Spark环境测试

基于Hadoop、Spark的大数据金融信贷风险控系统源码.zip

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项目Steam游戏推荐系统 1概述 关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS 1.1引言 推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。 推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。 在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在Spark上使用协作过滤算法，实现了游戏推荐系统。 协作过滤方法是基于收集和分析有关用户的行为，活动或偏好的大量信息，并基于与其他用户的相似性来预测用户的喜好。 1.2架构 整个项目分为三个阶段： 通过Web爬网程序收集数据 Spark上的游戏推荐引擎 Web UI实施 该项目的体系结构如下所示：

提供在Spark上跑Xgboost模型需要的 Jar包及Python接口文件

分享课程——Spark 2.x + Python 大数据机器学习实战课程，完整版视频课程下载。 本课程系统讲解如何在Spark2.0上高效运用Python来处理数据并建立机器学习模型，帮助读者开发并部署高效可拓展的实时Spark解决方案。 本课程从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手，讲述大数据和机器学习的基本概念，如分析、分类、训练、建模、预测、推荐引擎、二元分类、多元分类、回归分析和Pipeline等；为降低学习大数据技术的门槛，提供了丰富的案例实践操作和范例程序编码，展示了如何在单机Windows系统上建立Spark 2.x + Python开发环境； 适合于学习大数据基础知识的初学者，更适合正在使用机器学习想结合大数据技术的人员；

实验 Spark ML Bisecting k-means聚类算法使用，实验文档

Spark2.0+ElasticSearch开发用户画像实战笔记：（1） Spark2.0+ElasticSearch开发用户画像实战笔记：（2） 配套资源 https://blog.csdn.net/lm19770429/article/details/124981430?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22124981430%22%2C%22source%22%3A%22lm19770429%22%7D&ctrtid=RGJIg

包含各个版本的hadoop的winutils 可执行文件。

spark安装与搭建包，文件夹有spark-3.0.3-bin-hadoop2.7 （支持hadoop3.2以下），spark搭建步骤和spark课件。