ParallelWireless
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SparkMLlib GBDT算法工業(yè)大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)
Spark 的MLlib組件能夠對工業(yè)現(xiàn)場海量數(shù)據(jù)進行高效挖掘,快速呈現(xiàn)結果給業(yè)務分析人員。接下來將向大家介紹SparkMLlib 中的GBDT算法,并將應用該算法對工業(yè)數(shù)據(jù)進行代碼實戰(zhàn)。
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工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘的利器——Spark MLlib
格物匯之前刊發(fā)的《工業(yè)大數(shù)據(jù)處理領域的“網(wǎng)紅”——Apache Spark》中提到,在“中國制造2025”的技術路線圖中,工業(yè)大數(shù)據(jù)是作為重要突破點來規(guī)劃的,而在未來的十年,以數(shù)據(jù)為核心構建的智能化體系會成為支撐智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心動力。
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工業(yè)大數(shù)據(jù)處理領域的“網(wǎng)紅”——Apache Spark
而想要理解大數(shù)據(jù),就需要理解大數(shù)據(jù)相關的查詢、處理、機器學習、圖計算和統(tǒng)計分析等。Apache Spark作為新一代輕量級大數(shù)據(jù)快速處理平臺,集成了大數(shù)據(jù)相關的各種能力,是理解大數(shù)據(jù)的首選。
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Parallel Wireless重新構想大數(shù)據(jù)分析和網(wǎng)絡功能虛擬化編排
隨著 5G 的來臨,蜂窩網(wǎng)絡負載將包括用戶和物聯(lián)網(wǎng)流量,由此產生了海量數(shù)據(jù),需要實時網(wǎng)絡編排。
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