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基于spark大数据的音乐推荐大数据作业.zip基于spark编写的音乐推荐大数据作业,使用scala编程,使用python的flash框架作为可视化展示。 Audioscrobbler数据集有趣地方在于仅仅记录播放的历史:“某某某 播放了 什么”。一个播放记录带来的信息量远远小于一个评分数据带来的信息量,但是评分数据总量肯定没有播放历史记录的数据多,当大量播放历史记录放在一起的时候,比评分数据将更有价值。 主要的数据集是 user_artist_data.txt 文件,里面大约包含 141000 唯一的用户和 1.6 百万唯一的artist艺术家,大约 24.2 百万用户播放记录。 基于spark大数据的音乐推荐大数据作业.zip基于spark编写的音乐推荐大数据作业,使用scala编程,使用python的flash框架作为可视化展示。 Audioscrobbler数据集有趣地方在于仅仅记录播放的历史:“某某某 播放了 什么”。一个播放记录带来的信息量远远小于一个评分数据带来的信息量,但是评分数据总量肯定没有播放历史记录的数据多,当大量播放历史记录放在一起的时候,比评分数据将更有价
基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析部分,数据清洗部分使用RDD,分析部分综合使用sparksql与RDD,最终转为DataFrame进行计算,因网络上可供参考的文献、项目等较少,本项目为从事大数据开发的人员提供参考 基于Spark的健康监测管理系统的数据清洗与数据分析.zip代码为基于Spark的健康监测管理
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此版本是Hadoop-2.6.4的winutils工具,直接将bin中文件覆盖即可在win下使用hadoop,此版本是在64位系统编译,win10、8、7皆可以使用,欢迎下载。
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