Майнинг rdd: Ошибка 404 — страница не существует.

Средняя сложность майнинга в день

btc eth doge xrp ltc bch zec etc dash xmr bsv btg vtc ftc blk

Число уникальных транзакций в деньСредний размер блокаЧисло уникальных исходящих адресов в деньСредняя сложность майнинга в деньСредний хешрейт (hash/s) в деньСредняя цена, USD, в день, USDПрибыльность МайнингаОтправлено коинов в деньСредняя комиссия за транзакцию, USDМедиана комиссии за транзакцию, USDСреднее время блока (время нахождения) (минуты)Рыночная капитализация, USDСредняя сумма транзакции, USDМедиана суммы транзакции, USDТвитов в деньGoogle Trends to «Bitcoin» @ 2012-01-01Число активных (вход. или вых.) адресов в деньТоп 100 богатейших адресов к весго монет %Средний Процент Комисии в Общем Вознагражении за блокCompare with…Число уникальных транзакций в деньСредний размер блокаЧисло уникальных исходящих адресов в деньСредняя сложность майнинга в деньСредний хешрейт (hash/s) в деньСредняя цена, USD, в день, USDПрибыльность МайнингаОтправлено коинов в деньСредняя комиссия за транзакцию, USDМедиана комиссии за транзакцию, USDСреднее время блока (время нахождения) (минуты)Рыночная капитализация, USDСредняя сумма транзакции, USDМедиана суммы транзакции, USDТвитов в деньGoogle Trends to «Bitcoin» @ 2012-01-01Число активных (вход. или вых.) адресов в деньТоп 100 богатейших адресов к весго монет %Средний Процент Комисии в Общем Вознагражении за блок

дата-майнинг до 30x быстрее Hadoop / Хабр

для распределённых вычислений в кластерах. На некоторых задачах он превосходит Hadoop в 10-30 раз, сохраняя при этом масштабируемость и надёжность MapReduce.

Увеличение производительности до 30х возможно на специфических задачах, в которых идёт постоянное обращение к одному и тому же набору данных. Например, это интерактивный дата-майнинг и итерационные алгоритмы, которые активно используются, например, в системах машинного обучения. Собственно, для этих двух задач проект и создавался. Но Spark превосходит Hadoop не только в системах машинного обучения, но и в традиционных приложениях по обработке данных.

Для упрощения программирования, Spark интегрирован в синтаксис языка программирования Scala 2.8.1, так что можно легко манипулировать RDD словно локальными объектами. Кроме того, Spark запускается из-под менеджера Mesos, так что его можно использовать параллельно с Hadoop или другими фреймворками.

Вот некоторые примеры.

Поиск текста

val file = spark.textFile("hdfs://...")
val errors = file.filter(line => line.contains("ERROR"))
// Count all the errors
errors.count()
// Count errors mentioning MySQL


Здесь происходит поиск сообщений об ошибке в логах. Красные фрагменты — процедуры замыкания Scala, которые автоматически передаются в кластер, синим обозначены операторы Spark.

Поиск текста в памяти
Spark может кэшировать RDD в памяти для ускорения работы и повторного обращения к этим наборам данных. Для предыдущего примера мы можем просто добавить одну строчку, которая будет кэшировать в памяти только сообщения об ошибках.

errors.cache()

После этого обработка такого типа данных значительно ускоряется.

Подсчёт количества слов
В данном примере показано несколько действий, чтобы создать набор данных с парами (String, Int) и записать его в файл.

val file = spark.textFile("hdfs://...")
val counts = file.flatMap(line => line.split(" "))
   .map(word => (word, 1))
   .reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsText("hdfs://...")

Логистическая регрессия
Это статистическая модель, используемая для предсказания вероятности возникновения некоторого события путём подгонки данных к логистической кривой. Данный итерационный алгоритм широко используется в системах машинного обучения, но может найти применение и в других приложениях, например, в распознавании спама. Этот алгоритм особенно выигрывает от кэширования входящих данных в оперативной памяти.

val points = spark.textFile(...).map(parsePoint).cache()
var w = Vector.random(D) // current separating plane
for (i <- 1 to ITERATIONS) {
  val gradient = points. map(p =>
   (1 / (1 + exp(-p.y*(w dot p.x))) - 1) * p.y * p.x
  ).reduce(_ + _)
  w -= gradient
}
println("Final separating plane: " + w)

На диаграмме показано сравнение производительности Spark и Hadoop при расчёте модели логистической регрессии на наборе данных 30 ГБ в 80-ядерном кластере.

Spark опубликован под свободной лицензией BSD.
страница скачивания
документация
вопросы: лист рассылки

ReddCoin (RDD) — Answr

Децентрализованная криптовалюта для платежей в социальных сетях.

Проект стартовал в январе 2014 года посредством проведения ICO, полноценный релиз произошел в феврале после того, как было собрано 100 тысяч долларов.

Команда

• John Nash — технический директор, ведущий разработчик;
• Jay Laurence — координатор проекта, разработчик;
• Chris Whitesock — директор по безопасности;
• Coldie — арт-директор, менеджер по брендингу проекта;
• Jimmy Van Nieuwenhuyse — менеджер проекта

Цель проекта — популяризация криптовалюты в целом и ее интенсивное внедрение в повседневную жизнь пользователей.

Функционал и особенности

ReddCoin разрабатывалась с целью ее дальнейшей интеграции в популярные социальные сети и предоставления пользователям возможности осуществления мгновенных транзакции с нулевой комиссией.

Изначально проект функционировал на алгоритме Proof-of-Work, далее перешел на Proof-of-Stake, затем была разработана своя вариация PoS, а именно Reddcoin Proof of Stake Velocity (PoSV), которая позволяет добывать монеты через видеокарту, планшет и даже телефон, просто установив специальный кошелек.

Особенности:

• PoSV — алгоритм, разработанный командой проекта, который позволяет получать вознаграждение не только за хранение, но и за активность;
• Reddcoin Tip Platform — позволяет пользователям социальных сетей мгновенно посылать и получать криптовалюту, а также делать микро-пожертвования;
• Redd-ID — функция, воспользовавшись которой пользователь получит своеобразный концентратор аккаунтов от своих социальных сетей. Архив создан на блокчейне, поэтому вся информация полностью защищена;
• ReddWallet — криптовалютный кошелек, который также включает в себя социальную составляющую. В него встроен ряд функций, посредством которых пользователи могут взаимодействовать между собой.

Технические параметры:

• открытый исходный код, который базируется на основе Litecoin версии 0.8.6.2;
• работает на алгоритме Scrypt [/size];
• максимальная эмиссия: 109,000,000,000 монет;
• частота генерации блока — каждые 60 секунд;
• размер вознаграждения за добытый блок уменьшается каждые 500 тысяч блоков.

Майнинг и хранение

Криптовалюта базируется на алгоритме PoSV, майнить ее нельзя. Для хранения RDD подходит официальный кошелек Redcoin Wallet.

Дорожная карта

• разработка кошелька для IOS и Android;
• расширение мониторинга сети для покрытия инфраструктуры;
• работа над алгоритмом PoSV 2. 0;
• интеграция с аппаратным кошельком Ledger Nano;
• интеграция со Streamlabs;
• расширение функционала мобильной версии кошелька, в том числе внедрение Shapeshift;
• запуск Redd-ID API;
• стратегическое партнерство с компаниями игровой индустрии;
• интеграция Reddcoin в Steam;
• масштабная интеграция в различные социальные сети.

Полезные ссылки

МИКРОВОЛНОВЫЕ ДАТЧИКИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРИМЕНЕНИЯ — Журнал Горная промышленность

Д.Н.Шестаков, генеральный директор ООО «ПромРадар»

Ни одна система управления производством не может обойтись без источников первичной информации – датчиков состояния технологического оборудования. На смену кнопочно – релейным пультам приходят микропроцессорные АСУ ТП высочайшей производительности и надежности, датчики оснащаются цифровыми интерфейсами связи, однако это не всегда приводит к повышению общей надежности системы и достоверности ее работы. Причина заключается в том, что сами принципы действия большинства известных типов датчиков накладывают жесткие ограничения на условия, в которых они могут использоваться.

Основной задачей АСУ ТП является точное соблюдение технологии переработки сырья в готовую продукцию. Кроме непрерывного контроля за состоянием оборудования и предупреждения аварийных ситуаций, грамотно построенная система должна следить за перемещением продукта по всей цепочке перерабатывающих машин.

Технологические процессы, связанные с изменением химического состава сырья, смешиванием в потоке различных веществ, увлажнением и т. д. должны при пропадании одного из компонентов обеспечивать надежную отсечку остальных. Для контроля наличия потока продукта до сих пор используются подпружиненные поворотные пластины с микропереключателями. В процессе работы они подвергаются непрерывным ударным нагрузкам влажных и агрессивных сред, что, естественно, очень скоро приводит к «залипанию» контактов или механическому разрушению пластин.

Таким образом, отсутствие надежных и недорогих датчиков для контроля состояния промышленных механизмов приводит к снижению эффективности систем управления производством, уменьшает отдачу от средств, вложенных в автоматизацию. Сложные и дорогостоящие АСУ ТП, привязанные к датчикам традиционных типов, являются лишь средством для удобного группового включения-выключения технологических цепочек и часто не способны улучшить качество продукции, экономить сырье и ресурсы.

Необходимость постоянного технического обслуживания и регулировок датчиков приводит к простоям – для очистки емкостного датчика от налипшего продукта следует разгрузить бункер, подготовить и установить лебедку для опускания в него человека, по окончании работ вновь отрегулировать прибор; для замены тахогенераторного или магнитоиндуктивного датчика скорости на нории необходима полная разборка ее башмака – все это обычно занимает несколько часов, снижая производительность предприятия в целом.

Указанные проблемы несколько лет назад привели к разработке принципиально новых типов приборов – радиолокационных датчиков контроля скорости, датчиков движения и подпора, работа которых основана на взаимодействии контролируемого объекта с радиосигналом частотой около 1010 Гц.

Использование микроволновых методов контроля за состоянием технологического оборудования позволяет полностью избавиться от недостатков датчиков традиционных типов. Более того, новые приборы успешно справляются с множеством нерешенных ранее проблем технологов, служб автоматизации и КИПиА.

Отличительными особенностями этих устройств являются:

•    отсутствие механического и электрического контакта с объектом (средой), расстояние от датчика до объекта может составлять несколько метров;

•    непосредственный контроль объекта (транспортерной ленты, цепи), а не их приводов, натяжных барабанов и т. д.;

•    малое энергопотребление;

•    нечувстствительность к налипанию продукта за счет больших рабочих расстояний;

•    высокая помехоустойчивость и направленность действия;

•    герметичное исполнение;

•    разовая настройка на весь срок службы;

•    высокая надежность, безопасность, отсутствие ионизирующих излучений.

На правой части схемы (рис. 1) приведен список микроволновых датчиков для промышленной автоматики, которые серийно производятся научно-производственной фирмой «ПромРадар», а слева – области применения этих приборов.

Устройство контроля скорости РДКС–01 (патент Российской Федерации №?2109305 от 20.04.98 г.) предназначено для слежения за скоростью движения или вращения различных промышленных установок – горизонтальных и наклонных ленточных транспортеров, норий, других механизмов. Задача прибора – сигнализировать об аварии или отключить механизм в случае выхода скорости его движения (вращения) за пределы установленного диапазона, предупреждая этим аварийную ситуацию.

Устройство состоит из первичного преобразователя РДКС-01ПП (рис.?2) и реле скорости РДКС-01РС (рис.?3), соединяемых между собой двухпроводной линией длиной до 300 метров.

Допплеровский приемо-передающий модуль первичного преобразователя через герметичный пластиковый корпус излучает радиосигнал на движущийся объект. В случае, показанном на рис.?2, таким объектом является лента вертикального ковшового транспортера (нории). Если лента движется, то на выходе модуля возникает переменное напряжение, частота которого прямо пропорциональна скорости движения. После предварительной обработки сигнал преобразуется в последовательность коротких токовых импульсов, не подверженных воздействию промышленных помех, и поступает в реле скорости. Оно обычно устанавливается в электрощитовом помещении вблизи пускателя и при выходе скорости механизма за пределы установленной зоны либо отключает его, либо сигнализирует об аварии.

Описанный выше принцип действия датчика РДКС-01 позволяет контролировать скорость любых объектов независимо от того, из какого материала они изготовлены. Поэтому прибор может применяться на таких машинах, как нории с закрытым башмаком, с пластиковыми ковшами, сдвоенные нории и т. п. Монтаж и подключение датчика не вызывают трудностей, так как, во-первых, связь между РДКС-01ПП и РДКС-01РС осуществляется по двум проводам, а во-вторых, первичный преобразователь может быть установлен в любом месте конвейера. Это позволяет использовать РДКС-01 вместо датчиков старых типов без прокладки дополнительных кабелей.

Корпус первичного преобразователя имеет подтвержденную независимыми испытаниями степень защиты IP54, что позволяет использовать его во взрывоопасных помещениях категории ВIIА (разрешение Госгортехнадзора России № 02-35/470). Завершая обзор датчика РДКС-01, следует отметить, что при всех своих преимуществах он не дороже других отечественных промышленных устройств контроля скорости.

Датчики движения РДД-02 (рис. 4) и РДД-03 (рис. 5) позволяют системе управления «видеть» прохождение продукта через перерабатывающие машины, то есть контролировать весь ход технологического процесса от приема сырья до выпуска готовой продукции. Управляя отключением незагруженных механизмов, предотвращая попадание продукта в воздуховоды аспирационных сетей, датчики движения дают реальную экономию сырья и электроэнергии. Кроме этого, они могут быть использованы для контроля за движением шлюзовых затворов, цепных конвейеров, а также любых других электрических машин. Например, установка датчика движения на цепной конвейер позволит моментально остановить его при обрыве цепи, что избавит предприятие от затрат на ремонт и восстановление разрушенного механизма.

Если «зависание» продукта внутри перерабатывающей машины способно привести к выходу ее из строя, то единственно возможная замена оператору у смотрового окна – установка датчика движения в ее выходящий продуктопровод.

Аналогично устройству контроля скорости РДКС-01, принцип действия датчиков движения основан на эффекте Допплера, то есть движущийся объект вызывает появление электрического сигнала на выходе микроволнового приемо-передающего модуля.

Сигнализатор движения РДД-02 подключается непосредственно к сети переменного тока напряжением 187–242?В, потребляя не более 2 ВА. Степень защиты корпуса РДД-02 – IP54.

Конструкция датчика РДД-03 позволяет устанавливать его на продуктопроводы диаметром от 50 мм. Выходным каскадом прибора является электронный ключ, защищенный от короткого замыкания в цепи нагрузки. Диапазон питающего напряжения (от 12 В постоянного до 220 В переменного тока) и нагрузочные характеристики ключа (от 50 до 500 мА, от 12 до 220 В переменного или постоянного тока) определяются требованиями заказчика. Внутреннее потребление самого датчика не превышает 5 мА, рабочее расстояние – до 30 см, степень защиты от воздействия пыли и воды – IP65.

В типовом исполнении приборы могут определять наличие движения в диапазоне скоростей от 0.1 до 25 м/с. Для очень быстрых объектов верхняя граница контролируемой скорости может быть расширена. Чувствительность датчиков регулируется в широких пределах, позволяя контролировать движение практически любых материалов – от металлических лопастей вентилятора до высушенных отходов деревообрабатывающего производства. В качестве примера на рис.?6 показан вариант установки сигнализатора РДД-02 на цепной транпортер.

Датчик монтируется на короб транспортера вблизи приводной станции. Рабочее расстояние сигнализатора ограничивается регулятором чувствительности так, чтобы датчик реагировал на движение ближней (верхней) ветки цепи. При обрыве цепи в любой точке она сразу провисает у приводной станции, выходя из зоны действия прибора.

Аналогичным образом можно определять не только наличие или отсутствие механических перемещений, но и контролировать изменение расстояния от движущегося объекта до места установки датчика. Так как уровень сигнала зависит от свойств отражающего объекта, датчики движения могут использоваться для того, чтобы сигнализировать о наличии на конвейерной ленте каких-либо предметов или материалов. При необходимости заполнить какую-либо емкость (от бункера до шахты) можно точно определить момент окончания засыпки – опущенный на определенную глубину датчик будет показывать движение наполнителя до тех пор, пока не будет засыпан. Конкретные примеры использования микроволновых датчиков движения в различных отраслях промышленности определяются ее спецификой, но в целом они способны решать самые разнообразные задачи безаварийной эксплуатации оборудования и повысить информативность автоматизированных систем управления.

Принцип действия микроволновых сигнализаторов уровня заключается в ослаблении амплитуды радиосигнала при прохождении им слоя продукта (рис. 7).

На боковые стенки объекта по разным его сторонам устанавливаются генератор и детектор радиосигнала. Когда пространство между ними заполняется продуктом, амплитуда напряжения на выходе детектора резко падает, что приводит к срабатыванию датчика «на подпор». Налипание сырья на СВЧ-узлы не влияет на работу прибора – чувствительность датчика регулируется так, чтобы он срабатывал при полном перекрытии продуктом детекторного модуля.

Слой налипшего продукта в несколько сантиметров не является преградой для распространения радиолуча – прибор сработает, когда толщина слоя составит полную ширину бункера. По этой же причине датчик не реагирует на запыленность внутри объекта, нечувствителен к прикосновению продукта к рабочим поверхностям первичных преобразователей при заполнении и опорожнении бункера. Особенно ярко положительные свойства микроволновых сигнализаторов уровня проявляются в таких местах, где происходит обработка продуктов горячим воздухом или паром – именно там стенки бункера «зарастают» в первые минуты работы и любые другие приборы сразу становятся неработоспособными. Не влияют на датчик и перепады температуры – амплитуда сигнала генератора и чувствительность приемника практически постоянны в диапазоне от –40 до +40°С. Степень защиты выносных модулей от воздействия пыли и воды – не ниже IP65, а сигнализатора – IP54.

В большинстве случаев микроволновые датчики способны заменить радиоактивные изотопные сигнализаторы уровня, эксплуатация которых требует немалых затрат из-за необходимости оплачивать периодические проверки контролирующим органам Атомнадзора. Такая замена не только избавляет предприятие от потенциально опасного оборудования, но и экономически выгодна – стоимость перехода на микроволновые датчики с учетом утилизации радиоизотопных, как правило, меньше, чем затраты на одну периодическую проверку. Микроволновые датчики уже несколько лет успешно работают на месте радиоизотопных с различными средами – от зерна до металлосодержащей руды.

Номенклатура сигнализаторов уровня позволяет использовать их для контроля подпора в различных объектах – самотеках и бункерах размером от 20 см до 8 м. Датчик РСУ-3, предназначенный для объектов небольшого размера, имеет только один выносной модуль – детектор, а генератор радиосигнала встроен в корпус сигнализатора. На рис. 8 показан вариант установки датчика на головку нории, а на рис. 9 – на бункер.

Полностью проконтролировать процесс прохождения продуктом материалопровода позволяет датчик РДДП-01. Он независимо различает движение потока продукта и подпор. Таким образом, прибор индицирует все возможные процессы, происходящие внутри – нет продукта, продукт движется или уже заполнил объект. С помощью выходных сигналов датчика можно добиться, например, постоянного наличия в продуктопроводе потока сырья, включая разгрузку в случае подпора и подачу при отсутствии продукта. Сигнал о движении потока будет сигнализировать о нормальном ходе технологического процесса.

Принцип действия микроволнового датчика движения и подпора иллюстрирует рис. 10. Внутри корпуса сигнализатора установлен допплеровский приемо-передающий модуль. При движении продукта частота отраженного радиосигнала отличается от излученной. Разность частот приводит с срабатыванию канала контроля движения. Часть сигнала проходит сквозь поток и поступает в выносной детектор. Когда объект будет заполнен продуктом, амплитуда напряжения в приемнике упадет, вызывая срабатывание канала контроля подпора. С помощью датчика РДДП-01 возможен контроль объектов размером до 1.5 метров. На рис. 11 показан пример установки датчика на самотек.

Микроволновые устройства контроля скорости, датчики движения и сигнализаторы уровня в течение нескольких лет успешно эксплуатируются на сотнях предприятиях различных отраслей. Они имеют несомненные преимущества над другими типами промышленных датчиков, что позволяет повысить безопасность технологических процессов, снизить износ оборудования, расширить функциональные возможности автоматизированных систем управления производством, существенно экономить материальные и энергетические ресурсы.

Производитель микроволновых датчиков промышленного применения научно-производственная фирма «ПромРадар».   

Журнал «Горная Промышленность» №4 2001

Что такое RDD? Обзор криптовалюты Reddcoin

Что такое Reddcoin (RDD)

Представьте, что за ваши посты в «Фейсбуке» вам платят криптовалютой, которую вы затем можете обменять на продукты, подарочные карты и другие полезные вещи.

Reddcoin именно это и планирует сделать. Reddcoin представляет собой «валюту для социальных сетей» с одноранговой платежной системой.

Выпущенный в 2014 году, проект Reddcoin стал децентрализованной социальной криптовалютой, которая позволяет мгновенно отправлять и получать платежи в монетах RDD (собственная валюта проекта) внутри социальных сетей без каких-либо комиссий за транзакцию.

Проект является блокчейн-версией Venmo, Facebook Cash или Snapchats Snapcash, которые позволяют с легкостью отправлять деньги друзьям и семье через соответствующие сервисы внутри этих соцсетей.

Однако в отличие от основных социальных сетей, которые требуют использовать их собственные платформы для отправки и получения денег, Reddcoin позволяет легко интегрировать собственные функции оплаты сразу на несколько площадок, таких как Reddit, Facebook, Twitter и так далее.

Кроме того, вы можете сделать гораздо больше, чем просто мгновенно отправлять и получать деньги людям с Reddcoin: вы можете «оставить чаевые» создателям контента – это так же просто, как поставить отметку «нравится» или «добавить в избранное» понравившийся пост в соцсети.

Reddcoin использует экологически безопасный подход «доказательство активной доли владения» Proof-of-Stake-Velocity (PoSV).

Этот алгоритм в корне отличается от алгоритма «доказательство выполнения работы», характерный для Bitcoin, который, как известно, требует колоссальных энергозатрат для майнинга.

Каждый пользователь Reddcoin автоматически выпускает монеты Reddcoins, когда начинает пользоваться услугами платформы, так как это – встроенная функция загружаемого официального кошелька (который нужно обязательно открыть, если вы хотите пользоваться услугами Reddcoin).

Главные особенности Reddcoin

1. Reddcoin – социальная криптовалюта, которая может интегрироваться во многие социальные сети для отправки/получения денег без комиссий.
2. Это – одноранговая криптовалюта с открытым исходным кодом, разработанная на базе Litecoin.
3. Проект отдает много усилий, чтобы люди использовали криптовалюту RDD и оставляли небольшие чаевые создателям контента в соцсетях подобно отметкам «нравится» в «Фейсбуке».
4. Алгоритм PoSV – это новая вариация алгоритма «доказательство доли владения», поддерживающие как владение долей, так и активность.
5. Система чаевых уже была реализована в таких соцсетях, как Twitter, Reddit, Twitch и Justin.TV.

Как работает Reddcoin

Как уже было сказано выше, Reddcoin можно объединить с соответствующей социальной сетью, чтобы переводить монеты RDD практически мгновенно без комиссии любому пользователю соцсети.

Вы можете отправить монеты RDD маме, чтобы она заплатила за аренду, или коллеге, который угостил вас сэндвичем во время ланча, или «дать на чай» автору поста «за прикольную шутоньку о котятках».

Все, что нужно сделать, это нажать на кнопку «tip», чтобы автоматически отправить человеку небольшую сумму.

Reddcoin использует алгоритм PoSV, ранее разработанный командой Reddcoin для замены предыдущего протокола PoW.

PoSV – это новое видение протокола Proof-of-Stake (PoS или доказательство доли владения), который учитывает потребности социальной криптовалюты для поощрения как доли владения, так и активности.

Как утверждает сама команда проекта, «изменения алгоритма PoS были необходимы, чтобы поспособствовать более активному участию в сети».

Самое большое различие между двумя алгоритмами в том, что, в то время как PoS имеет линейное старение монет (с каждым днем монета, которой вы владеете, становится старше), алгоритм PoSV предполагает нелинейное старение монет.

Алгоритм PoSV, так же, как и PoW, позволяет «отчеканить» монеты RDD с помощью обычного компьютерного процессора, ноутбуков и мобильных устройств вместо дорогостоящих, энергоемких майнинговых ферм, таких как GPU или ASIC.

В случае с PoSV, чем больше монет RDD вы держите в своем кошельке, тем больше вероятность того, что вы найдете правильный блок, за который получите вознаграждение.

Чтобы это произошло, все, что вам нужно сделать, это поддерживать активность своего кошелька и обеспечить ему постоянный доступ в интернет.

О проекте Reddcoin

Проект Reddcoin был создан 20 января 2014 года в качестве криптовалюты, работающей по принципу «доказательство выполнения работы».

Второго февраля 2014 года после первичного размещения монет (по результатам которого проект собрал $100,000), Reddcoin стал доступен для общественного пользования.

29 апреля 2014 команда объявила, что Reddcoin перейдет с алгоритма PoW на алгоритм PoSV.

В 2017 году Reddcoin официально представили свою команду, включая главных разработчиков: Джон Наш и Леонардо Симонс.

В последующих публикациях в «Твиттере» были представлены остальные разработчики проекта, а именно Бредли Плуф и Джеймс Твиг.

Они занимаются продвижением проекта через «Твиттер», но если вам нужно больше информации о развитии проекта, то посетите официальные страницы Reddcoin в GitHub или Trello, там же представлена их дорожная карта.

Общее количество монет RDD Coin Supply и их перспективная доходность

На момент совершения перехода с алгоритма PoW на алгоритм PoSV 1 августа 2014 года в обращении находилось примерно 27 миллиардов монет RDD.

В настоящее время на рынке обращается 28,773,308,124 RDD.

Ожидается, что криптовалюта будет подвергаться ежегодной инфляции в размере 5 %, ограничений на максимальное количество выпущенных монет RDD не будет.

Торговая статистика RDD

Курс Reddcoin оставался относительно стабильным с момента создания платформы до декабря 2017.

7 января нового года стоимость монет взлетела до рекордных $0.03 за монету, но затем курс RDD начал серьезно падать, впрочем, как и курс большинства криптовалют в то время.

В момент написания статьи стоимость одной монеты RDD составляет менее цента.

Где купить Reddcoin

Приобрести или продать криптовалюту RDD за биткоины или эфиры можно на таких биржах, как Cryptopia, Bittrex и Upbit.

Если вы хотите больше узнать о бирже  Bittrex, читайте статью Обзор Bittrex — насколько сервис безопасен?

Если вы начинающий инвестор, то вы можете купить BTC или ETH на биржах Bitstamp или Coinbase, затем отправить приобретенную валюту на соответствующий кошелек на биржах, указанных выше.

Где хранить Reddcoin

Вы можете загрузить кошелек с поддержкой криптовалюты Reddcoin с официального сайта проекта. Также хранить свои цифровые активы RDD можно на мобильном кошельке Coinomi.

Заключение

Будущее Reddcoin трудно предсказать. С одной стороны кажется странным, что нам предлагают «оставлять чаевые» людям в соцсетях, когда мы можем выражать свое одобрение под статьей/постом отметками «нравится».

С другой стороны, чаевые принято давать всегда и везде, практически за любую услугу, так почему же не отблагодарить создателя денежкой за интересный контент?

Социальная сеть  уже начала внедрять аналогичную функцию – площадка выплачивает пользователям монеты STEEM за создание и курирование контента, поэтому нет ничего плохого в том, чтобы эта тенденция распространилась на все соцсети.

При этом Reddcoin прошел долгий путь с начала 2014 года.

Социальная криптовалюта, чья цель – интеграция со всеми соцсетями в качестве платформы для одноранговых платежей с возможностью оставлять чаевые, уже функционирует на некоторых популярных сайтах для общения.

Что ж, продолжим наблюдать за проектом Reddcoin – в 2018 году у них намечено много интересных событий.

Над статьями работает команда авторов, переводчиков и редактор. На сайте команда Privatefinance.biz публикует информационные статьи, обзоры, рейтинги, гайды о торговле на финансовых рынках и инвестировании, рекомендации по выбору брокера и инструментов инвестирования, актуальные новости из мира финансов.

Почта для связи с нами: [email protected]

Howto CPU майнинг ReddCoin на Windows : reddCoin

Я решил составить руководство для тех, кто хочет начать добычу ReddCoin. это что-то вроде плагина для моего собственного майнингового пула rdd.surmine.com, но вы можете майнить из другого пула, процесс почти такой же.

После того, как весь процесс разбит на отдельные части, он становится довольно простым и занимает менее получаса, чтобы начать добычу. С майнингом на ЦП вы никогда не разбогатеете, но это хорошая отправная точка. Как только вы освоитесь с майнингом на ЦП, я рекомендую перейти на майнинг на ГП.

Процесс можно разбить на следующие этапы:

• Настройка кошелька ReddCoin: Здесь вы храните монеты.

• Создайте учетную запись майнинг-пула: Здесь вы работаете с другими над добычей монет.

• Установите CPU Miner: Это программное обеспечение, которое вам нужно для майнинга.

• Мой: Запустите приложение и наблюдайте за волшебством.

Этап 1: Настройка кошелька ReddCoin.

1. Перейдите на reddcoin.com, нажмите «Кошельки», затем нажмите «Windows», сохраните zip-файл на свой компьютер.

2. После загрузки откройте zip-файл, в нем перейдите в папку ReddCoin, затем «32», запустите файл установки ReddCoin. exe, и вам будет представлен мастер установки ReddCoin. Образ установки 1

3. Нажмите «Далее» и оставьте папку «Назначение» (при желании вы можете настроить папку назначения) Изображение установки 2

4. Нажмите «Установить».Изображение установки 3

5. После установки пакета нажмите «Далее», затем «Готово». Изображение установки 4

6. При запуске может появиться ошибка брандмауэра. Нажмите Разрешить доступ. (Включайте общедоступные сети только в том случае, если вам необходимо)

7. Ваш кошелек ReddCoin теперь работает. В левом нижнем углу может отображаться «Нет доступных источников блокировки», дайте ему 15 минут, и он должен подключиться к сети, если нет, проверьте настройки брандмауэра. Как только вы увидите «Синхронизация с сетью» в левом нижнем углу, вы поймете, что все в порядке.Setup Image 5

8. Перейдите на вкладку Receive и запишите свой адрес ReddCoin, это ваш адрес для получения монет. Изображение установки 6

Этап 2: Создайте учетную запись Mining Pool.

Есть несколько пулов, из которых вы можете выбрать, но, поскольку я запускаю пул для майнинга, я мог бы также подключить свой собственный rdd.suremine.com. Если вы хотите использовать другой, следующие шаги будут работать с другим пулом.

1. Откройте в браузере rdd.suremine.com, в правом верхнем углу страницы нажмите «Гость», затем «Зарегистрироваться».Изображение учетной записи 1

2. Заполните регистрационную форму, убедитесь, что вы выбрали хороший пароль, уникальный для этого опроса, запишите PIN-код, так как если вы потеряете его, вы потеряете свои монеты! Изображение учетной записи 2

3. Проверьте свою электронную почту и нажмите ссылку подтверждения электронной почты, если вы не видите письмо, проверьте папку со спамом.

4. Войдите в свою учетную запись и нажмите «Моя учетная запись», затем нажмите «Редактировать учетную запись» в левой навигационной панели. Введите PIN-код и нажмите разблокировать.Это создаст электронное письмо с подтверждением, которое вам нужно будет нажать. Изображение учетной записи 3

5. Проверьте свою электронную почту и нажмите ссылку подтверждения электронной почты, если вы не видите письмо, проверьте папку со спамом.

• Укажите свой платежный адрес (тот, который вы скопировали при создании кошелька).

• Установите процент пожертвования (это помогает поддерживать работу пула).

• Установите порог автоматической выплаты (низкий для начала, чтобы увидеть, как поступают средства).

• Снова вставьте булавку.

• Щелкните Обновить учетную запись.
  Изображение учетной записи 4

1. На левой панели навигации нажмите «Моя учетная запись», затем «Мои работники». Введите рабочее имя и пароль (это может быть что угодно). Изображение учетной записи 5

2. Нажмите «Добавить нового работника», и страница обновится с данными вашего работника, запишите логин и пароль работника. вам понадобятся оба из них позже.Изображение учетной записи 7

Этап 3: Установите CPU Miner.

1. Перейдите на страницу sourceforge CPU miner и [скачайте] http://sourceforge.net/projects/cpuminer/files/latest/download) последний пакет

2. Создайте папку в C:/ с именем CPUminer. Образ установки 1

3. После загрузки разархивируйте файл и перетащите содержимое zip-файла в папку CPUminer. Изображение установки 2

4. Откройте блокнот и вставьте следующий текст, вы хотите заменить логин и пароль рабочего на значения, которые вы записали ранее.minerd —url=stratum+tcp://uk.suremine.com:5555 —user= WORKERUSER —pass= WORKERPASS pause
   Install Image 3

5. Выберите «Файл» > «Сохранить как», затем сохраните файл в c:/CPUminer/ как cpuminer.bat Установить образ 4

Этап 4: Добыть

1. Из C:/CPUminer дважды щелкните cpuminer.bat, это откроет окно. через несколько минут вы должны начать видеть принятые транзакции. Все принятые транзакции являются хорошими.Mine Image 1

Калькулятор майнинга Reddcoin — RDD Mining Calculator

Предупреждение: Reddcoin больше не отслеживается с 18.03.2016.

Калькулятор майнинга RDD

Bitmain Antminer L7 Предустановленный майнер.

Введите хэшрейт майнинга Reddcoin, потребляемую мощность в ваттах и ​​стоимость.

Доход от горнодобывающей промышленности
$0.00

Плата за майнинг
$0.00

Затраты на электроэнергию
$8,22

0,00000000 СДР
Reddcoin добыто в час

0. 00000000 СДР
Reddcoin добыто за день

(8,22 доллара США)
Прибыль от майнинга Reddcoin в день

Точный калькулятор майнинга Reddcoin, которому доверяют миллионы крипто-майнеров.Лучший калькулятор прибыльности майнинга Reddcoin с предустановленной сложностью, хешрейтом, энергопотреблением (ватт) и кВтч на 2022 год.

Наш калькулятор майнинга RDD позволяет легко и просто быстро увидеть прибыльность майнинга Reddcoin на основе хешрейта, энергопотребления и затрат. Входные данные по умолчанию предварительно загружены с последней целью сложности Reddcoin и хэшрейтом добычи Reddcoin для лучшего майнера Reddcoin.

Оценки вознаграждения за майнинг Reddcoin

Результаты калькулятора доходности майнинга Reddcoin

Статистика наград за майнинг

0.0
дней
, чтобы собрать 1 блок в одиночку

0.0
Дней
до майнинга 1 СДР

Реддкоин Инвестиции в горнодобывающую промышленность

N/A
Возврат инвестиций (ROI) в днях

Предполагаемое вознаграждение за майнинг

0. 00000000 СДР
Reddcoin добыто в час

0,00000000 СДР
Reddcoin добыто за день

Реддкоин Прибыль от майнинга

Доход от горнодобывающей промышленности
$0.00

Плата за майнинг
$0.00

Затраты на электроэнергию
$8,22

(8,22 доллара США)
Прибыль от майнинга Reddcoin в день

Прогноз вознаграждения за майнинг Reddcoin

Период времени	Награды РДД	Доход в долларах США*	Стоимость электроэнергии (в долларах США)	Плата за бассейн (в долларах США)	Прибыль (в долларах США)
Ежечасно	0. 00000000	$0.00	0,34 доллара США	$0.00	(0,34 доллара США)
Ежедневно	0.00000000	$0.00	$8,22	$0. 00	(8,22 доллара США)
Еженедельно	0.00000000	$0.00	$57,54	$0.00	(57,54 долл. США)
Ежемесячно	0. 0000	$0.00	246,60 долларов США	$0.00	(246,60 долларов США)
Ежегодно	0.0000	$0.00	3000,30 долларов США	$0. 00	(3000,30 долларов США)

* Цена биткойна 43 792 доллара.71 долл. США

Входные данные калькулятора майнинга Reddcoin

Хешрейт майнинга Reddcoin	Оборудование для майнинга Reddcoin, Вт	Стоимость оборудования для майнинга Reddcoin	Затраты на электроэнергию
9 500,00 МГц/с	3425 Вт	16 999 долларов. 00	0,10 долл. США за кВтч

Сводка по майнингу блокчейна Reddcoin

Статистика блокчейна Reddcoin

1 327 006
Высота блока

1.00 мин
Время блока

Награда за блок Reddcoin

0,0000 СДР
в среднем каждые 1,00 минуты

Хэшрейт Reddcoin

?
Глобальный хешрейт блокчейна Reddcoin

Сложность майнинга Reddcoin

45. 36
(45,36)

Награды за майнинг Reddcoin

$0.00
Итого в день

0,00 СДР
Всего за день

Как пользоваться калькулятором майнинга Reddcoin?

Каждый аспект нашего калькулятора майнинга Reddcoin был разработан майнерами для майнеров.

Последняя версия калькулятора майнинга Reddcoin позволяет легко и просто быстро рассчитать прибыль от майнинга Reddcoin, регулируя значения хэшрейта майнинга или выбирая один из Оборудование для майнинга Reddcoin устройств из списка майнеров Reddcoin.

Информация о майнинге Reddcoin постоянно обновляется текущей информацией о майнинге блоков. Эта информация используется в качестве входных данных по умолчанию для калькулятора майнинга RDD вместе со спецификациями хешрейта и мощности по умолчанию от лучшего майнера Reddcoin.

С помощью этой информации и нашего внутреннего калькулятора хешрейта вы можете рассчитать свою прибыль от майнинга RDD, предоставляя ценную и стратегическую информацию о прибыльности, позволяющую вам, как майнеру, принимать более обоснованные решения о майнинге Reddcoin.

Наряду с прибыльностью майнинга Reddcoin, список 5 лучших майнеров Reddcoin часто обновляется.Майнер Reddcoin также называют установкой для майнинга Reddcoin, аппаратным устройством для майнинга Reddcoin или машиной для майнинга Reddcoin, но мы называем их просто майнерами или, точнее, майнерами Reddcoin.

Каждый ввод калькулятора майнинга RDD был предварительно загружен с лучшим хешрейтом оборудования для майнинга Reddcoin и потреблением энергии в ваттах, средней стоимостью электроэнергии, а также текущей ценой Reddcoin, вознаграждением за блок Reddcoin и сложностью Reddcoin.

Рассчитайте прибыльность майнинга Reddcoin и предполагаемое вознаграждение за майнинг, начав с входных данных калькулятора хешрейта майнинга Reddcoin выше; оборудование для майнинга, затраты на майнинг и вознаграждение за майнинг.

Майнинг Reddcoin по-прежнему выгоден?

Не сейчас. Майнинг Reddcoin в настоящее время не приносит прибыли из-за хэшрейта оборудования для майнинга 9 500,00 MH/s, затрат на электроэнергию и платы за пул/обслуживание.

Хотя добыча Reddcoin невыгодна с использованием аппаратного хешрейта Reddcoin и другой информации на данный момент, однако блокчейн постоянно растет, а сложность Reddcoin увеличивается и уменьшается со временем в зависимости от хешрейта сети, поэтому мы рекомендуем проверять прибыльность вашего майнинга. часто.

Были рассчитаны результаты прибыльности майнинга Reddcoin и вознаграждения за майнинг используя лучший калькулятор майнинга RDD со следующими входными данными.

Сложность майнинга RDD 45,36, хешрейт майнинга RDD 9500,00 MH/s потребляя 3425 Вт электроэнергии по цене 0,10 долл. США за кВтч, и блок вознаграждение 0.00 RDD по цене 0,0000 долларов США (RDD в долларах США).

Сколько Reddcoin вы можете добывать в день?

На основе предоставленных входных данных оборудования для майнинга, 0.00000000 Reddcoin может быть добыто в день при хэшрейте добычи Reddcoin 9 500,00 MH/s, вознаграждении за блок 0 RDD и сложности Reddcoin 45,36.

После вычета затрат на мощность майнинга и сборов за майнинг окончательная ежедневная прибыль от майнинга Reddcoin составляет (8,22 доллара США) Reddcoin до долларов США.

Сколько времени нужно, чтобы добыть 1 Reddcoin?

По состоянию на среду, 12 января 2022 г., потребуется 0,000 дней, чтобы добыть 1 Reddcoin в текущий уровень сложности Reddcoin вместе с хешрейтом майнинга и вознаграждением за блок; хешрейт майнинга Reddcoin составляет 9500. 00 MH/s с потреблением 3425,00 Вт мощности по цене 0,10 доллара США за кВтч и вознаграждением за блок в размере 0 RDD.

Важно отметить, что рассчитанное количество дней не учитывает увеличение и уменьшение сложности, а также увеличение и уменьшение вознаграждения за блок (деление пополам).

Анализ корзины рынка больших данных с помощью априорного алгоритма в Spark | by Sergen Cansiz

Вероятность покупки клиентом определенного продукта может основываться на нескольких факторах.Примерами таких факторов являются история транзакций клиента, демографические характеристики и интересы. Так что, если у нас нет этих факторов. Это означает, что клиент ранее не был в нашем магазине и у нас нет его/ее данных (даже пола). В таких случаях существуют методы, с помощью которых мы можем найти продукты, которые клиент может купить. Обычно данные, используемые в этих методах, принадлежат другим покупателям, которые ранее совершали покупки в магазине. Эти методы берут все транзакции, контролируют каждый элемент (продукт) в транзакциях и находят закономерности, показывающие, какие продукты чаще всего покупаются покупателями в одной и той же корзине. Методы, которые находят эти паттерны, называются интеллектуальным анализом частых паттернов или интеллектуальным анализом правил ассоциации [1].

Apriori — это один из алгоритмов, который используется для частого анализа шаблонов. В этой статье я собираюсь объяснить, как применить «Априорный алгоритм » с Spark в Python . Важно знать, как работает «Априорный алгоритм», прежде чем вы начнете применять приведенные ниже коды. Я также собираюсь объяснить основы априори, но если вы хотите узнать об этом подробнее, пожалуйста, прочитайте мою предыдущую статью под названием « Что такое «Априорный алгоритм» и как он работает ».В этой статье вы увидите следующие части:

• Пример применения Apriori
• Что такое Spark и почему мы должны его использовать
• Как подготовить данные транзакции
• Термины и основы Apriori PySpark

Short-Cut: Вы можете найти исходный код реализации алгоритма Apriori на python PySpark в моем репозитории GitHub, и вы можете использовать модуль, созданный для Spark.

Пример Случай

Предположим, что в Нью-Йорке есть овощной магазин.Этот овощной магазин является крупнейшим овощным магазином в Нью-Йорке, и в месяц у него миллионы клиентов. Владелец овощной лавки закупает тонны продуктов только на один день. Однако в некоторые дни она не может продать все продукты и выбрасывает их, потому что срок годности продуктов истекает. Таким образом, выбрасывание продуктов приводит к большим потерям. Поэтому владелец овощного магазина решил обновить свою маркетинговую стратегию. Она хотела нанять Data Scientist для своего овощного магазина. Обязанность этого ученого данных состоит в том, чтобы создать алгоритм, который может найти продукты, которые клиенты могут купить после того, как они поместят продукты в свою корзину.Она собиралась предложить скидку на товары, которые алгоритм находит для каждого конкретного покупателя. Благодаря этому алгоритму она планирует продавать свою продукцию точно в срок. Отличная идея!
А теперь представьте, что ученый, которого она наняла, — это вы, с чего бы вы начали?

Environment

Apache Spark [2] — это аналитическая система с открытым исходным кодом, ориентированная на скорость, простоту использования и распределенную систему. Он способен запускать алгоритмы машинного обучения в 100 раз быстрее, чем нераспределенные системы [3].Если есть большой набор данных, Spark был бы лучшим вариантом для анализа этого набора данных. Хорошо, давайте вернемся к нашему примеру: вам придется иметь дело с миллионами данных о транзакциях, учитывая, что у Greengrocer есть миллионы клиентов в месяц. Для обеспечения более быстрого анализа данных одним из лучших вариантов может быть Spark.

Как вы подготавливаете данные?

Во-первых, вы должны подготовить набор данных по транзакциям клиентов. Но не стоит забывать, что один покупатель может купить у зеленщика один или несколько товаров, а это значит, что в нашем наборе данных не может быть определенного количества столбцов для каждой строки.Поэтому я решил писать транзакции построчно и отделять каждый элемент транзакции запятой и сохранять как файл «txt или CSV». Каждая строка представляет каждую транзакцию с элементами, разделенными запятыми. Например, при первой транзакции клиент купил Apple, Mango и Banana, а при второй транзакции клиент купил Banana и Mango. Если у вас есть набор данных в формате CSV, вы также можете использовать его (он уже разделен запятыми, но не забудьте удалить строку заголовка).

Прежде чем приступить к внедрению Apriori в Spark, нам необходимо понять основные его термины и понятия.Априорный алгоритм зависит от частоты набора элементов. Он создает различные таблицы, которые включают комбинации элементов. Он сканирует основной набор данных, который показывает все транзакции, и находит частоты, учитывая, сколько раз эти комбинации встречаются в основном наборе данных [4]. Эти частоты называются опорными значениями в априорном алгоритме. Кроме того, количество столов зависит от максимальной длины набора элементов. Если максимальная длина набора элементов равна 5, это означает, что будет 5 таблиц значений поддержки.Однако существует минимальное значение поддержки, которое используется для принятия решения о том, какой набор элементов следует оставить в таблице. Допустим, минимальные значения поддержки были определены как 2. Итак, если какой-либо набор элементов встречается в основном наборе данных менее 2 раз, мы должны удалить этот набор элементов из таблицы.

Давайте рассмотрим следующий рисунок, чтобы понять, как работает Apriori. Я взял несколько записей транзакций на следующем примере рисунка, чтобы сделать его простым и понятным.

«Набор данных» представляет данные о наших транзакциях, и каждая строка в «Наборе данных» показывает каждый набор элементов транзакции, который был одновременно куплен покупателем.В таблице A есть частоты отдельных элементов. Это первая таблица, которую нам нужно создать для алгоритма Apriori. После таблицы А следует таблица Б, включающая бинарные комбинации отдельных элементов. Самое главное здесь то, что порядок элементов не имеет смысла. Итак, «Яблоко, манго» и «Манго, яблоко» — это одно и то же. Следовательно, при создании комбинаций элементов необходимо удалить репликации наборов элементов. Как видно из таблицы B, набор предметов «Банан-кокос» и «Манго-кокос», значения поддержки которых меньше 2, был удален. Однако в таблице C есть тройные комбинации отдельных элементов и вспомогательные значения, которые показывают, сколько раз встречается в основном наборе данных. Наборы элементов, значения поддержки которых меньше 2, также удаляются из этой таблицы. Если вы видите Таблицу D, там есть только один набор элементов, значение поддержки которого равно 0, и он состоит из четырех отдельных элементов. Эту таблицу не следует учитывать при применении алгоритма. Потому что в основном наборе данных такой транзакции нет.

Итак, как мы можем рассчитать вероятность покупки манго, если клиент купил яблоко, используя эти вспомогательные таблицы на рисунке выше? Чтобы рассчитать эту вероятность, нам нужно взять значение поддержки «Манго» и «Манго, яблоко» вместе.Значение поддержки «Манго» равно 4, а «Манго, яблоко» — 3. Мы можем рассчитать вероятность; (3 / 4) * 100 = 75%. Эта вероятность называется Confidence Value в априори. Интерпретация этого значения заключается в том, что клиенты, которые покупают Mango, могут купить Apple с доверительной вероятностью 75%.

Теперь мы знаем, как рассчитать значение поддержки и достоверности . Мы готовы перейти к алгоритму Apriori с PySpark. В следующем разделе мы увидим;

• Чтение данных с помощью PySpark
• Анализ данных для объектов Spark RDD
• Поиск первых значений поддержки элементов с помощью «MapReduce»
• Определение минимального значения поддержки
• Создание следующих таблиц поддержки с помощью «MapReduce»
900
• Принятие решения о том, какой продукт клиент покупает с высокой степенью уверенности

Чтение набора данных с помощью PySpark

PySpark работает с RDD, это означает, что нам нужно преобразовать все записи транзакций в несколько RDD.Прежде чем сделать это, нам нужно убедиться, что SparkContext создан, чтобы определить каждую запись RDD и прочитать CSV-файл.

Прежде чем приступить к работе с этим разделом, убедитесь, что в вашей системе установлены Spark и PySpark .

Сначала создайте файл python в своем рабочем каталоге с именем «apprioriSpark.py» (или с любым другим именем), а затем вы можете легко создать SparkContext с помощью приведенной ниже команды (вы также должны импортировать SparkContext из P ySpark ).

После создания SparkContext мы можем прочитать данные с помощью метода textFile(), который входит в SparkContext. Пожалуйста, убедитесь, что ваш файл данных находится в том же каталоге, что и ваш файл python.

Разбор элементов транзакции в RDD

Метод textFile() по умолчанию считывает файл построчно, это означает, что каждая строка в нашем CSV-файле будет значением в RDD. Эти RDD включают строки CSV как одно строковое значение (результат в 6-й строке).Вот почему нам нужно сопоставить каждое RDD и разделить эти отдельные значения запятой, чтобы получить каждый элемент в строках и разделить их на массив RDD. Чтобы сделать это, запустите;

Теперь вы можете ясно видеть, что каждая строка в наборе данных транзакции разделена запятой. И каждый массив в нашем RDD представляет собой списки элементов, которые являются транзакциями клиентов. Мы успешно изменили файл и преобразовали его в объект Spark RDD, учитывая каждую транзакцию, принадлежащую клиентам.

Получение первых опорных значений элементов для априори

Алгоритм априори зависит от частоты элементов. Из-за этого сначала нам нужно получить частоты для каждого отдельного элемента. Эти частоты будут нашими первыми значениями поддержки в таблице один (как упоминалось в предыдущем разделе). Для этого нам нужно извлечь каждый элемент в RDD в целые элементы массива. Мы можем сделать это, используя метод «flatMap».

Как видно из результата; Все наши элементы транзакций находятся в одном массиве.Теперь мы можем рассчитать частоту каждого уникального элемента. Не забывайте, что эти частоты будут нашими первыми опорными значениями. Если бы мы работали с массивом «NumPy», найти частоты было бы легко. Но мы работаем над RDD, и поэтому нам нужно найти способ получения частот, рассматривая подход «MapReduce». Решение; Сначала мы можем преобразовать каждый элемент в объект «кортежа» и добавить «1» в качестве второго элемента «кортежа». Мы можем суммировать эти значения, используя метод «reduceByKey» (это похоже на метод groupby в SQL).Суммируя вторые числа кортежа, мы можем получить частоту каждого уникального элемента (сколько времени происходит в транзакциях клиентов). Нам также нужно будет перечислить уникальные элементы в разделах функций. Таким образом, мы также можем получить уникальные предметы, используя метод «уникальных».

Если вы запустите «supportRdd.collect()» после приведенного выше фрагмента кода, вы получите первый элемент — кортежи поддержки (предположим, что это таблица A). Как видно из значений поддержки, «Apple» встречается чаще, чем другие. Это означает, что вероятность покупки «Apple» выше, чем у остальных. Эти значения поддержки получаются при рассмотрении каждого элемента отдельно. Нам также необходимо рассмотреть, как они встречаются вместе в транзакциях. Благодаря этому мы можем вычислить значения достоверности по априорному алгоритму. Мы увидим эти шаги на следующих сессиях.

Минимальное значение поддержки

Чтобы решить, какие наборы элементов останутся в таблицах поддержки, нам необходимо определить минимальное значение поддержки. Мы можем выбрать минимальное значение поддержки как минимальную частоту, которая находится в первом массиве значений поддержки (таблица).Если какие-либо значения поддержки в массивах наборов элементов меньше минимального значения поддержки, мы должны удалить этот набор элементов из этого массива. Если в наших данных не так много записей, минимальная поддержка может быть равна 1. В таких случаях мы можем определить минимальную поддержку как 2 или любое значение больше 1.

В этом примере мы иметь минимальное значение поддержки, которое было найдено равным 1. Чтобы получить более последовательный результат, мы можем установить минимальное значение поддержки равным 2. Это означает, что если какой-либо элемент или набор элементов встречается в транзакции менее 2 раз, мы не будем учитывать его. Счет.Как вы можете видеть из строки 8, мы отфильтровали нашу первую таблицу набора элементов (которая представляет собой значения поддержки одного элемента) в соответствии с минимальным значением поддержки. Мы также создали объект «baseRdd». «baseRdd» представляет наши первые значения поддержки для каждого отдельного элемента. Этот объект будет обновляться с учетом предстоящих значений поддержки комбинаций. Нам также нужно определить «supportRdd», который показывает только элементы без значений поддержки. Мы будем использовать его в следующих разделах для создания комбинаций предметов.

Знакомство с априорным алгоритмом

До этого раздела мы находили только вспомогательное значение (частоты) каждого элемента.Теперь мы создадим алгоритм, который генерирует комбинации элементов в цикле while. В каждом цикле будут создаваться разные вспомогательные таблицы. Этот цикл while завершится, когда не будет ни одной комбинации, значение поддержки которой превышает минимальное значение поддержки. Этот алгоритм будет контролировать, сколько раз эти комбинации элементов встречаются вместе в наборе данных транзакции в каждом цикле и сохранять его в RDD.

Мы уже создали объект «supportRdd», который включает только набор элементов первой таблицы без вспомогательных значений (которые имеют только один элемент в каждой строке).Теперь мы будем использовать этот RDD в цикле while, чтобы объединить его с уникальными элементами для создания других вспомогательных таблиц. Однако этот RDD будет обновляться после каждого цикла. Например;

 # Fitst supportRDD 
 ([Apple] , [Mango] , [Banana] , [Vrapes])# После первого цикла = supportRDD 
 ([Apple,Mango],[Mango,Banana],[Apple,Banana],[ Apple,Grapes] ......)# После второго цикла = supportRDD 
 ([Apple,Mango,Grapes], [Apple,Banana,Grapes] . ....... ) 

Алгоритм будет фильтровать каждый Таблица комбинаций в соответствии с минимальным значением поддержки.Когда нет элемента, установленного, цикл завершится. Кроме того, нам также необходимо определить функцию, которая может находить репликации внутри комбинированного набора элементов. Как упоминалось ранее; наборы (Apple, Mango) и (Mango, Apple) — одно и то же для алгоритма Apriori. Поэтому нам нужно найти такие шаблоны и удалить один из них . Как видно из приведенного ниже фрагмента кода, существует функция «удалить реплику». Эта функция удаляет такие повторяющиеся элементы после комбинации и возвращает только один из них.

Ага! Мы готовы создать наш цикл while. Во-первых, нам нужно определить переменную, которой мы можем управлять длиной набора элементов в каждом цикле. В приведенном выше фрагменте кода он представлен как «c». Эта переменная «с» начинается с 2. Почему? Помните, что мы уже создали нашу первую таблицу поддержки как «supportRdd». Итак, в цикле while таблица поддержки будет начинаться с c=2. Это означает, что первая таблица поддержки, которая будет создана в цикле while, будет иметь наборы элементов, которые содержат 2 элемента. Чтобы создавать комбинации элементов, мы можем использовать «декартову» функцию, которая поставляется с PySpark (в строке 6).Он создан, мы удалим повторяющиеся элементы (в строке 7). Мы будем использовать переменную «c», чтобы отфильтровать комбинированные элементы больше, чем переменная «c» (в строке 9). Однако мы также используем метод «различный», чтобы на всякий случай получить уникальный набор элементов.

Как видите, в каждом цикле создаются два объекта: «комбинированный» и «комбинированный_2». Комбинированные уже объяснялись выше. «Combined_2», с другой стороны, представляет собой комбинацию «комбинированной» переменной и каждой строки всего набора данных (каждой транзакции).Как вы можете видеть из строки 14, существует процесс фильтрации, который контролирует каждый набор элементов на предмет наличия в наборе данных наборов элементов «комбинированных». Если в наборе данных нет такого набора элементов, он удаляет этот набор элементов. Ведь мы тоже получаем частоты с помощью метода «reduceByKey» и фильтруем их по минимальному значению поддержки. В строке 21 мы добавляем окончательную таблицу поддержки в «baseRDD», в которой есть все наши значения поддержки с наборами элементов (теоретически она называется таблицей). Однако нам также необходимо обновить переменную «supportRdd» с помощью «combined_2» без значений поддержки.Этот процесс будет продолжаться до тех пор, пока в «supportRdd» не останется ни одного набора элементов.

Наконец, мы можем рассчитать доверительные значения. Вы можете использовать приведенные ниже коды для расчета значений достоверности для каждой комбинации baseRdd (комбинаций всего набора элементов). Существует класс «Фильтр», который может фильтровать данные в соответствии с расчетом достоверности. Он также включает метод «calculateConfidence», который вычисляет достоверность.

Если вы запустите baseRddConfidence. collect(), вы сможете получить все значения достоверности.Вы также можете отфильтровать результат, который превышает определенную достоверность. Несколько примеров из результата показаны ниже;

 [[['Яблоко'], ['Манго'], 58.333333333333336], 
 [['Манго'], ['Яблоко'], 70.0], 
 [['Яблоко'], ['Банан'], 41.66666666666667], 
 [['Яблоко'], ['Манго', 'Банан'], 33.333333333333333], 
 [['Манго', 'Яблоко'], ['Банан'], 57.14285714285714], 
 [['Яблоко ', 'Банан'], ['Манго'], 80.0], 
 [['Манго', 'Банан'], ['Яблоко'], 66.66666666666666], 
 [['Манго', 'Яблоко'], [ «Малиновый», 28.57142857142857 
 [['Малина', 'Яблоко'], ['Манго'], 50.0], 
 [['Манго', 'Малина'], ['Яблоко'], 50.0], 
 [['Манго', 'Банан'], ['Малина'], 33.33333333333333], 
 [['Манго', 'Малина'], ['Банан'], 50.0], 
 [['Малина', 'Банан'], ['Манго '], 50.0]] 

Первый набор элементов в массивах показывает продукты, которые купили клиенты, а второй показывает, что клиенты могли бы купить, если бы они купили продукты из первого набора элементов. Последний элемент массива показывает значение достоверности для этого шаблона.Например, клиент, который покупает Mango, может купить Apple с уверенностью 58%. Другой пример; клиент, который покупает Mango и Banana, может купить Apple с уверенностью 66,6%. Если вы внимательно посмотрите на первые два массива [«Манго», «Яблоко»] и [«Яблоко», «Манго»] имеют разные значения достоверности. Напишем формулу поддержки для [“Mango” => “Apple”] (уверенность в покупке Apple после Mango)

 ( support(["Mango", "Apple"]) / support(["Mango"])) * 100 = 70 

и формула [«Яблоко» => «Манго»]

 (поддержка(["Манго", "Яблоко"]) / поддержка(["Яблоко"])) * 100 = 58 

Поддержка [«Манго», «Яблоко»] — 7, поддержка [«Манго»] — 10, поддержка [«Яблоко»] — 12.Хотя частота (поддержка) [«Apple» «Mango»] одинакова в обоих расчетах, они имеют разные значения достоверности, поскольку частота «Apple» и частота «Mango» различны.

Вы также можете преобразовать результирующий фрейм данных pandas, используя приведенные ниже коды;

Заключение

В этой статье мы узнали, что такое анализ частых шаблонов и как применять его поверх алгоритма Apriori. Мы взяли пример с набором данных и с нуля применили алгоритм Apriori к PySpark.Есть и другие методы FPM, которые вы можете проверить, такие как FPGrowth, Eclat и так далее. Поняв Apriori, вы сможете легко понять, как работают другие методы. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать.

Надеюсь, это было полезно…

Ссылки

[1] Frequent Pattern Mining
https://en.wikipedia.org/wiki/Frequent_pattern_discovery

1 [2] 1 [2] 2 /spark.apache.org/

[3] Что такое Spark
https://databricks.com/spark/about

[4] Apriori Algorithm
https://en.wikipedia.org/wiki/Apriori_algorithm

Resilient Distributed Dataset — обзор

12.6 Streaming Data передача данных с постоянной высокой скоростью, с низкой и хорошо контролируемой задержкой. При потоковой передаче данных объем данных очень велик, и решения должны приниматься в режиме реального времени.

Телевидение высокой четкости (HDTV) — повсеместное применение потоковой передачи данных.

Облачные сервисы потоковой передачи данных поддерживают распространение контента от многих организаций, например, на AWS размещается Netflix, а в облаке Google — YouTube. Облака поддерживают множество других приложений потоковой передачи данных в дополнение к поставщикам контента. Например, AWS поддерживает несколько платформ потоковых данных, включая Apache Kafka, Apache Flume, Apache Spark Streaming и Apache Storm.

Потоковая передача данных по сравнению с пакетной обработкой. Согласно AWS: «Потоковые данные…… генерируется непрерывно тысячами источников данных, которые обычно отправляют записи данных одновременно и в небольших размерах (порядка килобайт). Потоковые данные включают широкий спектр данных, таких как файлы журналов, созданные клиентами с помощью ваших мобильных или веб-приложений, покупки в электронной торговле, действия игроков в игре, информацию из социальных сетей, финансовых торговых площадок или геопространственных сервисов, а также телеметрию с подключенных устройств или оборудования в дата-центрах. Эти данные необходимо обрабатывать последовательно и поэтапно, от записи к записи или в течение скользящих временных окон, и использовать для самых разных аналитических целей, включая корреляции, агрегирование, фильтрацию и выборку.

Существуют важные различия между потоковой и пакетной обработкой данных:

1.

Потоковая обработка обрабатывает либо отдельные записи, либо микропакеты, а не большие пакеты данных.

2.

Потоковая передача обрабатывает только самые последние данные или данные за скользящий временной интервал, а не весь или большой сегмент набора данных.

3.

Для потоковой передачи требуется задержка в миллисекундах, а не в минутах или часах.

4.

Потоковая передача предоставляет простые функции ответа, агрегаты и скользящие метрики, а не выполняет сложную аналитику.

5.

При потоковой передаче данных может быть сложно рассуждать о глобальном состоянии, поскольку разные узлы могут обрабатывать данные, поступившие в разное время, в то время как при пакетной обработке состояние системы четко определено и может использоваться для контрольной точки. а затем перезапустить вычисление.

Эти различия предполагают, что модели программирования потоковой передачи данных и API-интерфейсы будут отличаться от моделей пакетной обработки, описанных в главах 7 и 8.Поэтому необходимо разработать новые модели обработки данных для облачных сервисов потоковой передачи данных. Такие модели должны быть простыми, но эффективными.

Потоковая передача искры. Spark Streaming вместе с моделью потоковой передачи данных, называемой D-Streams, обсуждаются в [543]. Модель D-Streams предлагает высокоуровневый API функционального программирования, строгую согласованность и эффективное восстановление после сбоев. Эта модель, прототип которой называется Spark Streaming, обеспечивает отказоустойчивость за счет репликации; есть два узла обработки, резервный вышестоящий и нижестоящий узел.

Чтобы решить проблемы с задержкой, система Spark Streaming ретранслирует абстракцию хранилища, Resilient Distributed Dataset (RDD) для восстановления потерянных данных без репликации. Механизм параллельного восстановления , включающий все узлы кластера, работает совместно для восстановления потерянных данных. Система делит время на короткие интервалы, сохраняет входные данные, полученные в течение каждого интервала, в RDD, а затем обрабатывает данные с помощью детерминированных параллельных вычислений, которые могут включать MapReduce и другие фреймворки.D-Stream — это набор RDD.

Spark Streaming предоставляет API, аналогичный DryadLINQ на языке Scala, и поддерживает операции без сохранения состояния, действующие независимо в каждом временном интервале, а также агрегирование по временному окну. Для восстановления в случае сбоев узлов D-Streams и RDD отслеживают их происхождение с помощью графа зависимостей. Система поддерживает:

•

Преобразования без сохранения состояния, доступные в пакетных средах, таких как map, reduce, groupBy и join , и предоставляет два оператора:

1.

Операторы преобразования без сохранения состояния и с полным состоянием; операторы первого класса действуют независимо на каждом временном интервале, а операторы второго класса распределяют данные между интервалами.

2.

Операторы вывода, которые сохраняют данные, например, сохраняют RDD в HDFS.

•

Новые операции с отслеживанием состояния:

1.

Работа с окнами; окно группирует записи из диапазона прошлых интервалов в один RDD.

2.

Инкрементная агрегация по окну.

3.

Соединения с перекосом во времени, когда поток объединяется с RDD.

Spark Streaming использует неэффективный подход к резервному копированию восходящего потока, не поддерживает более точные контрольные точки, поскольку создает контрольные точки каждую минуту, и зависит от идемпотентности приложения и системного резерва для восстановления.

Дух времени и MillWheel. Zeitgeist от Google, ¹⁰ система, используемая для отслеживания тенденций в веб-запросах, является типичным применением потоковой передачи данных.Система строит историческую модель каждого запроса и постоянно идентифицирует запросы с резким скачком или падением. Конвейер обработки Zeitgeist включает счетчик окон с поиском запросов в качестве входных данных, калькулятор моделей и детектор пиков/падений, а также механизм уведомления об аномалиях. Система группирует записи, поступающие с интервалом в одну секунду, а затем сравнивает фактический трафик для каждого интервала времени с ожидаемым трафиком, предсказанным моделью. Пример агрегации Zeitgeist односекундных блоков (ключ, значение, отметка времени) триплетов запроса, приведенный в [12], показан на рисунке 12.6.

Рисунок 12.6. Агрегирование в духе времени односекундных сегментов (ключ, значение, отметка времени) триплетов запроса [12].

Платформа MillWheel, разработанная в Google для создания отказоустойчивых и масштабируемых систем потоковой передачи данных, поддерживает постоянное состояние [12] и устраняет некоторые ограничения Spark Streaming и других систем потоковой передачи данных. Система Zeitgeist обеспечила первоначальные требования к службам потоковой обработки MillWheel. Вот некоторые из этих требований:

•

Немедленная доступность данных для служб, обрабатывающих данные.

•

Предоставление абстракции постоянного состояния пользовательским приложениям.

•

Изящная обработка неупорядоченных данных.

•

Однократная доставка записей.

•

Постоянная задержка при масштабировании системы.

•

Монотонно увеличивающаяся нижняя водяная маркировка меток времени данных.

Пользователи MillWheel выражают логику своих приложений потоковой передачи данных в виде ориентированного графа, в котором поток записей данных доставляется по краям графа.Узел или ребро в произвольной топологии может выйти из строя в любой момент, не влияя на правильность результата. Доставка записи является идемпотентной. ¹¹

Структуры данных, используемые MillWheel в качестве входных и выходных данных, представляют собой триплеты (ключ, значение, отметка времени). Ключ и значение могут быть любой строкой. Временная метка обычно близка к основному времени события, хотя MillWheel может присвоить ей произвольное значение. Входные данные запускают вычисления, вызывая либо определяемые пользователем действия, либо примитивы MillWheel.

Функция извлечения ключа использует назначенный пользователем ключ для объединения и сравнения записей. Для таких приложений, как Zeitgeist, ключом может быть текст запроса. MillWheel использует концепцию минимальной отметки для ограничения отметки времени будущих рекордов. Ожидание минимальной отметки позволяет расчетам отражать более полную картину данных. Таймеры — это программные ловушки, которые срабатывают в определенное время стены или при низком значении водяного знака для определенного ключа.

Определяемое пользователем вычисление подписывается на входные потоки и публикует выходные потоки. Система гарантирует доставку обоих потоков. Вычисление выполняется в контексте определенного ключа. Шаги обработки для входящей записи:

•

Проверить наличие дубликатов и удалить ранее просмотренную запись.

•

Запустите код пользователя и определите ожидающие изменения в таймерах, состоянии и производстве.

•

Зафиксировать отложенные изменения в резервном хранилище.

•

Подтверждение отправителей.

•

Отправка отложенных производств.

Произведения бывают двух видов: сильное и слабое. Сильные производства поддерживают обработку входных данных, которые не обязательно упорядочены или детерминированы. Контрольные точки сильных производств выполняются перед доставкой в ​​виде одной атомарной записи; изменение состояния выполняется одновременно с атомарной записью. Слабые продукты генерируются, когда семантика приложения позволяет пользователю отключить параметр сильного производства.

Вычисления конвейерные и могут выполняться на разных хостах кластера MillWheel. Для записи постоянного состояния система использует либо BigTable, либо другие базы данных, поддерживающие однострочные обновления. Реплицированный мастер балансирует нагрузку и распределяет ее на основе лексикографического анализа ключей записи.

Измерения, проведенные в системе, показывают низкую задержку и масштабируемость, что находится в пределах целевых показателей, установленных для потоковой обработки в Google. Средняя задержка записи составляет 3,6 миллисекунды, а задержка 95 процентиля составляет 30 миллисекунд для эксперимента на 200 процессорах.

MillWheel не подходит для монолитных вычислений, контрольные точки которых могут помешать динамической балансировке нагрузки, необходимой для обеспечения низкой задержки.

Стратегии кэширования для потоковой передачи данных. Несколько замещающих политик используются кэширующими маршрутизаторами контентно-ориентированной сети (CCN), которые обсуждались в разделе 5.12 и используются для потоковой передачи данных. Политика LRU (наименее недавно использованная) хранит в кэше последний использованный контент. LFU (наименее часто используемый) использует историю запросов к кешу, чтобы хранить в кеше наиболее часто используемый контент.

Существуют очевидные ограничения как LRU, так и LFU. Первый игнорирует популярность элемента, второй игнорирует историю, например, элементы, которые часто использовались в прошлом, сохраняются в кеше, несмотря на новые схемы доступа. Неудивительно, что комбинации этих двух, так называемых наименее недавно/часто используемых стратегий замещения, поддерживают компромиссы, указывая вес, который экспоненциально уменьшается со временем для каждого запроса.

sLRFU (потоковая передача наименее недавно/часто используемого), введенная в [425], направлена ​​на максимальное увеличение кэша.Новинки, представленные sLRFU:

1.

Разделяет кэш размера C на область, управляемую LFU, используя скользящее окно размером k и область, управляемую LRU, размером C−k.

2.

Оценивает k самый популярный элемент данных в скользящем окне запросов, сохраняет часто используемые в кэше и отбрасывает старые. k устанавливается динамически на основе границ, заданных алгоритмом потоковой передачи.

3.

Для каждого запроса

•

Увеличивает счетчик ссылок для элемента данных, на который ссылается запрос, и уменьшает счетчик для запроса, выпадающего из окна.

•

Если запрошенные данные не находятся в кэше, он восстанавливает данные и доставляет их.

•

Используя последние N запросов, возможно, переупорядочивает k самых популярных элементов в кеше (добавляя и/или удаляя контент из списка), и дополняет доступные места в кеше символом C -k самых последних запрошенных элементов, которых еще нет в кеше.

Результаты моделирования, представленные в [425], показывают, что sLRFU имеет процент попаданий 70% по сравнению с базовым LRU 65%.

Использование интерактивного интеллектуального анализа данных с помощью устойчивых распределенных наборов данных (RDD) — Geektube405

Мы находимся в сообществе, в котором петабайты транзакционных данных хранятся в больших кластерах, обычно связанных с Hadoop. Для анализа таких данных популярно использовать интерактивные инструменты интеллектуального анализа данных (например, R, Zepplin) в пространстве данных Hadoop.Следуя технологическому буму больших данных за последнее десятилетие, MapReduce действует как надежная среда кластерных вычислений для крупномасштабной аналитики данных. Написание параллельных вычислений с помощью MapReduce стало проще с введением множества абстракций над вычислительными ресурсами кластера (например, ядрами, пропускной способностью сети). Но отсутствие общей абстракции над общей кластерной памятью было определено как основное ограничение прежней структуры для работы со многими итеративными алгоритмами, где они естественным образом применяют одну и ту же операцию к нескольким элементам данных (например,г. k-средние, ранг страницы). Таким образом, эффективность таких алгоритмов может быть повышена за счет совместного использования промежуточных результатов параллельных вычислений (т. е. уменьшения карты). Остальная часть статьи посвящена использованию таких вычислений в распределенной структуре данных с общей памятью Resilient Distributed Datasets (RDD), которая поставляется вместе с собственным программным интерфейсом Apache Spark — новорожденным в семействе больших данных.

В целом, RDD представляют собой отказоустойчивые параллельные структуры данных, которые позволяют пользователям явно сохранять промежуточные результаты в памяти.RDD неизменяем по своей природе и может быть создан только с помощью детерминированных операций, называемых преобразованиями (т. е. сопоставлением, фильтрацией и объединением) . Преобразования являются ленивыми операциями, в то время как действий запускают вычисления над RDD для возврата значения.

Кроме того, пользователи могут указать, какие RDD они будут использовать повторно, и выбрать для них стратегию хранения (например, в памяти или на диске). Разделы, которые не помещаются в ОЗУ, можно хранить на диске, и они будут обеспечивать производительность, аналогичную текущим системам с параллельными данными.

Кроме того, Spark поддерживает параллелизм данных для разделения RDD на несколько узлов кластера. Затем планировщик заданий Spark отправляет вычислительные задачи (т. е. преобразования) на узлы, где находятся секционированные данные. Например, RDD, представляющий файл HDFS, имеет раздел для каждого блока файла и знает, на каких машинах находится каждый блок. Между тем, результат карты в этом RDD имеет те же разделы, но применяет функцию карты к данным родителя при вычислении его элементов.Это отличается от других сред кластерных вычислений (например, MapReduce), которые используют параллелизм задач вместо данных.

Кроме того, RDD обеспечивают эффективную отказоустойчивость по сравнению с любой другой распределенной структурой данных, поскольку им не нужно нести накладные расходы на контрольные точки, поскольку они могут восстанавливать свой собственный раздел данных путем повторного вычисления тех же преобразований. Операция поддерживается сохранением списка преобразований в виде графа происхождения.

Работа с СДР

В то же время RDD оптимизированы для чтения, но не для массовой записи, поскольку они не поддерживают мелкозернистые обновления.Например, RDD менее эффективны для использования в качестве системы хранения для веб-приложения. Кроме того, они менее подходят для приложений, требующих выполнения нескольких операций в течение разных итераций с одним и тем же набором элементов.

После того, как концепция RDD произвела революцию в сообществе больших данных, многие другие платформы, как правило, перенимают ее и создают набор инструментов для использования.

БДАС

Как показано на рисунке, многие платформы обработки больших данных управляются RDD.Таким образом, RDD выступает в роли невоспетого героя на многих современных платформах машинного обучения (например, Typesafe Reactive, облако Databrick)

.

Нравится:

Нравится Загрузка…

Родственные

Параллельный анализ частых наборов элементов с помощью Spark RDD для прогнозирования заболеваний предлагается параллельный априорный алгоритм, основанный на структуре Spark RDD — специально разработанная модель параллельных вычислений в памяти для поддержки итерационных алгоритмов и интерактивного интеллектуального анализа данных.

Expand

• View 1 выдержка, ссылки на методы

Простые алгоритмы для анализа наборов часто встречающихся элементов

Представлен SaM, алгоритм разделения и слияния для анализа наборов часто используемых элементов, и его основными преимуществами являются чрезвычайно простая структура данных и схема обработки, которые делает его очень полезным методом, если база данных транзакций, которую нужно майнить, не может быть загружена в основную память. Expand

• Просмотр 1 выдержки, ссылки на методы

Параллельные алгоритмы для обнаружения правил ассоциации

В этом документе описываются новые алгоритмы параллельного анализа ассоциаций, которые используют новые методы кластеризации наборов элементов для аппроксимации набора потенциально максимально часто встречающихся наборов элементов, и представлены результаты по производительности. алгоритмов в различных базах данных и сравнивает его с хорошо известным параллельным алгоритмом.Expand

Параллельная реализация априорного алгоритма на основе MapReduce

• Нин Ли, Ли Цзэн, Цин Хэ, Чжунчжи Ши

• Информатика

  2012 13-я Международная конференция ACIS по программной инженерии, искусственному интеллекту, сетям и параллельным/распределенным вычислениям3

• 2012

Реализован параллельный априорный алгоритм, основанный на MapReduce, который представляет собой структуру для обработки огромных наборов данных по определенным видам распределяемых задач с использованием большого количества компьютеров (узлов). Expand

• Просмотр 1 выдержки, ссылки на методы

Анализ частых паттернов без генерации кандидатов

В этом исследовании предлагается новая структура дерева частых паттернов (FP-дерево), которая представляет собой расширенную структуру префиксного дерева для хранения сжатой важной информации о частых паттерны, а также разрабатывает эффективный метод добычи на основе дерева FP, FP-growth, для извлечения полного набора часто встречающихся паттернов путем роста фрагментов паттерна. Expand

• Просмотр 1 выдержки, справочная информация

Новые алгоритмы для быстрого обнаружения правил ассоциации

Представлены новые алгоритмы для быстрого поиска ассоциаций, которые сканируют базу данных только один раз, в ответ на открытый вопрос, можно ли эффективно извлечь все правила за один проход базы данных.Expand

• Посмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Быстрые алгоритмы для правил горнодобывающей ассоциации

Представлены два новых алгоритма для решения этой задачи, которые принципиально отличаются от известных алгоритмов, и эмпирическая оценка показывает, что эти алгоритмы превосходят известные алгоритмы по факторам, варьирующимся от от трех для небольших проблем до более чем на порядок для больших проблем. Expand

• Просмотр 1 выдержки, справочные методы

Цены, графики, рыночная капитализация, прямой и общий объем

Мкт.Крышка.

$ 38,243 М

Том. 24H

$ 6

$ 6

$ 6

Открыты 24 часа

$ 0,00

$ 0,00

$ 0,00

$ 24h

$ 0,00 — $ 0,00

Детали

Купить / Exchange

Облако добыча

1 час

24 часа

30 дней

60 дней

90 дней

30 692 384 676

Total Surrey

27 500 000 000 000

Сложность корректировки

Каждый 1 блок

ReddCoin (RDD) — еще одна децентрализованная криптовалюта, запущенная в 2014 году.Главной целью создателей RDD было изобрести простой и безопасный способ выполнения денежных операций. Он был разработан для тех пользователей, которые используют такие социальные платформы, как Twitter, Facebook, YouTube, Reddit и Twitch TV.

Как это работает?

Как мы уже упоминали выше, ReddCoin в основном ориентирован на социальные сети. Это означает, что если вам нравится чей-то контент, размещенный в Facebook или Twitter, вы можете отправить ему несколько монет RDD без комиссии за транзакцию. Это можно рассматривать как советы для качественных и интересных постов, которые приносят пользу как активным пользователям, так и социальной платформе в целом.Для этого нужно всего лишь скачать и установить приложение. Благодаря тому, что RDD используется на сайтах социальных сетей, у него нет конкурентов в мире цифровых денег.

В этой сети используется алгоритм Proof-of-Stake (PoS). PoS полагается не на майнинг, а на стейкинг. Это сводит на нет все затраты, связанные с энергозатратным процессом майнинга, и не требует дорогостоящего оборудования.

Характеристики RDD

ReddCoin — первый цифровой актив, занявший нишу социальной валюты.Люди используют его, чтобы одобрить и укрепить свои социальные взаимодействия и влияние в сети. Именно поэтому большинство криптовалютных экспертов пророчат этому проекту большое будущее.

Кроме того, алгоритм PoS гарантирует, что пока ваш кошелек RDD подключен к сети, вы будете получать вознаграждение в виде процента от ставок. Сумма вознаграждения зависит от того, сколько у вас монет и периода времени, в который вы ими владеете. Чем больше RDD вы держите и чем дольше вы это делаете, тем большую награду вы получите.ReddCoin делает это, чтобы побудить пользователей оставаться в сети и, следовательно, поддерживать ее надлежащее функционирование.

Инновация в социальных сетях

RDD предлагает пользователям не ограничиваться кнопками «Поделиться» и «Мне нравится», поскольку позволяет отправлять деньги людям, которыми вы действительно восхищаетесь. У подписчиков есть возможность продемонстрировать свой интерес и признательность, отправив монеты известным блогерам, а также их друзьям и семьям. Это может восприниматься как небольшие пожертвования для создателей контента или приятные подарки людям, которые вам нравятся.

Кошельки ReddCoin

У ReddCoin есть официальный кошелек, который можно установить на Linux, Windows и Mac OS. В настоящее время эта компания разрабатывает различные стратегии, чтобы сделать свой родной криптокошелек более социально адаптированным, включая новые функции для популярных платформ. Кошелек предоставляет пользователям все традиционные функции, доступные в любом другом подобном ПО. Кошелек ReddCoin простой и стильный. Он работает как настольное приложение, а также как интерфейс.

В настоящее время RDD не заключает сделок ни с одной конкретной социальной сетью.Это больше похоже на расширение браузера для Chrome, которое позволяет отправлять советы в Twitter или Facebook. Как заявляют разработчики RDD, у них нет желания устанавливать партнерские отношения с какой-либо конкретной компанией, поскольку условия контракта будут ограничивать их деятельность. Вместо этого ReddCoin хочет сделать приложение для подсказок доступным для всех, независимо от того, какую платформу они предпочитают.