大数据下载列表第558页

[算法与数据结构] 机器学习通用代码（XGboost、LightGBM、Catboost）

说明：机器学习算法XGboost、LightGBM、Catboost的代码架构，满足基本的数据分析，回归、二分类、多分类。
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[spark] hadoop.env

说明： hadoop配置文件. 供大家参考以及使用。涉及到hadoop,spark.
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[Hadoop] 饿了么大数据平台的逻辑架构图

说明：饿了么大数据平台的逻辑架构图，适合数据平台建设参考
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[Hive] 大数据仓库方案

说明：用于支持大数据湖建立的底层数据存储方案，利用数据设计方案，解决数据存储，计算，实时性等一系列问题。
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[spark] 韩顺平--尚硅谷大数据技术之Scala

说明：韩顺平--尚硅谷大数据技术之Scala
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说明： Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
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[算法与数据结构] Complex Network Analysis in Python

说明： This book is an excellent read for anyone who wants to learn the fundamentals of complex network analysis with a focus on application. The case studies cover a variety of topics and help readers link concepts to applications, providing readers with
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[Hadoop] Hadoop技术内幕深入解析MapReduce架构设计与实现原理[董西成][带书签]

说明： “Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和“MapReduce的架构设计和实现原理”进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》由Hadoop领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源代码的角度深入分析了RPC框架、客户端、JobTracker、TaskTracker和Task等MapReduce运行时环境的架构设计与实现原理，最后从实际应用的角度深入讲解了Hadoo
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[spark] spark视频教程

说明： Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
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