(deprecated) 百度开放研究社区-hadoop云平台-mahout兴趣小组

简介:

百度开放研究云平台

百度开放研究云平台由百度开放研究计划支持而建设的。当前已建成基于开源Hadoop 1.0.0而构建的开放数据分析平台,将逐步投入数百台服务器来支持海量数据分析。同时也将不断在平台上放置来自百度产品和系统的数据供学术研究使用。来自学术界的使用者可以在该平台上开展数据分析的研究。

百度开放研究云平台是面向学术界免费使用的。有意使用者可以向campuscloud@baidu.com发信了解更多信息。

为了使用户在开放研究云平台上有与通过命令行使用Hadoop一致的体验,也为了提高在开放环境下使用Hadoop平台的安全性,百度开放研究云平台提供基于WEB的使用界面,提供类似web shell的使用方式。用户通过WEB页面的输入区域提交命令,并在WEB页面上展示命令执行过程及相应的输出信息。

具体详见使用说明


mahout兴趣小组

用户可以在百度开放研究社区注册登录,并使用同一账号登录百度开放研究云平台(平台还处于适用阶段,账号名须是英文数字的组合)。百度开放研究社区目前还未正式上线,板块、内容都在增加和调整中,会有相关算法背景的师生提供一些简单的mahout算法的使用例程,帮助熟悉基于云平台上跑mahout或者自己的mapreduce算法。


社区还处于建立阶段,社区内资源也正在推出中。社区成立目的是基于百度提供的开发资源(集群和数据),吸引爱好hadoop,mahout,数据挖掘/机器学习算法的人一起学习交流。有意向的人可以联系shihongzhu@baidu.com或者加qq群97282906,或者通过本博客置顶篇的信息联系我。

关于社区的进一步发展和组建信息还会在本文更新,期待您的加入!


目录
相关文章
|
4月前
|
分布式计算 Ubuntu Hadoop
百度搜索:蓝易云【Ubuntu搭建全分布式Hadoop】
请注意,以上只是概述,并不包含详细的步骤和指令。搭建全分布式Hadoop是一个复杂的过程,需要对Hadoop的架构和配置有深入的理解,并熟悉Linux系统管理。建议在搭建全分布式Hadoop之前,先学习相关知识并查阅官方文档和教程,以确保正确搭建和配置Hadoop集群。
28 0
|
6月前
|
域名解析 安全 网络协议
国内首个云平台域名解析(DNS)安全研究专项签约
国内首个云平台域名解析(DNS)安全研究专项签约
|
4月前
|
分布式计算 安全 Hadoop
百度搜索:蓝易云【centos7系统搭建Hadoop环境教程】
这些是在CentOS 7上搭建Hadoop环境的基本步骤。根据您的需求和具体环境,可能还需要进行其他配置和调整。确保在进行任何与网络连接和安全相关的操作之前,详细了解您的网络环境和安全需求,并采取适当的安全措施。
71 0
|
5月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
[AIGC ~大数据] 深入理解Hadoop、HDFS、Hive和Spark:Java大师的大数据研究之旅
[AIGC ~大数据] 深入理解Hadoop、HDFS、Hive和Spark:Java大师的大数据研究之旅
|
5月前
|
分布式计算 Hadoop Docker
百度搜索:蓝易云【Docker搭建Hadoop集群教程。】
这只是一个简单的示例教程,用于在Docker中搭建Hadoop集群。实际上,搭建和配置一个完整的Hadoop集群涉及到更多的步骤和详细的配置。你可以通过进一步研究Hadoop文档和参考资料来了解更多关于Hadoop集群的配置和管理的内容。
61 6
百度搜索:蓝易云【Docker搭建Hadoop集群教程。】
|
6月前
|
分布式计算 资源调度 监控
百度搜索:蓝易云【Hadoop常用命令。】
这些是Hadoop中常用的一些命令,用于管理和操作HDFS、MapReduce作业以及集群资源。使用这些命令可以有效地管理和处理大规模的数据集。
49 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 存储 分布式计算
Hadoop生态系统中的机器学习与数据挖掘技术:Apache Mahout和Apache Spark MLlib的应用
Hadoop生态系统中的机器学习与数据挖掘技术:Apache Mahout和Apache Spark MLlib的应用
|
11月前
|
存储 分布式计算 搜索推荐
基于hadoop的短视频用户画像研究_kaic
摘 要 在这个互联网迅速发展的时代,网络和信息技术都跟上了时代的潮流,在互联网中的用户数据也出现了爆炸性的增长。用户的各种日常行为都通过互联网被记录下来,对于所有的互联网企业来说,想要从激烈的竞争中脱颖而出,就需要企业以用户为中心,通过这些庞大的用户行为数据了解用户的真实意图。用户画像是对用户数据化、信息化和标签化的描述,企业可以通过用户画像抽象出用户的商业全貌,从而对每个用户群体进行精细化、个性化的营销。但同时,很多企业都有多个业务系统,而且各个业务系统之间由于信息不全,无法构建统一清晰的用户画像。 基于以上背景,论文设计一个整合多种业务数据源,建立企业体系化用户标签的高灵活性、高扩展性
|
12月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
“几何构象增强AI算法”,百度生物计算最新研究成果登上《Nature》子刊
“几何构象增强AI算法”,百度生物计算最新研究成果登上《Nature》子刊
151 0