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利用58同城爬虫获取实时房价数据。使用Pandas进行数据清洗、处理，确保数据质量。利用Spark加速大数据分析，使用Echarts创建交互式可视化图表展示房价相关信息。基于Spark构建房价预测模型，通过机器学习算法实现对未来房价的预测。实现协同过滤推荐系统，为用户提供个性化的房屋推荐。设计合适的数据库结构，确保系统数据的可扩展性和一致性。实现用户系统，保障数据安全性和隐私保护。
本文基于SPARK.SQL和SPARK.ML实现常见的4种结构化数据特征选择方法，并给出基于树模型的特征选择代码。
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关键字：spark mllib、文本分类、朴素贝叶斯、naive bayes文本分类是指将一篇文章归到事先定义好的某一类或者某几类，在数据平台的一个典型的应用场景是，通过爬取用户浏览过的页面内容，识别出用户的浏览偏好，从而丰富该用户的画像。本文介绍使用Spark MLlib提供的朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法，完成对中文文本的分类过程。主要包括中文分词、文本表示（TF-IDF）、模型训练
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一协同过滤算法协同过滤（Collaborative filtering）算法是一种基于群体用户或者物品的典型推荐算法，主要有两种：一种是通过考察具有相同爱好的用户对相同物品的评分标准进行计算。一种是考察具有相同特质的物品从而推荐给选择了某件物品的用户。协同过滤算法关键是计算相似度，主要有以下几种方法：1、基于欧几里得距离计算公式：主要从不同目标的绝对差异性考虑2、基于余弦角度计算公式：主要从方向趋
数据湖技术圈本期导读 ：【JindoFS 缓存加速】第十二讲主题：Spark 访问 OSS 透明缓存加速讲师：辰山，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家内容框架：JindoFS 缓存...
本文回顾了大数据技术发展的几个重要里程碑，从MapReduce编程模型的提出到Hadoop、Spark和Flink等大数据框架的涌现。
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本文带你了解一下大数据中的Spark的一些基本概念与基本操作
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜1. 环境准备•Flink 1.12.2_2.11•Hudi 0.9.0-SNAPSHOT(master分支)•S...
本文介绍了一个基于大数据的音乐推荐系统的设计与实现过程，该系统充分利用大数据技术和机器学习算法，对用户的历史行为、偏好以及音乐内容特征进行深入分析，为用户提供个性化的音乐推荐服务。协同过滤算法通过挖掘用户之间的相似性进行推荐，内容推荐算法则通过分析音乐内容特征进行推荐，深度学习算法则能够捕捉用户和音乐之间的复杂关系，提高推荐的准确性。用户画像模块通过对用户的行为数据进行分析和挖掘，提取用户的特征和
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1 需求使用echarts可视化工具将之前统计好的数据进行展示。2 开发环境IDEA+mavenspring boot + ECharts3 编程代码地址1）pom.xml，添加依赖<repositories><repository><id>cloudera&
流数据的特点与一般的文件（即内容已经固定）型数据源相比，所谓的流数据拥有如下的特点1. 数据一直处在变化中2. 数据无法回退3. 数据一直源源不断的涌进DStream如果要用一句话来概括SparkStreaming的处理思路的话，那就是"将连续的数据持久化，离散化，然后进行批量处理"。让我们来仔细分析一下这么作的原因。· 数据持久化 将从网
spark-redis是基于jedis实现的redis rdd，可对redis的String, Hash, List, Set and Sorted Set，XStream数据结构进行转换读写，支持将redis数据转换成DataFrames的方式，以Spark SQL进行统计运算，支持官方Redis cluster的集群读取模型，可自动感知Redis分区，亦可根据配置调整分区数。支持版本：Spar
这两天在使用spark中的用到了广播变量，大致逻辑是从Redis中读取黑名单配置，然后广播到各个节点用于异常监控，但是在使用过程中总是报空指针异常，后面百度了很多资料，发现有说Yarn集群中不支持广播变量的，有说Sparkstreaming不支持广播变量更新的，有说是spark闭包问题的等等各种，最后笔者去查了sparkstreaming官方文档才学会了广播变量的正确使用方法，并将过程记录下来。.
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