推荐系统是一种人工智能或人工智能算法，通常与机器学习相关，使用大数据向消费者建议或推荐其他产品。这些推荐可以基于各种标准，包括过去的购买、搜索历史记录、人口统计信息和其他因素。推荐系统非常有用，因为它们可以帮助用户了解自己无法自行找到的产品和服务。
推荐系统经过训练，可使用收集的交互数据了解用户和产品偏好、之前的决策和特征。其中包括展示、点击、喜欢和购买。推荐系统由于能够高度个性化地预测消费者兴趣和需求，因此受到内容和产品提供商的喜爱。从书籍、视频
阅读全文 → 2022-12-06
主要体现在欺诈检测、医疗健康两方面：
欺诈检测
对于需要快速决策并涉及多个数据源的情况而言，运行快速的 Spark 是不二之选。例如，金融机构检测信用卡欺诈的方法之一是，分析单一帐户上的交易量和交易地点。如果交易次数超出个人能力范围，或者多个交易发生在不同地点，而交易地点相距不合情理，则表明一个帐户已被泄露。
银行可以使用 Apache Spark 来根据使用模式创建帐户持有者的统一视图。机器学习可用于根据先前观察到的模式，检
阅读全文 → 2022-12-06
Spark 的各个版本均有所改进，有助于更轻松地编程和执行。Apache Spark 3.0 通过创新来维持此趋势，改善 Spark SQL 性能和 NVIDIA GPU 加速。
图形处理器 (GPU) 因其超低浮点运算（性能）单价深受欢迎，其还可通过加快多核服务器的并行处理速度，解决当前的计算性能瓶颈问题。CPU 由专为按序串行处理优化的几个核心组成。而 GPU 则拥有一个大规模并行架构，当中包含数千个更小、更高效的核心，专为同时处
阅读全文 → 2022-12-06
Apache Spark 继续了 Apache Hadoop 在 15 年前开始的大数据分析工作，并已成为大规模分布式数据处理的先进框架。
2010 年代初，大数据分析的流行促使 Hadoop 的使用量增长，而 Hadoop MapReduce 的性能限制成为了阻碍。MapReduce 的性能因其磁盘检查点结果模型而遭遇瓶颈。同时，MapReduce 的低级别编程模型也限制了 Hadoop 的采用。
Apache
阅读全文 → 2022-12-05
伴随数据的巨量增长，Apache Spark 已成为分布式横向扩展数据处理的热门框架之一，可以在本地和云端数以百万计的服务器上运行。
Apache Spark 是应用于大型数据处理的快速通用分析引擎，可在 YARN、Apache Mesos、Kubernetes 上运行，也可独立或在云端运行。借助用于 SQL、流处理、机器学习和图形处理的高级运算符及库，Spark 使开发者能够通过交互式 shell、笔记本或应用程序包来使用 Scala、
阅读全文 → 2022-12-05
Exaflop 是衡量超级计算机性能的单位，表示该计算机每秒可以至少进行 10^18 或百亿亿次浮点运算。
Exaflop 中的 exa-前缀表示“百亿亿”，即 10 亿乘以 10 亿或1的后面有 18 个零。同样，单个 exabyte 的内存子系统可以储存百亿亿字节的数据。
exaflop 中的“flop”是浮点运算的缩写。exaflop/s 是表示系统每秒浮点运算次数的单位。
浮点是指所有数字都用小数点表
阅读全文 → 2022-12-05
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