Linode中文文档索引:【应用 – 大数据】

Linode的文档很丰富,有1000多篇,但只有英文版,有时想搭建什么服务或者解决什么问题,搜出来的常是抄来抄去的中文资料,缺乏权威性。为此本站花了一番功夫,将Linode的官方文档进行了整理,将同一个话题下的相关文档聚集在一起,并翻译了标题和概要,方便大家检索使用。碰到需求或问题时,只需定位到相关话题,根据标题和概要即可找到符合需求的文档。找到文档后,通过链接跳转到官方文档直接阅读原文即可,技术类的文档代码占大部分,还是很容易读懂的。本站已发布的中文文档链接也会陆续加入这些文档索引中。本文是【应用 - 大数据】类下的文档,共计5篇,按从新到旧编排。

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如何用美丽的汤刮网站
本指南介绍如何使用Beautiful Soup与数据库在较长时间内从Craigslist中抓取数据,并从累积的数据创建Excel电子表格。
Beautiful Soup是一个Python库,它将HTML或XML文档解析为树结构,以便于查找和提取数据。它通常用于从网站上抓取数据。
How to Scrape a Website with Beautiful Soup
tags: beautiful soup | python | scraping | tinydb | data

如何将您的机器学习模型转移到生产中
本指南介绍了如何将现有深度学习模型用作生产应用程序的一部分。预先训练的模型作为Flask应用程序的API端点包含在内。
针对特定问题(例如自然语言处理(NLP)或图像识别)开发,训练和调整深度学习模型需要时间和资源。它还经常涉及使用功能强大的处理器来训练大型数据集上的模型。但是,一旦模型运行良好,使用它来生成对新数据的预测就会简单得多,计算成本也会降低。唯一的困难是将模型从其开发环境转移到生产应用程序中。
How to Move Your Machine Learning Model to Production
tags: deep learning | big data | python | keras | flask | machine learning | neural networks

在Apache反向代理后面的Linode上安装Jupyter Notebook Server
本指南介绍如何通过Apache反向代理远程安全地在Linode上安装和访问Jupyter笔记本。
Jupyter Notebook是一个交互式增强型shell,可以在Web浏览器中运行。 Notebook在数据科学家中很受欢迎,支持图形的在线渲染,导出为各种格式,以及用于数学符号的LaTeX。本指南旨在在Linode上配置一个公共Jupyter Notebook服务器,该服务器将使用Apache作为反向代理来帮助远程访问您的计算需求。
Install a Jupyter Notebook Server on a Linode Behind an Apache Reverse Proxy
tags: Apache2 | Jupyter notebook | SSL | websocket

Linode Cloud中的大数据:使用Apache Storm进行流数据处理
在Linode云上部署Storm群集,以便对流数据集进行实时分析。
Apache Storm是一项大数据技术,使软件,数据和基础架构工程师能够实时处理高速,大容量数据并提取有用信息。任何涉及实时处理高速数据流的项目都可以从中受益。
Big Data in the Linode Cloud: Streaming Data Processing with Apache Storm
tags: storm | analytics | big data | zookeeper

Ubuntu

如何在Ubuntu 16.04上安装和配置Redis群集
学习如何使用三个Linode服务器设置Redis群集,并使用本指南将奴隶提升为主节点。 Redis是一个内存中的键/值存储,提供高性能的缓存等。
Redis集群已经发展成为缓存,队列等的流行工具,因为它具有可扩展性和速度的潜力。本指南旨在使用三个Linode创建一个集群来演示分片。然后,如果发生故障,您将推动奴隶到主保险。
How to Install and Configure a Redis Cluster on Ubuntu 16.04
tags: redis cluster installation | data store | cache | sharding

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