大数据核心的32种算法技术

最新推荐文章于 2024-08-29 21:56:02 发布
最新推荐文章于 2024-08-29 21:56:02 发布
阅读量219 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 大数据 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YbDocker/article/details/133161881
大数据 专栏收录该内容
81 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文探讨了大数据处理的关键算法技术，包括MapReduce、Hadoop、Spark和Storm，通过实例展示了如何利用这些技术进行分布式计算和实时数据流处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

大数据的快速发展和广泛应用给数据分析和处理带来了巨大挑战。为了应对这些挑战，研究人员和工程师们开发了许多强大的算法技术，以提高大数据处理的效率和准确性。下面将介绍大数据核心的32种算法技术，并提供相应的源代码示例。

  1. MapReduce：MapReduce是一种用于处理和生成大规模数据集的编程模型。它将大任务分解为多个小任务，并在分布式环境下并行执行。以下是一个简单的MapReduce示例：
from collections import Counter

# Map函数
def mapper(data):
    words = data.split()
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
大数据核心32个算法技术
大数据领航者
04-24 2941
地利符号计算研究所的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。 1、A* 搜索算法— —图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。...
大数据等最核心的关键技术：32个算法
java、c++、机器学习方向King
01-12 4307
http://bigdata.51cto.com/art/201701/527588.htm?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 合并查找算法(Union-find)——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集(disjoint-set)的数据结构可以跟踪这样的切分方法。 奥地利符号计算研究所(Rese
大数据算法_大数据最核心的关键技术——32个算法
weixin_39893893的博客
11-18 817
奥地利符号计算研究所的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。1、A* 搜索算法——图形搜索算法，从给定起点到给定终点计算出路径。其中使用了一种启发式的估算，为每个节点估算通过该节点的最佳路径，并以之为各个地点排定次序。算法以得到的次序...
大数据相关技术和算法
qq_36294338的博客
10-02 1303
大数据的关键技术： 大数据的关键技术分为分析技术和处理技术，可用于大数据分析的关键技术主要包括A/B测试，关联规则挖掘，数据挖掘，集成学习，遗传算法，机器学习，自然语言处理，模式识别，预测模型，信号处理，空间分析，监督式学习，时间序列分析等，可用于大数据处理的关键技术主要是商业智能，云计算，数据仓库，数据集市，分布式系统，元数据，非关系型数据库，非结构化数据，半结构化数据，SOL，流处理和可视化技术等。 大数据所涉及的算法： 算法：自然语言处理，1、机器学习，计算机图形，计算机视觉， 语音对话交互，2、深度
大数据算法概述
技术何
12-01 613
大数据算法概述
你必须要掌握的大数据计算技术，都在这了
m0_71327177的博客
08-29 1514
Flink提供准确的大规模流处理，支持高可用，能够7×24小时全天候运行，支持exactly-once语义、支持机器学习，具有高吞吐量和低延迟的优点，可每秒处理数百万个事件，毫秒级延迟，支持具有不同的表现力和灵活性的分层API，支持批流。流处理是对没有边界数据流的处理。Spark使用先进的DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）执行引擎，支持中间结果仅存储在内存中，大大减少了IO开销，带来了更高的运算效率，并且利用多线程来执行具体的任务，执行速度比MapReduce快一个量级。..
大数据优化建模与算法.zip
12-19
《大数据优化建模与算法》课程资料集合包含了丰富的学习资源，涵盖了大数据处理中的核心概念、优化模型以及多种算法。此压缩包主要针对大数据环境下的数据分析和优化问题，旨在帮助学习者深入理解如何在海量数据中...
基于分布式数据流的大数据分类模型和算法.pdf
08-09
这些技术特征可能是未来大数据处理的核心。 8. 集成分类：文中提到的集成分类可能是一种结合多种分类器以提高预测精度的机器学习方法。集成学习中的分类器可以是不同的算法或相同的算法在不同数据子集上的实现，...
【云计算大数据】：聚星台—客户运营核心大数据与算法技术.pdf
最新发布
06-27
本文档详尽地探讨了聚星台这一客户运营平台的大数据与算法技术，并分析了个性化访客运营与营销算法技术在实际操作中的应用。 聚星台是阿里巴巴推出的一套大数据驱动的智能客户运营解决方案，它通过整合并分析用户...
基于Java大数据核心理论与技术的作业设计源码
10-05
本项目“基于Java大数据核心理论与技术的作业设计源码”，为学生提供了一个动手实践大数据理论知识的平台，帮助他们将理论与实践相结合，更深刻地理解大数据的处理流程和方法。 该项目的核心在于使用Java语言进行...
大数据常用算法和分析模型
一个会思考且无聊的人
06-05 8635
黏性分析是在留存分析的基础上，对一些用户指标进行深化，除了一些常用的留存指标外，黏性分析能够从更多维度了解产品或者某功能黏住用户的能力情况，更全面地了解用户如何使用产品，新增什么样的功能可以提升用户留存下来的欲望，不同用户群体之间存在什么样的差异，不同用户对新增的功能有何看法。用户分析模型是基础的分析模型。运营人员可以通过观察不同属性的用户群体（如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户）各环节转化率，各流程步骤转化率的差异对比，了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并针对转化率异常环节进行调整。
大数据十大经典算法
test_soy的博客
01-11 5997
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.  不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种
【大数据】大数据算法
大雨的博客
08-29 5042
大数据算法的技术涵盖了多个领域，包括分布式存储与处理、数据挖掘、机器学习、图计算、文本挖掘与自然语言处理、推荐系统、关联规则挖掘、时间序列分析、异常检测、数据压缩与降维、网络分析、模式识别等。这些算法的选择取决于具体的应用场景和问题要求，通常需要综合倾斜考虑算法的效率、准确性、可扩展性等因素。
大数据计算技术架构解析
展信佳，当你看到这段简介的时候，我“风吹海洋浪”已走马上任优快云博客平台。我来这只办一件事：致力于将模糊的概念清晰化，技术的语言通俗化，复杂的关系逻辑化，孤岛的知识碎片结构化，让我一心和技术大佬们共同进步，最重要的是！！！！！忘记【你】
08-16 3721
大数据计算技术大数据计算体系层次1数据应用系统2数据处理系统​​​​​​​​3数据存储系统3.1功能3.1.1数据清洗、抽取和建模3.1.1.1建模3.1.1.1.1概念模型3.1.1.1.2逻辑模型3.1.1.1.3物理模型（存储）3.1.2数据存储架构3.1.3数据仓库和数据服务3.1.4统一数据接口3.2层次单元3.2.1分布式文件系统：提供物理存储架构 大数据计算体系层次 1数据应用系统 2数据处理系统​​​​​​​​ ​​​​​​​​ 3数据存储系统 3.1功能 3.1.1数据清洗、抽取和建模
大数据算法之——DGIM算法
tongtao_123的博客
04-16 8921
    最近学习大数据，遇到了DGIM算法，其题目如下： In Amazon, for every product X we keep 0/1 stream of whether that product was sold inthe n-th transaction. We want to answer queries, how many times have we sold X in t...
大数据智能算法及测评技术
Leonardo的博客
12-28 2920
摘抄自《大数据测评》，蔡立志等，上海译文出版社 1、概述 数据的聚类和分类是大数据应用中的两个最重要的基础算法，也是发展较为成熟的算法。随着数据的爆炸式增长，基于分布式框架的数据聚类和分类已经成为重要发展方向。另外，个性化推荐系统是面向终端用户的典型应用，在各个领域均有着广泛的应用。无论是聚类算法和分类算法，还是个性化推荐均存在测试ORACLE问题和算法质量评估问题，给测试带来了新的挑战。 2、聚类算法 2.1 概述 根据其采用的不同策略，聚类算法可分为两大类。一类是层次聚类算...
数据挖掘领域十大经典算法初探
dinongxu8804的博客
01-15 2148
数据挖掘领域十大经典算法初探 译者:July 二零一一年一月十五日 ----------------------------------------- 参考文献：国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值