mapreduce下
    Exception in thread "main" java.lang.NoSuchFieldError: name
    在eclipse里面运行的。

    转载于:https://www.cnblogs.com/jsunday/p/3872750.html

    展开全文
  • 学习笔记:Pig基础

    2018-06-06 15:38:00
    事实上,正是由于YAHOO公司想让科研人员和工程师能够便捷地挖掘大规模数据集,才设计了Pig. 2. 基础 一种探索大规模数据脚本语言。 Pig的好处在于仅用控制台上几行Pig代码就能够处理TB级的数据。 二、...

    一、Pig基本介绍

     1. 起源

    MapReduce的一个缺点是开发周期太长。写mapperreducer,对代码进行编译和打包,提交作业,获取结果,这整个过程非常耗时。事实上,正是由于YAHOO公司想让科研人员和工程师能够便捷地挖掘大规模数据集,才设计了Pig.

    2. 基础

    一种探索大规模数据集的脚本语言。

    Pig的好处在于仅用控制台上的几行Pig代码就能够处理TB级的数据。

    二、Pig实验

    该文件是某网站访问日志,请大家使用pig计算出每个ip的点击次数

    1.数据源

    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:44 +0800] "POST /forum.php?mod=post&action=reply&fid=53&tid=69&extra=page%3D1&replysubmit=yes&infloat=yes&handlekey=fastpost&inajax=1 HTTP/1.1" 200 397 "http://f.dataguru.cn/thread-69-1-1.html" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:45 +0800] "GET /forum.php?mod=viewthread&tid=69&viewpid=677&from=&inajax=1&ajaxtarget=post_new HTTP/1.1" 200 4794 "http://f.dataguru.cn/thread-69-1-1.html" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:45 +0800] "GET /static/js/common_extra.js?AZH HTTP/1.1" 304 - "http://f.dataguru.cn/thread-69-1-1.html" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:48 +0800] "GET /static/js/jquery-1.6.js HTTP/1.1" 404 299 "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:48 +0800] "GET /static/js/floating-jf.js HTTP/1.1" 404 300 "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:48 +0800] "GET /static/js/common.js?AZH HTTP/1.1" 304 - "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:48 +0800] "GET /data/cache/style_2_forum_forumdisplay.css?AZH HTTP/1.1" 304 - "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:48 +0800] "GET /forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1 HTTP/1.1" 200 49334 "http://f.dataguru.cn/thread-69-1-1.html" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:48 +0800] "GET /data/cache/style_2_widthauto.css?AZH HTTP/1.1" 304 - "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:48 +0800] "GET /static/js/forum.js?AZH HTTP/1.1" 304 - "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:48 +0800] "GET /popwin_js.php?fid=53 HTTP/1.1" 404 289 "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:49 +0800] "GET /static/js/seditor.js?AZH HTTP/1.1" 304 - "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:49 +0800] "GET /home.php?mod=spacecp&ac=pm&op=checknewpm&rand=1328025588 HTTP/1.1" 200 - "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    220.181.94.221 - - [31/Jan/2012:23:59:49 +0800] "GET /home.php?mod=spacecp&ac=pm&op=showmsg&handlekey=showmsg_11&touid=11&pmid=0&daterange=2&pid=77&tid=26 HTTP/1.1" 200 10074 "-" "Sogou web spider/4.0(+http://www.sogou.com/docs/help/webmasters.htm#07)"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:48 +0800] "GET /data/cache/style_2_common.css?AZH HTTP/1.1" 304 - "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:51 +0800] "GET /static/js/jquery-1.6.js HTTP/1.1" 404 299 "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:52 +0800] "GET /static/js/floating-jf.js HTTP/1.1" 404 300 "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:55 +0800] "GET /popwin_js.php?fid=53 HTTP/1.1" 404 289 "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:55 +0800] "GET /static/js/smilies.js?AZH HTTP/1.1" 304 - "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"
    119.146.220.12 - - [31/Jan/2012:23:59:55 +0800] "GET /data/cache/common_smilies_var.js?AZH HTTP/1.1" 304 - "http://f.dataguru.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=53&page=1" "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; rv:8.0.1) Gecko/20100101 Firefox/8.0.1"

     

    2. Pig 命令

    //加载HDFS中访问日志,使用空格进行分割,只加载ip列
    records = LOAD 'hdfs://hadoop:9000/class7/input/website_log.txt' USING PigStorage(' ') AS (ip:chararray);
    
    // 按照ip进行分组,统计每个ip点击数
    records_b = GROUP records BY ip;
    records_c = FOREACH records_b GENERATE group,COUNT(records) AS click;
    
    // 按照点击数排序,保留点击数前10个的ip数据
    records_d = ORDER records_c by click DESC;
    top10 = LIMIT records_d 10;
    
    // 把生成的数据保存到HDFS的class7目录中
    STORE top10 INTO 'hdfs://hadoop:9000/class7/out';

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/FrankZhou2017/p/9145419.html

    展开全文
  • Pig系统分析(1)-概述

    千次阅读 2014-04-21 17:13:32
    1 概述 ...如果说用户使用声明式的Hive Hql表达的只是想要什么数据,那么用户使用过程式的Pig Lation,通过一连串的语句组合,能够充分控制数据分析的整个流程。 本文分析了Pig运行主线流程,目的
  • datafu, 用于大规模数据处理Hadoop库,现在是一个 Apache Incubator 项目 Apache DataFu跟踪 @... 这个项目灵感来自于对数据挖掘和统计稳定。测试良好库。它由两个库组成:Apache Pig的价格为: 用户定义
  • Hive 是facebook开源的一个基于hadoop框架的查询工具,也就是说,需要用hive的话,就要先安装hadoop。这次是小结一下最近用hive的心得,经验分享。...hive实际上为了数据挖掘的需要,对hive表的字段设置了数据类型,对
  • Hive 是facebook开源的一个基于hadoop框架的查询工具,也就是说,需要用hive的话,就要先安装hadoop。这次是小结一下最近用hive的心得,经验...hive实际上为了数据挖掘的需要,对hive表的字段设置了数据类型,对于经...
  • 不错的数据收集

    千次阅读 2013-11-19 14:07:56
    (五)数据仓库与挖掘 (六)Oozie工作流 (七)HBase (八)flume (九)sqoop (十)ZooKeeper (十一)NOSQL (十二)Hadoop 监控与管理 (十三)Storm (十四)YARN & Hadoop 2.0 附:
  • Mahout是基于集群的数据挖掘工具。Zookeeper是集群管理工具,比如配置一些备用服务器,当重要服务宕机时,及时补救。其中黄色部分是hadoop安装包中自带,HDFS是文件系统支持,MapReduce是计算支持。绿色部分都是...
  • 《大数据分析》复习

    2019-10-29 23:39:22
    数据挖掘是什么 给定大量数据情况下,发现具有以下特征模式(模型):有效性、可用性、出乎意料、可理解性。 Hadoop生态圈 Oozie是一个用于管理Hadoop作业工作流调度程序系统。 Zookeeper是一个分布式、开源...
  • Hive SQL使用和数据加载

    千次阅读 2013-03-15 14:08:11
    Hive 是facebook开源的一个基于hadoop框架的查询工具,也就是说,需要用hive的话,就要先安装hadoop。这次是小结一下最近用hive的心得,经验分享。hadoop和hive,pig,...hive实际上为了数据挖掘的需要,对hive表的字
  • 然后,在利用Hive和Pig提供类SQL语句完成我们大规模数据处理,以应对数据挖掘以及数据准备应用场景。为什么这么选择,是因为存储廉价和开发人员是相对丰厚。Hive和Pig如果需要通过MapReduce进行处理话,...
  • 前言:接下来带大家学习大数据生态圈,以及数据挖掘。学习Hadoop,Hive,HBase,Pig,Spark,Oozie等大数据技术,带你装逼带你飞。首先安装一下hadoop 下载hadoop wget ...
  • hadoop各个组件功能

    2017-11-27 15:29:00
    HDFS 分布式文件系统 YARN 资源管理系统 MapReduce 分布式计算框架 ZooKeeper分布式协调服务 Hbase分布式数据库 Flume 日志收集 Sqoop 数据同步工具 ...Mahout 数据挖掘Pig数据分析系统 计算框架: MapReduce ...
  • Mahout(数据挖掘);Flume(日志收集);MapReduce(分布式计算);HDFS(分布式文件系统)sqoop(ETL工具) 深入学习参考此博文 2.大数据预处理 (1)数据清洗 (2)数据集成 (3)数据变换 (4)数据规.....
  • 推荐系统技术栈

    2020-05-29 16:41:01
    存储系统:Habse是基于HDFS一种数据库,Hbase文件是存储在HDFS系统之上。(解决了数据存储问题) 采集组件:sqoop(针对RDMS关系型数据库数据进行采集...MLlib:数据挖掘,实现推荐 Oozie:整体调度 Zookeepe.
  • 主要功能:分析广告,用户打分,分析用户行为,统计日志,数据挖掘 facebook就用Hive来进行日志分析,2009年时facebook就有非编程人员30%人使用HiveQL进行数据分析;淘宝搜索中自定义筛选也使用Hive;利用...
  • 都是Apache顶级项目,各个组件框架官网链接都可以从下面链接进入:Hadoop:http://hadoop.apache.org/Avro™: 序列化系统HBase™: 分布式数据库Hive™: 数据仓库Mahout™: 机器学习与数据挖掘Pig™:...
  • 旧项目TEZ优化

    2019-11-18 13:37:44
    最近搞数据挖掘,在前期ETL部分,是pig来写,大约有4283+行 据说运行非常慢,所以,准备TEZ一下,这里先贴个tez页面: https://tez.apache.org/ #tez化 cmd="pighcatalogcmd−Dhive.metastore.uris=thrift...

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 59
精华内容 23
关键字:

数据挖掘的pig