Sparkvs.MapReduce时间节约66%计算节约40% 上传者：qq_37680 2021-02-06 19:17:41上传 PDF文件 230.1KB 热度 11次 本文将介绍基于物品的协同过滤推荐算法案例在TDWSpark与MapReudce上的实现对比,相比于MapReduce,TDWSpark执行时间减少了66%,计算成本降低了40%。MapReduce为大数据挖掘提供了有力的支持,但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapReduce作业才能完成,多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资源申请过程,使得基于MapReduce的算法实现存在严重的性能问题。后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势,可以自动调度复杂的计算任务,避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程,非常适合数据挖掘算法。腾讯TDWSpar 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 收藏 腾讯 微博 用户评论 发表评论 qq_37680 资源：417 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
