本讲义出自Robert Hryniewicz在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了数据科学以及机器学习的相关基本概念以及机器学习的例子，并分享了机器学习的方法，还分享了K-means的聚类方法、决策树以及随机森林等相关知识。
【Hadoop Summit Tokyo 2016】基于Apache Spark的数据科学
2017-03-02
2191
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
本讲义出自Robert Hryniewicz在Hadoop Summit Tokyo 2016上的演讲，主要介绍了数据科学以及机器学习的相关基本概念以及机器学习的例子，并分享了机器学习的方法，还分享了K-means的聚类方法、决策树以及随机森林等相关知识。
目录
相关文章
|
3月前
|
分布式计算
Kubernetes
Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
207
6
6
|
3月前
|
分布式计算
资源调度
Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
96
2
2
|
5月前
|
消息中间件
分布式计算
Hadoop
|
2月前
|
存储
分布式计算
Hadoop
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代，数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件，通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算，实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践，包括数据存储、处理、安全和可视化等方面，展示了它们在实际应用中的协同效应。
145
2
2
|
2月前
|
存储
分布式计算
Hadoop
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用，通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理，确保高可靠性和容错性；Spark则凭借其高性能和丰富的API，进行深度分析和机器学习，实现高效的批处理和实时处理。
119
1
1
|
5月前
|
分布式计算
Hadoop
大数据
Spark 与 Hadoop 的大数据之战：一场惊心动魄的技术较量，决定数据处理的霸权归属！
【8月更文挑战第7天】无论是 Spark 的高效内存计算，还是 Hadoop 的大规模数据存储和处理能力，它们都为大数据的发展做出了重要贡献。
101
2
2
|
6月前
|
分布式计算
Hadoop
大数据
Hadoop与Spark在大数据处理中的对比
【7月更文挑战第30天】Hadoop和Spark在大数据处理中各有优势，选择哪个框架取决于具体的应用场景和需求。Hadoop适合处理大规模数据的离线分析，而Spark则更适合需要快速响应和迭代计算的应用场景。在实际应用中，可以根据数据处理的需求、系统的可扩展性、成本效益等因素综合考虑，选择适合的框架进行大数据处理。
236
2
2
|
5月前
|
存储
分布式计算
资源调度
Hadoop生态系统概览：从HDFS到Spark
【8月更文第28天】Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。它由多个组件构成，旨在提供高可靠性、高可扩展性和成本效益的数据处理解决方案。本文将介绍Hadoop的核心组件，包括HDFS、MapReduce、YARN，并探讨它们如何与现代大数据处理工具如Spark集成。
396
0
0
|
5月前
|
分布式计算
Hadoop
大数据
大数据处理框架在零售业的应用：Apache Hadoop与Apache Spark
【8月更文挑战第20天】Apache Hadoop和Apache Spark为处理海量零售户数据提供了强大的支持
91
0
0
|
7月前
|
分布式计算
资源调度
Hadoop
热门文章
最新文章
1
详解linux系列之字符界面安装apache及配置
2
Linux开机启动chkconfig命令详解(让MySQL、Apache开机启动)
3
Apache源码安装
4
Apache Superset 1.2.0教程 （三）—— 图表功能详解
5
Apache + Tomcat 配置负载均衡
6
apache支持php
7
源码安装Apache服务器遇到的问题及解决方法
8
Apache Mina使用手记（三）
9
RedHatAS4下Apache2+MySQL+Php+Tomcat整合及虚拟主机配置
10
linux apache两种工作模式详解
1
spark用于分析数据并将数据保存到数据库中是
85
2
数据分享|Python、Spark SQL、MapReduce决策树、回归对车祸发生率影响因素可视化分析
104
3
如何解决Spark在深度学习中的资源消耗问题？
103
4
Spark在深度学习中的优缺点是什么？
282
5
使用Spark进行机器学习
98
6
Spark是一个基于内存的通用数据处理引擎，可以进行大规模数据处理和分析
160
7
【Spark】Spark基础教程知识点
101
8
DataWorks产品使用合集之在DataWorks中，通过spark访问外网的步骤如何解决
210
9
MaxCompute操作报错合集之大数据计算的MaxCompute Spark引擎无法读取到表，是什么原因
161
10
MaxCompute操作报错合集之spark3.1.1通过resource目录下的conf文件配置，报错如何解决
95