元数据管理：开源的Netflix的Metacat、Apache的Atlas，商业化的产品Cloudera Navigator。任务调度：Oozie，Azakaban，AirFlow，DolphinScheduler等。在线实时分析：ClickHouse，Kylin，Doris，Druid，Kudu等。数据计算：MapReduce,Spark,Flink。资源调度：YARN，Mesos，Kubern

CTR估计也就是广告点击率预估，计算广告训练与平滑思想说明了是用LR算法对于预测的有效性。LR（Logistic Regression）是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR通过Logit变换将函数值映射到0~1区间，映射后的函数就是CTR的预估值。LR模型十分适合并行化，因此对于大数据的训练十分有效。但是对于线性模型而言，学习能力是有限的，因此需要大量的特征工程预先分析出有效的特征或者是特征组

nload 的官方网站为： http://www.roland-riegel.de/nload/在 CentOS 下，nload 目前就只能基于源代码进行编译安装了。默认安装的 CentOS ，要编译安装 nload 时，可能还需要安装几个需要的软件包：gcc 、gcc-c++ 和 ncurses-develyum install gcc gcc-c++ ncurses-devel

二分类问题本文介绍XGBoost的命令行使用方法。Python和R的使用方法见https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/doc/README.md。下面将介绍如何利用XGBoost解决二分类问题。以下使用的数据集见mushroom dataset简介产生输入数据XGBoost的输入数据格式和LibSVM一样。下面是XGB

而据英伟达的说法，新的 A800 可以替代 A100，两者都是 GPU（图形处理单元）处理器。芯片经销商 OMNISKY 容天官网介绍的英伟达 A800 GPU 信息显示，新的芯片数据传输速率为每秒 400GB，低于 A100 的每秒 600GB，代表了数据中心的性能明显下降。NVIDIA A100 GPU采用全新Ampere安培架构的超大核心GA100，7nm工艺，542亿晶体管，826平方毫米

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1、使用python将文件切分为两个文件#!/usr/bin/env python# -*- coding:UTF-8 -*-import os,sysN = 0.8lines = open('access_2013.log','r').readlines()#读取文件lines_for_b = int(len(lines)*N)#计算行数open('a.t

近期打算备份下服务器crontab任务，以防个人失误，清空定时任务，其实我觉得shell脚本更简单，但是想练习下python，决定使用python脚本进行，前提执行主机做好对其他节点服务器ssh免秘钥登录vi crontab_back.py#!/usr/bin/env python# -*- coding : UTF-8 -*-# Author : CuiLei# Date: 201

目录1 使用sklearn进行数据挖掘　　1.1 数据挖掘的步骤　　1.2 数据初貌　　1.3 关键技术2 并行处理　　2.1 整体并行处理　　2.2 部分并行处理3 流水线处理4 自动化调参5 持久化6 回顾7 总结8 参考资料1 使用sklearn进行数据挖掘1.1 数据挖掘的步骤　　数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特

统计两个红球，哪个组合最多，显示前19组数据#!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入pandas、numpy、matplotlib、operator包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operator#读取文件df