R语言和Hadoop让我们体会到了,两种技术在各自领域的强大。很多开发人员在计算机的角度,都会提出下面2个问题。问题1: Hadoop的家族如此之强大,为什么还要结合R语言?\x0d\x0a问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习,和R语言的区别是什么?下面我尝试着做一个解答:问题1: Hadoop的家族如此之强大,为什么还要结合R语言?\x0d\x0a\x0d\x0aa. Hadoop家族的强大之处,在于对大数据的处理,让原来的不可能(TB,PB数据量计算),成为了可能。\x0d\x0ab. R语言的强大之处,在于统计分析,在没有Hadoop之前,我们对于大数据的处理,要取样本,假设检验,做回归,长久以来R语言都是统计学家专属的工具。\x0d\x0ac. 从a和b两点,我们可以看出,hadoop重点是全量数据分析,而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起,刚好是最长补短!\x0d\x0ad. 模拟场景:对1PB的新闻网站访问日志做分析,预测未来流量变化\x0d\x0ad1:用R语言,通过分析少量数据,对业务目标建回归建模,并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中,提取指标数据d3:用R语言模型,对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法,重写R语言的模型,部署上线这个场景中,R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路,所有有事情都用Hadoop去做,没有数据建模和证明,”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路,所有的事情都用R去做,以抽样方式,得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以让二者结合,是产界业的必然的导向,也是产界业和学术界的交集,同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习,和R语言的区别是什么?\x0d\x0a\x0d\x0aa. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架,Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。\x0d\x0ab. Mahout目前已支持的算法包括,协同过滤,推荐算法,聚类算法,分类算法,LDA, 朴素bayes,随机森林。上面的算法中,大部分都是距离的算法,可以通过矩阵分解后,充分利用MapReduce的并行计算框架,高效地完成计算任务。\x0d\x0ac. Mahout的空白点,还有很多的数据挖掘算法,很难实现MapReduce并行化。Mahout的现有模型,都是通用模型,直接用到的项目中,计算结果只会比随机结果好一点点。Mahout二次开发,要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础,最好兼有 “线性代数”,“概率统计”,“算法导论” 等的基础知识。所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。\x0d\x0ad. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法),并且还支持大量的Mahout不支持的算法,算法的增长速度比mahout快N倍。并且开发简单,参数配置灵活,对小型数据集运算速度非常快。\x0d\x0a虽然,Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习,但是和R语言的擅长领域并不重合。集百家之长,在适合的领域选择合适的技术,才能真正地“保质保量”做软件。\x0d\x0a\x0d\x0a如何让Hadoop结合R语言?\x0d\x0a\x0d\x0a从上一节我们看到,Hadoop和R语言是可以互补的,但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。一旦市场有需求,自然会有商家填补这个空白。\x0d\x0a\x0d\x0a1). RHadoop\x0d\x0a\x0d\x0aRHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品,由RevolutionAnalytics公司开发,并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr,rhdfs,rhbase),分别是对应Hadoop系统架构中的,MapReduce, HDFS, HBase 三个部分。\x0d\x0a\x0d\x0a2). RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包,是由NexR一个韩国公司研发的。\x0d\x0a\x0d\x0a3). 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路,我也做过相关的尝试。\x0d\x0a\x0d\x0a4).Hadoop调用R\x0d\x0a\x0d\x0a上面说的都是R如何调用Hadoop,当然我们也可以反相操作,打通JAVA和R的连接通道,让Hadoop调用R的函数。但是,这部分还没有商家做出成形的产品。\x0d\x0a\x0d\x0a5. R和Hadoop在实际中的案例\x0d\x0a\x0d\x0aR和Hadoop的结合,技术门槛还是有点高的。对于一个人来说,不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术,还要具备 软件开发,算法,概率统计,线性代数,数据可视化,行业背景 的一些基本素质。在公司部署这套环境,同样需要多个部门,多种人才的的配合。Hadoop运维,Hadoop算法研发,R语言建模,R语言MapReduce化,软件开发,测试等等。所以,这样的案例并不太多。看怎样定义大数据。很多人提到的data.table包处理几百万条数据还是挺快的,fread读进来只要十几秒,用dplyr包进行数据处理也很方便。可以去Kaggle上看看别人的scripts,这个网站上很多是census数据,数据量都不小,而且里面的script也很多都是用R或Python写的,适合初学者照猫画虎地学习模仿并加以运用。r语言数据分析是查看数据的结构、类型,数据处理。根据查询相关资料信息显示:R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包,具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能,数据可视化可以绘制直方图、箱型图、小提琴图等展示分数的分布情况可以通过散点图和线性拟合来展示分数和年龄之间的关系。
如何让Hadoop结合R语言做大数据分析?
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python更适合小白,python方便好用的slice操作,lua就没有。lua的初衷本就是是作为一个嵌入式语言,为了这个目的,它的一切都是减无可减,拿来写大点儿的东西,就会感觉老是要自己发明轮子。比如,python方便好用的slice操P乚C有哪些主要特点?
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学习java需要学习的技术知识还是比较多的,包括:java基础语法、面向对象、javase、数据库技术、web前端、java开发框架、企业项目实战等。想要学好这些技术,就需要我们不断的努力才能够完全掌握。至于看不看书这个可以根据大家自己的需go是什么编程语言?主要应用于哪些方面?
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实参和虚参各占一个独立的存储单元,选择A。函数作为表达式中的一项出现在表达式中,以函数返回值参与表达式的运算。这种方式要求函数是有返回值的。例如:z=max(x,y)是一个赋值表达式,把max的返回值赋予变量z。函数调用的一般形式加上分如何用Xcode创建java程序
处理好你的应用之后,在XCode 4的菜单里面打开“Product”菜单项,并选择里面的“Archive”选项。等待编译完成,结束之后,会自动打开Organizer,并看到如下界面,你就可以根据你的需要来提取ipa文件或上传你的应用到App关于C语言的说法,下列说法正确的是:
A错,我想打个比方,我和你在不同的国度,说不同的话语,我和你可以直接用各自的语言和文字交流吗?我想肯定不能够,因此需要翻译,而C语言源程序就是以人类可以熟悉的规则和语言编写,必须经过编译器编译,“翻译”成计算机可以识别的二进制机器指令,计算python中如何遍历json数组
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int Nochar name[20]int count}main(){int i, nstruct animal ani[50]printf("Input the number(<50):n")scanf你觉得c语言难吗?为什么
——当时学的时候觉得挺难的,但是现在觉得也还是可以,不是很难。一. 觉得难的原因1. 我觉得c语言语法功能不够强大我现在在学python语言,c语言是我大一的一门课,当时学的时候不觉得,现在学了python之后,我才真的发现c语言的语Python其实很简单 第十五章 文件操作
在各种变量中保存的数据都是临时的,随着程序运行结束都会丢失。要做到数据长期有效,必须建立在磁盘中建立文件,将数据输入到文件中并保存。需要获取数据时需要打开文件读取。 而我们自己建立的程序都是应用程序,从本质上讲,应用程序是无法直接操作零基础学习python编程入门的要点是什么?
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一、 为什么要使用配置 如果我们在较复杂的项目中不使用配置文件,我们可能会面临下面的情况: 你决定更改你的项目中数据库的 host, 因为你要将项目从测试环境转移到实际的生产环境中。如果你的项目中多个位置用到了这个 host,那你不如何用C语言制作一个3D的动态火焰效果?
嗯,我来说两句。C语言是可以实现火焰粒子特效的你的创作思路是:在网上搜集关于火焰粒子特效的文章,比如百度文库,新浪文库、然后着手编程编程要注意,既然是C,你可以包含DirectX的库,然后调用别人写好的库函数实现一些基本功能,比如画点,上色Go语言的应用
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当我们在数据集中缺少值时,重要的是考虑为什么它们会丢失以及它们对分析的影响。有时忽略丢失的数据会降低功耗,但更重要的是,有时它会使答案有偏差,并有可能误导错误的结论。因此,重要的是要考虑丢失的数据机制是什么,以便对其进行处理。 Rubin(初学R语言需要用什么书比较好~怎么学R语言
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