算法介绍：ALS是交替最小二乘法的简称，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同过滤的推荐算法。通过观察用户对购买商品的评价，来推断每个用户的喜好并向用户推荐合适的商品。案例解析：西游记水浒传红楼梦三国演义简爱用户13748用户225用户36用户4741上表所描述的是一个用户对几本名著的一个评分结果。近似的可以理解成为一个矩阵。在现实的生产环境中，矩阵的行和列都会非常大，ALS的基本思想就是将一个

项目基本需求：利用Flume监控文件，将文件读取到Kafka中，再从Kafka中读入到SparkStreaming，在SparkStreaming中经过简单的处理后再写入到Kafka中。原数据格式数据为用户的朋友关系，一个用户对应很多个朋友，大概有几十万的数据，有需要数据的可以联系我。Flume监控文件读入到Kafka中a6.sources=s6a6.channels=c6a6.sinks=k6a

Scala数组数组是一种可变的、可索引的数据集合。在Scala中用Array[T]的形式来表示java中的数组形式T[ ]。//声明一个数组对象方法一：var numbers:[String]=new Array[String](3)方法二：val numbers = Array(1, 2, 3, 4)val first = numbers(0)// 读取第一个元素numbers(3) = 100

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VectorAssemble是将给定列列表组合成单个向量列的转换器。为了训练逻辑回归和决策树等ML模型，将原始的多个特征列组合成一个特征向量是很有用的。VectorAssemble将接受一下的输入列类型：所有数值类型、布尔类型和向量类型。在每一行中，输入列的值将按照指定的顺序连接到一个向量中。示例：以下是我的一些项目模拟数据原始数据集：处理后的数据集：VecotrAssemble代码实现：//nu

Spark Streaming继承Flume  Spark Streaming通过Push和Pull两种方式对接Flume数据源。以Spark Streaming的角度来看，Push方式属于推送(由Flume向Spark推送)，而Pull属于拉取(Spark拉取Flume的输出)。  不论以何种方式，开发过程类似，都是由 Spark Streaming 对接 Flume 数据流，Flume 做为

图(Graph)的基本概念图是有顶点集合(vertex)及顶点之间的关系结合(边egde)组成的一种网状数据结构  - 通常表示为二元祖：Graph=（V,E）  - 可以对事物之间的关系建模应用场景  - 在地图应用中寻找最短路径  - 社交网络关系  - 网页间超链接关系顶点（Vertex）边（Edge）//顶点集合V={v1,v2,v3}//边集合E={(v1,v2),(v2,v3),(v1

Numpy 入门Numpy安装首先更改pip的国内镜像源，因为国外的源下载东西他太慢了Windows环境下：在user用户目录下创建一个名为pip的文件夹在文件夹内创建一个名为pip的文本文件(创建完成后将“.txt”改为".ini")将以下代码拷贝到文件里[global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[install]tr

首先去官网下载HDP，大概12个g左右，我这里就不提供了，百度云盘上传不上去。官网链接：http://hortonworks.com/products/hortonworks-sandbox/#install如果官网不太好下载的话就私信我跟我要1.将下载好的镜像通过VirtualBox导入，导启动的过程很漫长很漫长，静静的等待吧首先选择自己下载的镜像文件，然后根据自己电脑的情况设置自己的HDP配置

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