基于spark的电商推荐系统 spark商品推荐

摘要： 本文目录一览：1、spark中有哪些推荐系统算法2、...

本文目录一览：

• 1、spark中有哪些推荐系统算法
• 2、深入浅出Spark什么是Spark
• 3、敏捷开发需求管理工具
• 4、大数据具体是学习什么内容呢?主要框架是什么
• 5、大家对spark的源码了解多少,sparkshuffle,调度,sparkstreaming的源码...

spark中有哪些推荐系统算法

1、看清楚dbscan算法中有两个关键的参数是 eps，and min group threshold.直观的想法是，如果你的eps很大，min-group-threshold 也很大的时候，那你得到的聚类的类数目就会少很多，那你搜索的时候就可能很快收敛。

2、在推荐系统中，基于物品的协同过滤算法是业界应用最多的算法，它的思想是给用户推荐那些和他们喜欢的物品相似的物品，主要分为两个步骤：一，计算物品之间的相似度；二，根据物品相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。

3、Spark在机器学习方面有着无与伦比的优势，特别适合需要多次迭代计算的算法。

4、GraphX（图计算）：GraphX是Spark中用于图计算的API，可认为是Pregel在Spark上的重写及优化，Graphx性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。

5、MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致了频繁的磁盘IO。

6、Apache Spark Apache Spark是一个用于大数据处理的快速、通用和容错的开源框架，由Apache软件基金会开发。

深入浅出Spark什么是Spark

1、spark是一个通用计算框架。Spark是一个通用计算框架，用于快速处理大规模数据。Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但Spark在内存中执行任务，比Hadoop更快。

2、抖音提出的“spark”火花原则是针对只是短视频创作者。

3、总结来说，Spark 是一个多义词，最常见的意思是火花，也可以表示激发、引发、焦点或重点。在计算机科学领域中，Spark 还指代一种分布式计算框架。根据上下文和领域的不同，Spark 可以有不同的含义和用法。

4、Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。

敏捷开发需求管理工具

1、敏捷开源项目管理工具之⑥ Taiga是一个开源项目管理平台，它专注于 Scrum 和敏捷开发，其特征包括看板、任务、sprints、问题、backlog 和 epics。其他功能包括凭证管理、多项目支持、Wiki 页面和第三方集成。

2、SAFe管理工具的推荐：Leangoo领歌。Leangoo提供了SAFe规模化敏捷场景下的的需求管理、缺陷管理、分多个小组进行迭代开发，以及跨多团队协同的项目模板快速启动SAFe规模化敏捷场景。

3、敏捷开发的项目管理软件有8ManagePM，支持增量式产品开发的短迭代管理和满足竞争格局和产品需求动态变化的管理需求。如有需要，也可灵活扩展以满足传统项目监控的管理需求（如时间管理、成本管理）。

4、无论是“需求”，还是“BUG”，或是“任务”，都是“事务”的一种，所以Jira可以胜任非常多的角色：需求管理、缺陷跟踪、任务管理等。因为Jira提供了专门的Scrum视图和Kanban视图，所以特别适合敏捷开发团队使用。

大数据具体是学习什么内容呢?主要框架是什么

1、②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

2、Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。1Zookeeper Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。

3、Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具。

4、学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。

5、Python机器学习 Python机器学习图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析 以上我把大数据需要学习的内容每个阶段都介绍了，如果你是零基础还是建议选择合适的学校进行系统的学习。

6、大数据专业主要学习的是：统计学、数学、计算机、生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等学科的相关知识和技能。

大家对spark的源码了解多少,sparkshuffle,调度,sparkstreaming的源码...

1、使用Spark Streaming可以处理各种数据来源类型，如：数据库、HDFS，服务器log日志、网络流，其强大超越了你想象不到的场景，只是很多时候大家不会用，其真正原因是对Spark、spark streaming本身不了解。

2、首先阅读一下启动脚本，看看首先加载的是哪个类，我们看一下 spark-submit 启动脚本中的具体内容。可以看到这里加载的类是org.apache.spark.deploy.SparkSubmit，并且把启动相关的参数也带过去了。

3、spark源码二次开发不难。掌握了源码编译，就具备了对Spark进行二次开发的基本条件了，要修改Spark源码，进行二次开发，那么就得从官网下载指定版本的源码，导入ide开发环境，进行源码的修改。接着修改完了。

4、自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，通过以下方式创建SparkSession。自定义规则CheckPartitionTable类，实现Rule，将规则类追加至Optimizer.batches： Seq[Batch]中，如下。

5、通过源码引导读者深入理解Spark的集群部署的内部机制、Spark内部调度的机制、Executor的内部机制、Shuffle的内部机制，进而讲述Tungsten的内部机制，接着又进一步深入分析了SparkStreaming的内部机制。