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Spark 文本情感分析: 2016-06-08; 本文描述了一个基于 Spark 构建的认知系统：文本情感分析系统，分析和理解社交论坛的非结构化文本数据。基于 Spark 的文本情感分析文本情感分析是指对具有人为主观情感色彩文本材料进行处理、分 ...

如何建立SAS报表: 2016-04-25; 如何建立SAS报表一．使用PRINT过程步 1．PRINT过程步的基本使用前面我们已经提到过利用PRINT过程步检查我们建立的SAS数据集的内容，实际上就是用PRINT过程步显示SAS数据集的内容。PRINT过程步由 ...

大数据工作职位所需的数据场技能包: 2016-03-29; 摘要：数据分析师除了报表统计外，还需要对数据的有很强的解读能力。电商中的个性推荐技术，商业与银行中的欺骗检测，智能手机中语音识别等等技术，让我们浑身便散发出大数据与机器学习的各种场信息，给人以满满的 ...

如何基于Spark进行用户画像？: 2016-03-18; 如何基于Spark进行用户画像？近期，comSysto公司分享了该公司研发团队利用Spark平台解决Kaggle竞赛问题的经历，为Spark等平台应用于数据科学领域提供了借鉴。主办方提供了一个包含5万个匿名驾驶员线路 ...

数据科学家和大数据技术人员工具包: 2016-03-17; 数据科学家和大数据技术人员工具包数据科学家的常用工具与基本思路，数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述，包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种，几十个大类，部分 ...

系统实例从系统角度审视大数据计算的特征及难点: 2016-03-17; 系统实例从系统角度审视大数据计算的特征及难点大数据计算是实现大数据“巨大价值”的必要手段，而计算系统是大数据计算的有效载体。试着从系统角度审视大数据计算，透过大数据的体量巨大、速度极快 ...

别再比较Hadoop和Spark了，那不是设计人员的初衷: 2016-03-11; 对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。比 ...

Spark 2015年回顾：四个大版本更迭、数以百计的改进: 2016-02-01; 原文 | Spark 2015 Year In Review 翻译 | 牛亚真来自 | CSDN Apache Spark在2015年得到迅猛发展，开发节奏比以前任何时候都快，在 ...

大数据盘点之Spark篇: 2016-01-13; 文 | 谭政来源 | 炼数成金作者简介谭政，Hulu 网大数据基础平台研发。曾在新浪微博平台工作过。专注于大数据存储和处理，对 Hadoop、HBase 以及 Spark 等 ...

开源大数据查询分析引擎现状: 2015-06-04; 开源大数据查询分析引擎现状大数据查询分析是云计算中核心问题之一，自从Google在2006年之前的几篇论文奠定云计算领域基础，尤其是GFS、Map-Reduce、 Bigtable被称为云计算底层技术三大基石。GFS、Map- ...

浅谈开源大数据平台的演变_数据分析师: 2015-05-08; 浅谈开源大数据平台的演变_数据分析师一说到开源大数据处理平台，就不得不说此领域的开山鼻祖Hadoop，它是GFS和MapReduce的开源实现。虽然在此之前有很多类似的分布式存储和计算平台，但真正能实现工业 ...

用Apache Spark进行大数据处理—入门篇: 2015-04-07; 用Apache Spark进行大数据处理—入门篇 Apache Spark 是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 ...

Spark点燃近实时大数据之火_数据分析师: 2015-04-02; Spark点燃近实时大数据之火_数据分析师在用户体验达不到所宣传效果之后，IT领域中必然会随之出现“新的热门事件”。目前的新热门事件涉及大数据和对海量分布式数据的快速精准分析。在目前的大数据领域中 ...

大索引技术，大数据的未来_数据分析师培训: 2015-03-22; 大索引技术，大数据的未来_数据分析师培训不管你信也好，不信也好，大数据时代真的来临了，随着Hadoop技术的普及，其生态圈发展的越来越壮大，Hive、Hbase、Spark、Storm等的一系列新名词不断的涌现在 ...

Apache Spark源码走读_数据分析师: 2014-12-14; Apache Spark源码走读_数据分析师 Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，即使使用磁盘，迭代类型的计算也会有10倍速度的提升。Spark从多 ...

为什么Spark发展不如Hadoop_数据分析师: 2014-12-05; 为什么Spark发展不如Hadoop_数据分析师一说大数据，人们往往想到Hadoop。这固然不错，但随着大数据技术的深入应用，多种类型的数据应用不断被要求提出，一些Hadoop被关注的范畴开始被人们注 ...

Spark vs. MapReduce 时间节约66%，计算节约40%: 2014-12-01; Spark vs. MapReduce 时间节约66%，计算节约40% MapReduce为大数据挖掘提供了有力的支持，但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapReduce作业才能完成，多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资 ...

企业发展离不开大数据分析方案: 2014-11-08; 企业发展离不开大数据分析方案企业都在努力获取和解读不同分析系统的数据，而每个系统又负责不同的数据和处理类型。企业都在试图提升数据分析的广度和深度，以便满足业务运营的需求。但是，他们的挑战 ...

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