Pytania otagowane jako apache-hadoop

Hadoop to projekt open source Apache, który zapewnia oprogramowanie do niezawodnego i skalowalnego przetwarzania rozproszonego. Sam projekt zawiera szereg innych uzupełniających dodatków.


5
Jakie są przypadki użycia dla Apache Spark vs. Hadoop
Z Hadoop 2.0 i YARN Hadoop prawdopodobnie nie jest już związany tylko rozwiązaniami zmniejszającymi mapę. Z tym postępem, jakie są przypadki użycia Apache Spark vs. Hadoop, biorąc pod uwagę, że oba siedzą na szczycie HDFS? Przeczytałem dokumentację wprowadzającą do Spark, ale jestem ciekawy, czy ktoś napotkał problem, który był bardziej …

5
powiększ mapę cieplną dna morskiego
Tworzę plik corr()df z oryginalnego pliku df. corr()Df wyszedł 70 x 70 i to jest niemożliwe, aby wyobrazić sobie mapę cieplną ... sns.heatmap(df). Jeśli spróbuję wyświetlić corr = df.corr(), tabela nie pasuje do ekranu i widzę wszystkie korelacje. Czy jest to sposób na wydrukowanie całości dfbez względu na jej rozmiar …
17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 


3
Czy Amazon RedShift zastępuje Hadoop dla danych ~ 1XTB?
Hadoop i jego ekosystem są bardzo popularne. Jednak w praktyce, gdy wiele zestawów danych znajduje się w zakresie terabajtów, nie jest rozsądniej używać Amazon RedShift do odpytywania dużych zestawów danych, zamiast spędzać czas i wysiłek na budowie klastra Hadoop? W jaki sposób Amazon Redshift wypada w porównaniu z Hadoop pod …

2
Kompromisy między Stormem a Hadoopem (MapReduce)
Czy ktoś może mi powiedzieć o kompromisach związanych z wyborem między Storm a MapReduce w klastrze Hadoop do przetwarzania danych? Oczywiście oprócz oczywistego, że Hadoop (przetwarzanie przez MapReduce w klastrze Hadoop) jest systemem przetwarzania wsadowego, a Storm jest systemem przetwarzania w czasie rzeczywistym. Pracowałem trochę z Hadoop Eco System, ale …

3
Czy są jakieś dobre gotowe modele językowe dla Pythona?
Prototypuję aplikację i potrzebuję modelu językowego, aby obliczyć zakłopotanie w przypadku niektórych wygenerowanych zdań. Czy istnieje jakiś wyuczony model języka w Pythonie, którego można łatwo używać? Coś prostego jak model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

3
Czy algorytmy zmniejszania mapy napisane dla MongoDB mogą być później przeniesione do Hadoop?
W naszej firmie mamy bazę danych MongoDB zawierającą wiele nieustrukturyzowanych danych, na których musimy uruchamiać algorytmy zmniejszania mapy w celu generowania raportów i innych analiz. Mamy do wyboru dwa podejścia do wdrożenia wymaganych analiz: Jednym z podejść jest wyodrębnienie danych z MongoDB do klastra Hadoop i wykonanie analizy całkowicie na …

3
Najlepsze języki do obliczeń naukowych [zamknięte]
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w większości języków dostępna jest pewna liczba naukowych bibliotek komputerowych. Python ma …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

3
Jakie są ograniczenia pamięci R.
Oceniając „ Zastosowane modelowanie predykcyjne ” recenzent stwierdza : Jedną z moich krytyk pedagogiki uczenia statystycznego (SL) jest brak uwzględnienia wydajności obliczeń w ocenie różnych technik modelowania. Z naciskiem na ładowanie i weryfikację krzyżową w celu dostrojenia / przetestowania modeli, SL wymaga dużej mocy obliczeniowej. Dodaj do tego ponowne próbkowanie, …
10 apache-hadoop  r 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.