Apache Hivemall 使用教程

Apache Hivemall 使用教程

incubator-hivemallApache Incubator Hivemall 是一个用于处理机器学习的 Java 库。它提供了一个用于处理机器学习的实用程序。适合用于处理机器学习,以及构建机器学习应用程序。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/inc/incubator-hivemall

1. 项目的目录结构及介绍

Apache Hivemall 是一个运行在 Apache Hive、Apache Spark 和 Apache Pig 上的可扩展机器学习库。以下是其主要目录结构及介绍:

incubator-hivemall/
├── README.md
├── docs/
├── resources/
│   └── ddl/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/
│   │   └── resources/
│   └── test/
│       ├── java/
│       └── resources/
└── pom.xml
  • README.md: 项目介绍文件。
  • docs/: 包含项目的文档文件。
  • resources/: 包含项目的资源文件,如数据定义语言(DDL)文件。
  • src/: 包含项目的源代码和测试代码。
  • pom.xml: Maven 项目配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

Apache Hivemall 主要通过 Hive UDFs/UDAFs/UDTFs 来运行。以下是启动文件的介绍:

  • src/main/java/: 包含主要的 Java 源代码文件,这些文件定义了 Hivemall 的各种函数和功能。
  • src/main/resources/: 包含主要的资源文件,如配置文件和模板文件。

3. 项目的配置文件介绍

Apache Hivemall 的配置文件主要位于 src/main/resources/ 目录下。以下是一些重要的配置文件:

  • hivemall-core-xxx.properties: 核心配置文件,包含 Hivemall 的主要配置选项。
  • log4j.properties: 日志配置文件,用于配置日志输出级别和格式。

这些配置文件可以通过修改来调整 Hivemall 的行为和性能。


以上是 Apache Hivemall 的基本使用教程,希望对您有所帮助。

incubator-hivemallApache Incubator Hivemall 是一个用于处理机器学习的 Java 库。它提供了一个用于处理机器学习的实用程序。适合用于处理机器学习,以及构建机器学习应用程序。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/inc/incubator-hivemall

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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