一位算法师工程师的Spark机器学习笔记：构建一个简单的推荐系统 经验
的历史偏好物品，根据相似信息来推荐给该用户 MatrixFactorization 因为在Spark的MLlib模块中只有MF算法，文章之后会讲述如何使用Matrix Factorization来做相关的推荐。
ilmangle
P7 JS 获取浏览器窗口大小 获取屏幕，浏览器，网页高度宽度 文档
获取对象的滚动高度。 scrollLeft:设置或获取位于对象左边界和窗口中目前可见内容的最左端之间的距离 scrollTop:设置或获取位于对象最顶端和窗口中可见内容的最顶端之间的距离 scrollWidth:获取对象的滚动宽度
hftgood JS获取各种高度宽度、浏览器窗口滚动条的位置、元素的几何尺寸 经验
JS获取各种高度宽度：浏览器窗口滚动条的位置、元素的几何尺寸 1）关于 pageX, clienX,offsetX,layerX pageX： 鼠标在页面上的位置，从页面左上角开始，即是以页面为参考点，不随滑动条移动而变化
SSNavigationBar - 对navigation Bar 进行的扩展，可以实现修改背景色、bar高度、左右button item的透明度、Y轴偏移 经验
SSNavigationBar 对navigation Bar 进行的扩展，可以实现修改背景色、bar高度、左右button item的透明度、Y轴偏移 对于navigation Bar的偏移没有
jopen
P2 mongodb数据库正确安装的步骤 文档
cn，请大家赏析，前台使用mvc2.0，spark引擎，Entity Framework，当然还有jQuery 这篇写完，这周再出个简单用C#操作MongoDB的增删改查，Demo将会以MVC+SPARK的方式出现，哎，为
Yahoo的流计算引擎基准测试 经验
心在Flink基准测试中留下的一些调试代码。 所以Flink基准测试应该不能直接与Storm和Spark比较。 我们在重新运行和重新发布报告时已经解决了这个问题。 更新：2015 年12月18日有
Apache Beam实战指南之基础入门 经验
杂的数据流水线上。另外，近年来涌现出诸多大数据应用组件，如 HBase、Hive、Kafka、Spark、Flink 等。开发者经常要用到不同的技术、框架、API、开发语言和 SDK 来应对复杂应用的
Apache Ignite（二）：核心特性一览（V1.4.0版本） 经验
工作方式： 客户端将流式数据注入Ignite； 数据在Ignite数据节点中自动分区； 数据在滑动窗口中并发处理； 客户端在流式数据中执行并发SQL查询； 客户端订阅数据变化的持续查询。 特性一览
P18 flex包含一个基于组件的开发模型 文档
件、样式、效果、皮肤。 3、flex定义了两套组件。一套为Spark，放在spark.*包下。一套为MX，放在mx.*包下。Spark是在flex4中新添加的，mx为旧版本中定义的。两套组件的主要
P46
P38 Flexpaper 二次开发入门教程 文档
种文件的组件，它采用的是GPL开源的协议，即源代码开放并可以最其进行修改使用，这一切都是免费得，但不能对Flexpaper源码修改后封装成商业软件进行发布和销售。 Flexpaper官方主页：http://flexpaper
数据科学家的Github，Sense推出数据科学协作分享社区 资讯
些开源语言平台和工具，例如Julia、Python、R、Apache Hive、Apache Spark、Impala和 Presto查询引擎 。 在Sense上，数据科学家可以开发预测型模型并开
Apache Beam: 下一代的大数据处理标准 经验
现出了越来越多的分布式数据处理框架，从最早的Hadoop MapReduce，到Apache Spark，Apache Storm，以及更近的Apache Flink，Apache Apex等。新的分
为什么Google用Apache Beam彻底替换掉MapReduce 经验
Cutting大神根据谷歌的论文实现出Hadoop+MapReduce的雏形，到Hadoop生态圈各种衍生产品的蓬勃发展，再到后来的Spark、流式计算等等，所有的一切都要归功于、源自这三篇论文。可惜谷歌虽然开启了这个伟大的时代，却始终仅
Apache Beam的前世今生 经验
Cutting大神根据谷歌的论文实现出Hadoop+MapReduce的雏形，到Hadoop生态圈各种衍生产品的蓬勃发展，再到后来的Spark、流式计算等等，所有的一切都要归功于、源自这三篇论文。 可惜谷歌虽然开启了这个伟大的时代，却
常见分布式计算框架特点 经验
master ，之后 hadoop2.0 之后引入 yarn 进行资源的统一管理； Spark ： Spark 的原理是将任务进行分解，并且在每一步任务上进行相应的操作处理，同时根据操作处理顺序构建
大数据系列之(一) Streaming模式基础知识 经验
而生，他最大的特点就是低延迟，最快能到毫秒级别，常用的Streaming工具主要是storm，spark等，但是这些工具都有各自的优缺点，功能上不能完全取代batch，这篇文章就是想深入分析什么样的S
P4 Flash Builder4 的快捷方式和调试技巧 文档
你需要点击"窗口>首选参数>常规>编辑器"，勾选复选框（译者注：名为"自动关闭编辑器"），并设定你想要设定的值。 上一个/下一个状态：Cmd-\ 和 Shift-Cmd-\——当使用状态窗口时，此快捷键
搭建MESOS大数据平台的总结 资讯
一、mesos 基本按照书上P8~15页上的操作即可，需要注意的是要将/etc/host文件修改如下： 127.0.0.1 localhost 127.0.0.1 mesos //此行注释掉
Apache Ignite 初探 经验
中，欢迎关注InfoQ微信公众号第一时间阅读精品内容。 3 Ignite和Hadoop以及Spark的关系 Ignite和Hadoop解决的是不同的问题，即使在一定程度上可能应用了类似的底层基