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搜索关键字:大数据分析    ( 677个结果
网络分流器|高速骨干网流量采集与分流实现方案
网络分流器|高速骨干网流量采集与分流实现方案1流量采集|网络分流器所谓流量采集,就是将网络流量通过物理层、数据链路层的信号解析和解帧,实现IP原始报文的获取。骨干网流量采集系统是一种对骨干网进行流量获取并分析的系统,主要应用于政府网络管理、运行商广告推送、运行商计费取证服务、运行商信令监控服务、园区网审计、公安网监、大数据分析等领域。2高速网络流量采集系统|网络分流器随着以太网技术和光纤通信技术的
分类:其他好文   时间:2018-08-02 12:17:16    阅读次数:139
使用 watch 帮你重复执行命令
lujun9972.github.io/blog/2018/05/10/使用watch帮你重复执行命令/ 推荐一个大数据学习群 119599574晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程,专注大数据分析方法,大数据编程,大数据仓库,大数据案例,人工智能,数据挖掘都是纯干货分享, 有时候你需要不 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-29 11:51:33    阅读次数:232
网络分流器-网络分流器的应用领域
网络分流器应用领域网络分流器应用于网络监控前端!(1)网络监控:在网监领域所需要的链路层协议转换、协议精细过滤、大流量交换、复杂分流、动态IP地址监控等需求,并在产品中加以突破和应用,通过固网分流器、3G/LTE分流器和智能网卡等产品有效降低还原集群的应用还原、内容处理等方面的负载,提高整体系统的核心竞争力。(2)技术侦察:技侦领域要求的链路一般不超过10G,但是要满足各种接入方式,要有更良好的动
分类:其他好文   时间:2018-07-25 11:39:59    阅读次数:165
<颠覆大数据分析 基于StormSpark等Hadoop替代技术的实时应用>
为什么要超越Hadoop MapReduce Hadoop的适用范围 Hadoop缺乏对象数据库连接(ODBC) Hadoop不适合所有类型的应用程序 hadoop不适合分片数据 Hadoop不适合迭代式计算 hadoop不适合分片数据 Hadoop不适合迭代式计算 海量数据分析所需的计算范式分类( ...
分类:其他好文   时间:2018-07-22 17:12:01    阅读次数:232
Spark概述及集群部署
Spark概述 什么是Spark (官网:http://spark.apache.org) Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。目前,Spa ...
分类:其他好文   时间:2018-07-19 16:15:18    阅读次数:192
大数据平台比较-CDH,HDP
出版商: hortonworks研发了Ambari和hdp的大数据分析集成平台 cloudera研发了cloudera manger和cdh大数据分析集成平台 稳定性: cloudera相对来说比较稳定 ambari相对来说不稳定(页面打开速度慢) 资源消耗: cloudera manager的se ...
分类:其他好文   时间:2018-07-16 00:59:45    阅读次数:10565
用户画像
用户画像准确性评测初探 ——拨开python大数据分析的神秘面纱 装载自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1156790 导读 本文主要包括两部分内容,第一部分会对零零散散进行了两个多月的用户画像评测做个简要回顾和总结,第二部分会对测试中用到的 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-10 20:17:15    阅读次数:198
Kylin介绍,功能特点【转】
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎。完全由eBay Inc.中国团队开发 并贡献至开源社区。提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(MOLAP)能力以 支持大规模数据能在亚秒内查询巨大的Hive表(十亿百亿的海量数据)。 Apache Kylin社区发展 大数据分析面临的挑战 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-05 11:02:04    阅读次数:280
非平衡数据的处理方法
更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》 在分类问题中常常遇到一个比较头疼的问题,即目标变量的类别存在较大偏差的非平衡问题。这样会导致预测结果偏向多类别,因为多类别在损失函数中所占权重更大,偏向多类别可以使损失函数更小。 处理非平衡问题一般有两种方法,欠抽样和过抽样。欠抽样 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-01 20:25:55    阅读次数:184
非平衡数据的处理方法
**更多风控建模、大数据分析等内容请关注公众号《大数据风控的一点一滴》在分类问题中常常遇到一个比较头疼的问题,即目标变量的类别存在较大偏差的非平衡问题。这样会导致预测结果偏向多类别,因为多类别在损失函数中所占权重更大,偏向多类别可以使损失函数更小。处理非平衡问题一般有两种方法,欠抽样和过抽样。欠抽样方法可以生成更简洁的平衡数据集,并减少了学习成本。但是它也带来了一些问题,它会删掉一些有用的样本,尤
分类:其他好文   时间:2018-07-01 20:24:39    阅读次数:165
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