这是一本书的名字，叫做【Hadoop大数据分析与挖掘实战】，我从2017.1开始学习
软件版本为Centos6.4 64bit，VMware，Hadoop2.6.0，JDK1.7.
但是这本书的出版时间为2016.1，待到我2017.1使用时，一部分内容已经发生了翻天覆地的变化。
于是我开始写这么一个博客，把这些记录下来。
这是一本书的名字，叫做【H
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2023-07-11 22:41:38
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6.1 初识Mahout Apache Mahout是Apache基金支持的顶级项目，其目标在于建立可伸缩的用于机器学习算法库。现在，Mahout支持数据挖掘的三个领域： （1）Recommendation mining，推荐引擎（协同过滤）；（2）Clustering，聚类； (3)Classification，分类。 目前，Apache发布的最新版本是0
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2023-07-20 17:09:13
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本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第2章，第2.1节概述，作者张良均 樊哲 赵云龙 李成华 ，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看2.1 概述2.1.1 Hadoop简介Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。Hadoop以分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce
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2023-08-10 17:41:03
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数据挖掘主要由以下步骤组成：1.数据预处理数据预处理阶段主要为数据挖掘准备好数据。一般来讲主要包括数据清理和数据集成。对于大量的数据，难免存在噪声或不一致的数据。对于存在这些问题的数据源，我们必须进行数据预处理。数据挖掘面对的挖掘对象的种类越来越多（半结构数据、web数据、来自云的数据等各种数据形式层出不穷）。2.数据挖掘一旦对数据的预处理工作完成，数据挖掘工作就开始了。这是整个数据挖掘过程的基本
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2023-09-01 08:25:55
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引言数据挖掘基础课程告一段落，接下来要开始Hadoop的课程学习。课程准备的第一步，便是环境搭建，包括CentOS系统准备、jdk、maven、sql、tomcat、eclipse(可选)的安装。接下来依次进行。本次安装CentOS、jdk、eclipse的安装。CentOS系统准备使用的机器是暗影精灵3，系统是win10。上学期学习Linux时，试图安装Win10+Ubuntu的双系统，但是以失
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2023-09-13 10:43:18
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第一章节是从一个餐厅的角度出发，引出来许许多多的相关概念。第一个概念就是什么是数据挖掘，这个简单，望文生义就好了。它的名字本身就诠释了它的内涵。基本任务还是得记一下：1分类与预测。（有点像量化，股票交易）2聚类分析（）3关联规则（）4时序模式（）5偏差检测（）关于定义挖掘目标，就是什么菜品推荐，门店开在哪，这些问题。可以不多说。关于数据取样，没啥好说的。 然后重点在后面，数据质量分析：有
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2023-10-03 11:47:47
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本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.4节数据挖掘建模过程，作者张良均 樊哲 赵云龙 李成华 1.4 数据挖掘建模过程从本节开始，将以餐饮行业的数据挖掘应用为例来详细介绍数据挖掘的建模过程，如图1-1所示。 1.4.1 定义挖掘目标针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次的挖掘目标是什么？系统完成后能达到什么样的效果？因此必须分析应用领域，包括
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2023-10-03 11:48:05
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本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第1章 ，第1.1节，张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 2.1 Hadoop概述2.1.1 Hadoop简介随着现代社会的发展，各种信息数据存量与增量都非常大，很多情况下需要我们能够对TB级，甚至PB级数据集进行存储和快速分析，然而单机的计算机，无论是硬盘存储、网络IO、计算CPU还是内存都是非常有限的。针对这种情况
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2023-09-20 10:45:35
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前言海量数据处理是目前许多程序员面临的一个难题。尽管我们的计算机硬件在飞速的发展，但是相对于互联网中日益增长的数据来说，计算机的处理能力就相形见绌。处理海量数据可以从算法方面入手。同样的也存在一些常用的处理海量数据的编程模型。例如hadoop的mapReduce编程模型。接下来的篇章我们就从这一个编程模型的架构来了解hadoop是如何处理海量数据。概念：计算机的分布式：简单的说就是把一个庞大的任务
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2023-07-24 13:41:29
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快速了解数据分析与挖掘技术 1.什么是数据分析与挖掘技术（概念） 所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计出平均数、标准差等信息，数据分析的数据量有时可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户
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2023-09-10 07:27:05
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1.概述 大数据时代，数据的存储与挖掘至关重要。企业在追求高可用性、高扩展性及高容错性的大数据处理平台的同时还希望能够降低成本，而Hadoop为实现这些需求提供了解决方案。面对Hadoop的普及和学习热潮，笔者愿意分享自己多年的开发经验，带领读者比较轻松地掌握Hadoop数据挖掘的相关知识。这边是笔者编写本书的原因。本书使用通俗易懂的语言进行讲解，从基础部署到集群管理，再到底层设计等内容均由涉及
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2023-07-13 16:56:17
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数据挖掘的基本任务：包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、 时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业竞争力。数据挖掘建模过程： 1. 目标定义 任务理解 &nbs
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2023-10-13 23:02:29
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大概画了一下数据采集的流程（基础套路） HDFS客户端编程应用场景：数据采集业务系统采集数据：获取基本信息：将数据发到日志系统的服务器上。日志系统的web服务器通过采集程序将数据发到HDFS上(简单明了就是：把文件传到HDFS)接下来新建一个项目用代码来展示一下HDFS上传文件：首先需要把会用到的包导入hadoop-common-2.7.3.jarhadoop-2.7.3\share\h
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2023-09-01 09:19:00
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做大数据几个月以来，了解到一些基础知识，自己总结一下大数据不同框架在开发中扮演得角色：收集、提取、清洗、筛选、存储（关系型数据库，文件）、数据得可视化这是整个流程，在每一个阶段都有相应得框架，组件帮助我们处理。 学习大数据不得不了解hadoop家族，spark家族 hadoop的核心是HDFS文件系统，MapReduce 基于在Hadoop的基础上，有很多框架帮
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2023-09-01 09:19:15
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大数据的发展伴随着互联网技术的进步，数据量的增大、数据源的增多,大数据在互联网时代针对数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据技术的意义不在于掌握规模庞大的数据信息，而在于对这些数据进行智能处理，从中分析和挖掘出有价值的信息，但前提是要采集大量有价值的数据。大数据采集分为：系统日志采集、网络数据采集、数据库数据采集…………等等。大数据采集处理
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2023-10-04 10:06:52
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红帽（Red Hat）作为一家重要的Linux发行商，提供了众多数据挖掘和大数据解决方案，其中包括Hadoop。Linux作为一种开放源代码的操作系统，能够为数据挖掘和大数据处理提供强大支持。而Hadoop则是一个在大规模分布式计算环境下存储和处理大数据的工具。
在Linux操作系统上进行数据挖掘和大数据处理可以获得更高的性能和更低的成本。Linux系统的稳定性和可靠性使得数据挖掘过程更加顺畅，
# Hadoop数据挖掘技术科普
数据挖掘是一种分析大量数据以提取有价值信息的技术。随着大数据时代的来临，Hadoop作为一种流行的分布式计算框架，逐渐成为数据挖掘的重要工具。本文将介绍Hadoop数据挖掘技术的基础知识，并通过简单的代码示例帮助读者理解这一领域。
## 1. 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源框架，采用简单的编程模型，使得用户能够在计算机集群上处理和存储大规模数据
一 基于云计算的海量数据挖掘2008年7 月，《Communications of the ACM》杂志发表了关于云计算的专辑，云计算因其清晰的商业模式而受到广泛关注，并得到工业和学术界的普遍认可。目前工业界推出的云计算平台有Amazon公司的EC2和S3，Google公司的Google Apps Engine, IBM公司的Blue Cloud，Microsoft公司的Windows
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2023-07-11 18:56:33
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深入浅出Hadoop Mahout数据挖掘实战(算法分析、项目实战、中文分词技术)给各位网友分享一套课程，有兴趣的可以加我 2748165793 课程分类：Greenplum 适合人群：高级 课时数量：17课时 更新程度：完成 &n
1、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。2、数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。4、数据探索。通过探索式
