Java中可以用的大数据推荐算法
在Java中实现大数据推荐算法，通常使用Apache Mahout、Weka、DL4J或Spark MLlib。本文简要介绍了三种推荐算法：基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习推荐，以及它们的使用场景。提供了每种算法的伪代码或关键代码片段。基于内容的推荐适用于有用户历史行为和物品内容信息的场景，而协同过滤适用于大量用户行为数据的场景，深度学习推荐则用于处理复杂特征。在实现时，注意数据预处理、特征提取、用户画像构建和相似度计算。
深入探究Apache Spark在大数据处理中的实践应用
【6月更文挑战第2天】Apache Spark是流行的开源大数据处理框架，以其内存计算速度和低延迟脱颖而出。本文涵盖Spark概述、核心组件（包括Spark Core、SQL、Streaming和MLlib）及其在数据预处理、批处理分析、交互式查询、实时处理和机器学习中的应用。通过理解Spark内部机制和实践应用，可提升大数据处理效率，发挥其在各行业的潜力。
分布式计算框架比较：Hadoop、Spark 与 Flink
【5月更文挑战第31天】Hadoop是大数据处理的开创性框架，专注于大规模批量数据处理，具有高扩展性和容错性。然而，它在实时任务上表现不足。以下是一个简单的Hadoop MapReduce的WordCount程序示例，展示如何统计文本中单词出现次数。