hadoop还值得学习吗？

一、hadoop还值得学习吗？

值得。

首先，从当前大数据领域的人才需求情况来看，掌握Hadoop相关内容还是比较容易实现就业的，而且不少岗位的岗位附加值还比较高，从产业互联网发展的大趋势来看，未来以Hadoop等平台进行行业创新，将是一个重要的发展趋势，相关的人才需求潜力也会比较大。

二、学习hadoop为什么要linux？

hadoop环境在linux服务器上比较安全和稳定，在windows上也可以部署，但是很少人在windows上搭环境。

三、学习hadoop实验电脑要什么配置？

如果只是安装开源的hadoop的话，cpu8核，内存8g，磁盘16g应该就可以了

四、新手想学习hadoop，求指导？

hadoop的话，在网上可以找找视频，挺多的，看视频基本可以了解大概，按着视频可以练练简单的例子，看视频的同时学学《hadoop权威指南》(这本书是工具书，不要深究)，之后可以认真看看董西城的hadoop源码解析，目前我在看hdfs源码，能学到很多，不管是代码编写还是原理学习。

五、hadoop 和spark如何系统的学习？

下面讲的基本是矩阵相关的，因为当时写的都是矩阵相关的代码…现在看来之前写的这个有点偏题。最好的建议就是认真学习官方文档，多写代码多实践，多看别人写的好的代码。稍微不注意的话用Scala写出来的代码可读性会很不好，所以还要重视代码规范。

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公司实习中，工作中写Spark代码，给点我自己的心得。只学了一个月左右，也只能算刚入门吧。

关于Hadoop，只了解配置相关，除了写过从hdfs读文件的代码，没有写过其他代码。

关于Spark，讲一下我从入门开始的学习过程：

我用了两个星期时间学习了Scala，先参考一下这个问题：

。

学完了Scala之后再学习一下Spark的RDD，据说这篇论文一定要看

。然后在网上多看看别人在Spark踩过的坑和Spark的使用经验，自己不要再跳就行。剩下的就是多写Spark代码了，在写代码的时候要多思考，有问题直接去

上问，提问之前先问一下自己这个问题我是不是真的找不到解决方法，我的这个问题是不是一个有价值的问题。

另外，写比较复杂的程序的时候，Spark的源码是要看的，你要看某个类提供了哪些方法可以调用，调用这个方法返回的是什么样的返回值等等。

在写代码的过程中会遇到很多坑，只有你自己慢慢去发现，慢慢积累了，所以没有什么捷径，实践是硬道理。比如说关于序列化，哪些变量需要用@transient声明不可序列化；zipWithUniqueId并不是从0开始连续计数；MLlib中RowMatrix并没有行号的概念，不关心矩阵中行的顺序，如果行号对你很重要你必须使用IndexedRowMatrix（具体参考这个问题

）；打印CoordinateMatrix可以先toBlockMatrix然后再toLocalMatrix（一般情况下不把distributed的矩阵转为local矩阵，我是调试过程中输出矩阵的值才用到，具体参考这个问题

）；还有一个连接MySQL中"No suitable driver found for jdbc"的问题（参考

）等等这些坑我都踩过。

遇到过的另一个问题：RDD transformations and actions can only be invoked by the driver, not

inside of other transformations; for example, rdd1.map(x =>

rdd2.values.count() * x) is invalid because the values transformation

and count action cannot be performed inside of the rdd1.map

transformation. 简单的说，就是RDD的操作里面不允许再出现RDD的操作。

这个问题也是因为该原因引起的。

关于你提的如何实践？那就自己找找可以用Spark写的小项目，MLlib中有很多example你可以看一下，

里的很多算法可以让你练习很久了，如果没有大的数据量就自己构造数据，先写小实验开始入门。

六、hadoop学习之hbase和hive的区别？

这个要根据自己处理数据的方式来选择。

1、Hive是支持SQL语句的，执行会调用mapreduce，所以延迟比较高；

2、HBase是面向列的分布式数据库，使用集群环境的内存做处理，效率会比hive要高，但是不支持sql语句。Hadoop开发和运行处理大规模数据，需要用hbase做数据库，但由于hbase没有类sql查询方式，所以操作和计算数据非常不方便，于是整合hive，让hive支撑在hbase数据库层面的 hql查询，hive也即做数据仓库。

七、机器学习相关股票有哪些

机器学习相关股票有哪些

随着现代技术的发展，人工智能和机器学习等领域已经成为投资者关注的焦点。在这个信息爆炸的时代，越来越多公司开始利用机器学习技术来提升生产效率、改善用户体验，进而提高盈利能力。投资者们也开始关注与机器学习相关的公司，希望从中寻找投资机会。

机器学习相关股票可以涉及各种领域，从人工智能软件开发商到云计算服务提供商，甚至是制造业的自动化解决方案供应商。以下是一些与机器学习相关的股票，投资者可供参考：

1. 人工智能软件开发商

• 谷歌母公司Alphabet（GOOGL）：作为全球最大的人工智能软件公司之一，Alphabet在搜索引擎、云计算、自动驾驶等领域均有深厚的技术积累。
• 微软（MSFT）：微软在人工智能和云计算领域有较为全面的布局，其Azure云服务也在人工智能开发中发挥重要作用。
• IBM（IBM）：作为传统的科技巨头，IBM早在几十年前就开始研究人工智能，如今通过Watson等产品在医疗、金融等领域广泛应用。

2. 云计算服务提供商

• 亚马逊（AMZN）：亚马逊的AWS云服务是全球最大的云计算服务提供商之一，其机器学习和人工智能服务也备受认可。
• 阿里巴巴（BABA）：阿里云在中国市场占有率领先，其云计算服务也在机器学习和大数据方面有所突破。
• 谷歌云（GOOGL）：除了Alphabet旗下的Google Cloud外，谷歌云服务也在全球范围内持续发展，为企业提供先进的云计算服务。

3. 制造业自动化解决方案供应商

• ABB（ABB）：ABB是一家全球领先的工业自动化解决方案供应商，其机器人技术和智能制造方案被广泛应用于制造业。
• 施耐德电气（SU）：施耐德电气提供工业自动化和智能控制解决方案，在智能制造领域具有丰富的经验。
• 西门子（SIEGY）：西门子是一家工业4.0解决方案的领先提供商，其数字化工厂和自动化技术为制造业带来高效生产体验。

投资机会时刻存在于市场中，而寻找与机器学习相关的股票可能为投资者带来长期收益。然而，投资需谨慎，需对相关公司的基本面、行业前景等进行综合分析。希望这些信息对您在投资机器学习相关股票时有所帮助。

八、机器学习对股票的分类

如何利用机器学习对股票进行分类

在当今数字化时代，机器学习已经成为金融领域中一种极具潜力的工具，特别是在股票市场的分类和预测方面。通过对历史数据进行分析和模式识别，机器学习算法能够帮助投资者做出更明智的决策。本文将探讨如何利用机器学习技术对股票进行分类，以期提高投资效率和准确性。

数据准备

在利用机器学习对股票进行分类之前，首先需要准备好相应的数据集。这些数据集通常由股票的历史价格、成交量、市盈率等指标组成。投资者可以利用各种数据源如雅虎财经或谷歌财经来获取这些数据。同时，数据清洗和特征工程也是非常重要的步骤，以确保数据的质量和可用性。

选择合适的机器学习算法

在对股票进行分类时，选择合适的机器学习算法是至关重要的。常用的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、逻辑回归（Logistic Regression）等。这些算法在不同场景下有着各自的优势和局限性，投资者需要根据具体情况选择最适合的算法。

特征选择

在训练机器学习模型之前，需要进行特征选择以提高模型的准确性和泛化能力。特征选择可以排除无效或冗余的特征，从而减少模型的复杂度并提高预测性能。常用的特征选择方法包括方差阈值法、相关系数法和递归特征消除法等。

模型训练与评估

一旦选择了合适的算法和特征，便可以开始训练机器学习模型。通常情况下，将数据集分为训练集和测试集，利用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

优化模型

在训练和评估模型的过程中，可能会发现模型存在过拟合或欠拟合的问题。为了优化模型的性能，可以采取一系列方法如调参、交叉验证、集成学习等。这些方法有助于提高模型的泛化能力并减少预测误差。

实时预测与应用

一旦训练好并优化了机器学习模型，投资者就可以利用该模型进行实时的股票分类和预测。通过在实时数据上应用模型，投资者可以获取有关股票走势和投资建议。这种实时预测的能力有助于投资者做出更快速、更准确的决策。

结论

机器学习对股票的分类为投资者提供了一种全新的决策分析工具。通过合理选择算法、特征工程和模型优化，投资者可以利用机器学习技术更好地理解市场、提高投资效率。然而，投资决策永远离不开人类的智慧和判断力，机器学习只是辅助工具。希望本文对您了解如何利用机器学习对股票进行分类有所帮助。祝您投资顺利！

九、机器学习股票平均线

十、机器学习股票短线交易

近年来，随着技术的发展和创新，机器学习在股票短线交易中扮演着越来越重要的角色。传统的股票交易方式已经无法满足投资者对高效、精准决策的需求，而机器学习技术的应用为股票短线交易带来了全新的可能性。

机器学习在股票短线交易中的应用

机器学习是人工智能的一个分支，通过大量数据的训练和学习，使计算机系统具备自动学习和优化的能力。在股票短线交易中，机器学习可以通过分析历史数据、市场情绪指标、技术指标等多方面信息，预测股票价格的波动趋势，帮助投资者做出更为准确的交易决策。

以机器学习为基础的股票短线交易策略可以根据具体的市场情况和投资者的需求进行调整和优化，实现灵活性和高效性的结合。通过不断地学习和反馈，机器学习系统可以在瞬息万变的股票市场中迅速做出反应，帮助投资者捕捉到更多的交易机会。

机器学习股票短线交易的优势

与传统的股票交易相比，机器学习在股票短线交易中具有诸多优势：

综上所述，机器学习在股票短线交易中的应用具有显著的优势，为投资者带来更多的交易机会和更高的交易效率。

机器学习股票短线交易的发展趋势

随着人工智能和大数据技术的不断进步，机器学习在股票短线交易中的应用将会越来越广泛。未来，机器学习系统将更加智能化、自动化，能够更好地适应复杂多变的市场环境，为投资者提供更为精准和高效的交易策略。

同时，随着对机器学习技术的深入理解和研究，股票短线交易的预测准确度和交易效率将会不断提升。投资者可以借助机器学习系统，更好地把握市场脉搏，实现更稳健和长期的投资收益。

综上所述，机器学习在股票短线交易中的应用不仅是一种技术革新，更是一种智慧的体现。通过不断地学习和优化，机器学习系统将为股票短线交易带来更多的可能性和机会。