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基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战
基于Spark的机器学习-智能客户系统项目实战
根据图识，项目将分为三个部分。
整个项目基本思路是如何通过爬虫爬取大量数据放到Hbase，然后通过ETL工具初步转化筛选将数据存到mongodb，抽取mongodb的数据进行清洗处理算出模型放到hdfs。
后续进来数据通过模型运算出数据的类型。
项目系统主要包括前端+后端+机器学习，前端采用ReactNative，Native，后端采用Dubbo+Spring+java，机器学习采用Spark进行实现，本项目机器学习-spark代码运行在mesos上。
本软件ID:10404447
根据图识，项目将分为三个部分。
整个项目基本思路是如何通过爬虫爬取大量数据放到Hbase，然后通过ETL工具初步转化筛选将数据存到mongodb，抽取mongodb的数据进行清洗处理算出模型放到hdfs。
后续进来数据通过模型运算出数据的类型。
项目系统主要包括前端+后端+机器学习，前端采用ReactNative，Native，后端采用Dubbo+Spring+java，机器学习采用Spark进行实现，本项目机器学习-spark代码运行在mesos上。
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