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Spark GraphX实战
作者：（美）迈克尔 S. 马拉克
出版社：电子工业出版社
ISBN：9787121310430
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《Spark GraphX实战》.pdf 评分:
《Spark GraphX实战》
上传时间：2019-05 大小：86.64MB
72.37MB大数据书籍-Spark Graph X实战（高清）
2018-11-12本书详细介绍如何利用Spark Graph组件进行图计算，并依托项目背景，对Spark图计算进行深入研究，适合Spark爱好者进行阅读
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2018-07-21spark-graphx实现中文及英文pdf版本电子书。详细地讲解了GraphX的方方面面，并且还介绍了scala和spark的各个知识点，从spark基础知识、scala基础知识、图基础知识开始讲解，是一本很好的GraphX入门书籍
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2017-09-29Spark GraphX in Action 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除
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2017-02-24spark-炼数成金讲义
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2019-07-23资源名称：spark graphX实战内容简介：《Spark GraphX实战》是一本Spark GraphX入门书籍。前5章为基础内容，即使读者对Spark、GraphX、Scala不熟悉，也能快速上手；后5章为图计算进阶，主要是图算法和机器学习算法的相关内容。专门讲图计算的书很少，《Spark GraphX实战》在第2、3、4章介绍了图的基础知识、GraphX基础知识、GraphX内置的图算法 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。
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2018-08-07spark graphx google用于网页排名计算的拓扑图状关系数据结构
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2023-06-15推荐系统是一种信息过滤系统，能够自动预测用户对特定产品或服务的偏好，并向其提供个性化的推荐。它通常基于用户的历史行为、个人喜好、兴趣和偏好等，通过数据挖掘和机器学习算法，在大数据的支持下生成个性化的推荐内容，从而提高用户购买率和满意度。推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻资讯、音乐、电影等领域。推荐系统的作用是根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的内容，以满足用户的需求和兴趣。 在推荐系统架构中，离线计算部分主要使用 Hadoop、Spark、Hive 等大数据处理技术，将海量历史数据进行离线处理，构建出推荐模型。在线计算部分则使用 Flask、Django 或 Tornado 等 Web 应用框架，将推荐模型部署到 Web 服务器上，实现实时推荐服务。
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