T*E
2 楼
不知道还有没有啊？
W*n
3 楼
看到一个For Closure得房子还不错，不知道银行能不能一个月内批贷款？因为一个月
内要close.
内要close.
l*4
4 楼
分布式的精髓就是把问题转化为堆机器就能解决啊
【在 l*****n 的大作中提到】
: 最近在学。觉得要替代Hadoop还是很难啊。
: 数据没有办法全部load到memory里面怎么办。。。最后还是变成了拼机器。。。
【在 l*****n 的大作中提到】
: 最近在学。觉得要替代Hadoop还是很难啊。
: 数据没有办法全部load到memory里面怎么办。。。最后还是变成了拼机器。。。
T*s
5 楼
我也期望有
u*q
6 楼
Cash only.
Unmarked $20 bills.
Unmarked $20 bills.
x*i
7 楼
确切的说是 拼内存.
k*n
8 楼
到时候就先卖一点吧
w*u
9 楼
能。。
包子。。。
包子。。。
y*a
10 楼
能不能简明扼要地说说为啥 Spark 会比 MapReduce(Yarn) 好。
T*E
11 楼
盘尾买了call？
【在 T*********s 的大作中提到】
: 我也期望有
【在 T*********s 的大作中提到】
: 我也期望有
p*p
12 楼
能。。
包子。。。
包子。。。
B*g
13 楼
据说内存计算快100倍，硬盘计算快10倍
【在 y**********a 的大作中提到】
: 能不能简明扼要地说说为啥 Spark 会比 MapReduce(Yarn) 好。
【在 y**********a 的大作中提到】
: 能不能简明扼要地说说为啥 Spark 会比 MapReduce(Yarn) 好。
x*o
14 楼
希望SP能跌到1000点
s*a
15 楼
能，但是比较麻烦，AUCTION的大多数不能贷款
l*n
16 楼
Spark提供了一系列的api，可以很容易的让你在做MapReduce的时候把一些数据存储到
内存里面， 这样下一次操作就直接调取内存里面的data就可以了。这样避免了disk io
，省了很多时间，只要内存足够大，速度上比Hadoop可以快很多很多倍。
举个最简单的例子吧，ML里面做K-means的时候，如果是传统Hadoop，每更新一次
cluster centers就要过一遍数据。但是如果用Spark，直接用cache()函数，把RDD数据
存到内存里面就行。如果你的K-means要做100次才收敛，Hadoop要去硬盘读取一百次数
据，但是Spark直接用内存里面的数据，这样就可以比Hadoop快一百倍。
恩，刚开始学两天，这是我得理解。
写Spark Java程序也不是很容易啊，完全不知道什么是Maven， Java 8也不熟， 什么
Lambda表达式都是现学。。不容易啊。。。
【在 y**********a 的大作中提到】
: 能不能简明扼要地说说为啥 Spark 会比 MapReduce(Yarn) 好。
内存里面， 这样下一次操作就直接调取内存里面的data就可以了。这样避免了disk io
，省了很多时间，只要内存足够大，速度上比Hadoop可以快很多很多倍。
举个最简单的例子吧，ML里面做K-means的时候，如果是传统Hadoop，每更新一次
cluster centers就要过一遍数据。但是如果用Spark，直接用cache()函数，把RDD数据
存到内存里面就行。如果你的K-means要做100次才收敛，Hadoop要去硬盘读取一百次数
据，但是Spark直接用内存里面的数据，这样就可以比Hadoop快一百倍。
恩，刚开始学两天，这是我得理解。
写Spark Java程序也不是很容易啊，完全不知道什么是Maven， Java 8也不熟， 什么
Lambda表达式都是现学。。不容易啊。。。
【在 y**********a 的大作中提到】
: 能不能简明扼要地说说为啥 Spark 会比 MapReduce(Yarn) 好。
T*E
17 楼
如果能希望的话，我希望能跌到800点
【在 x*******o 的大作中提到】
: 希望SP能跌到1000点
【在 x*******o 的大作中提到】
: 希望SP能跌到1000点
u*q
18 楼
熊。。
佨子。。。
佨子。。。
j*c
19 楼
好像也支持Python和scala
io
【在 l*****n 的大作中提到】
: Spark提供了一系列的api，可以很容易的让你在做MapReduce的时候把一些数据存储到
: 内存里面， 这样下一次操作就直接调取内存里面的data就可以了。这样避免了disk io
: ，省了很多时间，只要内存足够大，速度上比Hadoop可以快很多很多倍。
: 举个最简单的例子吧，ML里面做K-means的时候，如果是传统Hadoop，每更新一次
: cluster centers就要过一遍数据。但是如果用Spark，直接用cache()函数，把RDD数据
: 存到内存里面就行。如果你的K-means要做100次才收敛，Hadoop要去硬盘读取一百次数
: 据，但是Spark直接用内存里面的数据，这样就可以比Hadoop快一百倍。
: 恩，刚开始学两天，这是我得理解。
: 写Spark Java程序也不是很容易啊，完全不知道什么是Maven， Java 8也不熟， 什么
: Lambda表达式都是现学。。不容易啊。。。
io
【在 l*****n 的大作中提到】
: Spark提供了一系列的api，可以很容易的让你在做MapReduce的时候把一些数据存储到
: 内存里面， 这样下一次操作就直接调取内存里面的data就可以了。这样避免了disk io
: ，省了很多时间，只要内存足够大，速度上比Hadoop可以快很多很多倍。
: 举个最简单的例子吧，ML里面做K-means的时候，如果是传统Hadoop，每更新一次
: cluster centers就要过一遍数据。但是如果用Spark，直接用cache()函数，把RDD数据
: 存到内存里面就行。如果你的K-means要做100次才收敛，Hadoop要去硬盘读取一百次数
: 据，但是Spark直接用内存里面的数据，这样就可以比Hadoop快一百倍。
: 恩，刚开始学两天，这是我得理解。
: 写Spark Java程序也不是很容易啊，完全不知道什么是Maven， Java 8也不熟， 什么
: Lambda表达式都是现学。。不容易啊。。。
p*i
20 楼
yes, it is coming
W*n
21 楼
为什么？房子看起来不错，是appraisal时候很麻烦？
【在 s****a 的大作中提到】
: 能，但是比较麻烦，AUCTION的大多数不能贷款
【在 s****a 的大作中提到】
: 能，但是比较麻烦，AUCTION的大多数不能贷款
l*n
22 楼
是的，Java，Python 或者 Scala都可以。 不过我不会Python，也不会Scala。。。。
【在 j******c 的大作中提到】
: 好像也支持Python和scala
:
: io
【在 j******c 的大作中提到】
: 好像也支持Python和scala
:
: io
i*f
23 楼
Should have one after so many losses
【在 T*****E 的大作中提到】
: 不知道还有没有啊？
【在 T*****E 的大作中提到】
: 不知道还有没有啊？
s*a
24 楼
因为LENDER会没完没了的REVIEW，一个月CLOSE的可能不大。
你搞个抵押贷款的东西给我，那我还不要没完没了的看仔细了，再给你贷款，
万一被火烧过，水泡过，管道被水泥给堵了，你再FORECLOSE，银行不
赔死了。
【在 W*******n 的大作中提到】
: 为什么？房子看起来不错，是appraisal时候很麻烦？
你搞个抵押贷款的东西给我，那我还不要没完没了的看仔细了，再给你贷款，
万一被火烧过，水泡过，管道被水泥给堵了，你再FORECLOSE，银行不
赔死了。
【在 W*******n 的大作中提到】
: 为什么？房子看起来不错，是appraisal时候很麻烦？
w*r
25 楼
我啥都不会，你们是牛人
p*p
26 楼
不见得
我的房子贷款,appraisal都没做
【在 s****a 的大作中提到】
: 因为LENDER会没完没了的REVIEW，一个月CLOSE的可能不大。
: 你搞个抵押贷款的东西给我，那我还不要没完没了的看仔细了，再给你贷款，
: 万一被火烧过，水泡过，管道被水泥给堵了，你再FORECLOSE，银行不
: 赔死了。
我的房子贷款,appraisal都没做
【在 s****a 的大作中提到】
: 因为LENDER会没完没了的REVIEW，一个月CLOSE的可能不大。
: 你搞个抵押贷款的东西给我，那我还不要没完没了的看仔细了，再给你贷款，
: 万一被火烧过，水泡过，管道被水泥给堵了，你再FORECLOSE，银行不
: 赔死了。
n*1
27 楼
感觉在ml应用会比mapreduce好 例如svm 因为单一数据小 不适合hadoop的64Mb chunk
u*q
28 楼
BSO LTV ratio低。
排。
【在 p*****p 的大作中提到】
: 不见得
: 我的房子贷款,appraisal都没做
排。
【在 p*****p 的大作中提到】
: 不见得
: 我的房子贷款,appraisal都没做
p*2
29 楼
io
上scala吧。
【在 l*****n 的大作中提到】
: Spark提供了一系列的api，可以很容易的让你在做MapReduce的时候把一些数据存储到
: 内存里面， 这样下一次操作就直接调取内存里面的data就可以了。这样避免了disk io
: ，省了很多时间，只要内存足够大，速度上比Hadoop可以快很多很多倍。
: 举个最简单的例子吧，ML里面做K-means的时候，如果是传统Hadoop，每更新一次
: cluster centers就要过一遍数据。但是如果用Spark，直接用cache()函数，把RDD数据
: 存到内存里面就行。如果你的K-means要做100次才收敛，Hadoop要去硬盘读取一百次数
: 据，但是Spark直接用内存里面的数据，这样就可以比Hadoop快一百倍。
: 恩，刚开始学两天，这是我得理解。
: 写Spark Java程序也不是很容易啊，完全不知道什么是Maven， Java 8也不熟， 什么
: Lambda表达式都是现学。。不容易啊。。。
s*a
30 楼
同一家银行左右手互搏？
【在 p*****p 的大作中提到】
: 不见得
: 我的房子贷款,appraisal都没做
【在 p*****p 的大作中提到】
: 不见得
: 我的房子贷款,appraisal都没做
z*e
31 楼
展望未来嘛
将来内存越来越大是必然的
实在没办法，spark也支持mapreduce那种方式
【在 l*****n 的大作中提到】
: 最近在学。觉得要替代Hadoop还是很难啊。
: 数据没有办法全部load到memory里面怎么办。。。最后还是变成了拼机器。。。
将来内存越来越大是必然的
实在没办法，spark也支持mapreduce那种方式
【在 l*****n 的大作中提到】
: 最近在学。觉得要替代Hadoop还是很难啊。
: 数据没有办法全部load到memory里面怎么办。。。最后还是变成了拼机器。。。
p*p
32 楼
不记得了
反正我也不懂
贷款经纪说，他们有个promotion，不作apprasial, 省了交apprasial fee
我忽忽悠悠就信了
【在 s****a 的大作中提到】
: 同一家银行左右手互搏？
反正我也不懂
贷款经纪说，他们有个promotion，不作apprasial, 省了交apprasial fee
我忽忽悠悠就信了
【在 s****a 的大作中提到】
: 同一家银行左右手互搏？
C*r
33 楼
O'Reilly 有个报表，做数据的人越来越扎堆Scala了。
【在 p*****2 的大作中提到】
:
: io
: 上scala吧。
【在 p*****2 的大作中提到】
:
: io
: 上scala吧。
s*a
34 楼
便宜你了，搞不好是FANNIE MAE内部处理了，现在没那么多好事了
【在 p*****p 的大作中提到】
: 不记得了
: 反正我也不懂
: 贷款经纪说，他们有个promotion，不作apprasial, 省了交apprasial fee
: 我忽忽悠悠就信了
【在 p*****p 的大作中提到】
: 不记得了
: 反正我也不懂
: 贷款经纪说，他们有个promotion，不作apprasial, 省了交apprasial fee
: 我忽忽悠悠就信了
s*6
35 楼
没有用过hadoop，用的python版的spark，用起来很爽。。
y*n
36 楼
房子只要状态不好，需要装修才能入住的话，工程没完就不给贷款。
【在 W*******n 的大作中提到】
: 为什么？房子看起来不错，是appraisal时候很麻烦？
p*2
37 楼
上scala吧
【在 s******6 的大作中提到】
: 没有用过hadoop，用的python版的spark，用起来很爽。。
【在 s******6 的大作中提到】
: 没有用过hadoop，用的python版的spark，用起来很爽。。
b*h
38 楼
换个角度看，forclosure的房子质量还有保障，不会被哪个中介，inspector啥的忽悠
忽悠就买着了。对吗？
【在 s****a 的大作中提到】
: 因为LENDER会没完没了的REVIEW，一个月CLOSE的可能不大。
: 你搞个抵押贷款的东西给我，那我还不要没完没了的看仔细了，再给你贷款，
: 万一被火烧过，水泡过，管道被水泥给堵了，你再FORECLOSE，银行不
: 赔死了。
忽悠就买着了。对吗？
【在 s****a 的大作中提到】
: 因为LENDER会没完没了的REVIEW，一个月CLOSE的可能不大。
: 你搞个抵押贷款的东西给我，那我还不要没完没了的看仔细了，再给你贷款，
: 万一被火烧过，水泡过，管道被水泥给堵了，你再FORECLOSE，银行不
: 赔死了。
p*2
39 楼
对 clojure也不错
【在 C**********r 的大作中提到】
: O'Reilly 有个报表，做数据的人越来越扎堆Scala了。
【在 C**********r 的大作中提到】
: O'Reilly 有个报表，做数据的人越来越扎堆Scala了。
s*a
40 楼
有便宜去年就被人抢去了，今年还FORECLOSED不是有问题的，
就是价钱太贵不怎么好的DEAL，除非你是CLEVELAND啥的，
反正我是没看到有什么好的FORECLOSED DEAL
【在 b******h 的大作中提到】
: 换个角度看，forclosure的房子质量还有保障，不会被哪个中介，inspector啥的忽悠
: 忽悠就买着了。对吗？
就是价钱太贵不怎么好的DEAL，除非你是CLEVELAND啥的，
反正我是没看到有什么好的FORECLOSED DEAL
【在 b******h 的大作中提到】
: 换个角度看，forclosure的房子质量还有保障，不会被哪个中介，inspector啥的忽悠
: 忽悠就买着了。对吗？
z*e
41 楼
大同小异了
scala跟java共荣的，不分彼此，类库工具都是共享的
maven这些都是java monkeys常用的工具
跟spring，eclipse这些一样
你用java也好，scala也罢，最后都会接触这些东西
不过现在用gradle了，maven比较繁琐
io
【在 l*****n 的大作中提到】
: Spark提供了一系列的api，可以很容易的让你在做MapReduce的时候把一些数据存储到
: 内存里面， 这样下一次操作就直接调取内存里面的data就可以了。这样避免了disk io
: ，省了很多时间，只要内存足够大，速度上比Hadoop可以快很多很多倍。
: 举个最简单的例子吧，ML里面做K-means的时候，如果是传统Hadoop，每更新一次
: cluster centers就要过一遍数据。但是如果用Spark，直接用cache()函数，把RDD数据
: 存到内存里面就行。如果你的K-means要做100次才收敛，Hadoop要去硬盘读取一百次数
: 据，但是Spark直接用内存里面的数据，这样就可以比Hadoop快一百倍。
: 恩，刚开始学两天，这是我得理解。
: 写Spark Java程序也不是很容易啊，完全不知道什么是Maven， Java 8也不熟， 什么
: Lambda表达式都是现学。。不容易啊。。。
scala跟java共荣的，不分彼此，类库工具都是共享的
maven这些都是java monkeys常用的工具
跟spring，eclipse这些一样
你用java也好，scala也罢，最后都会接触这些东西
不过现在用gradle了，maven比较繁琐
io
【在 l*****n 的大作中提到】
: Spark提供了一系列的api，可以很容易的让你在做MapReduce的时候把一些数据存储到
: 内存里面， 这样下一次操作就直接调取内存里面的data就可以了。这样避免了disk io
: ，省了很多时间，只要内存足够大，速度上比Hadoop可以快很多很多倍。
: 举个最简单的例子吧，ML里面做K-means的时候，如果是传统Hadoop，每更新一次
: cluster centers就要过一遍数据。但是如果用Spark，直接用cache()函数，把RDD数据
: 存到内存里面就行。如果你的K-means要做100次才收敛，Hadoop要去硬盘读取一百次数
: 据，但是Spark直接用内存里面的数据，这样就可以比Hadoop快一百倍。
: 恩，刚开始学两天，这是我得理解。
: 写Spark Java程序也不是很容易啊，完全不知道什么是Maven， Java 8也不熟， 什么
: Lambda表达式都是现学。。不容易啊。。。
L*P
42 楼
去年看到一个房子60万short sale
今天突然发现,最后是11月底被foreclosed 拍卖了61万
几年4月又卖了,83万
短短半年毛利赚了22万,有33%盈利啊
【在 s****a 的大作中提到】
: 有便宜去年就被人抢去了，今年还FORECLOSED不是有问题的，
: 就是价钱太贵不怎么好的DEAL，除非你是CLEVELAND啥的，
: 反正我是没看到有什么好的FORECLOSED DEAL
今天突然发现,最后是11月底被foreclosed 拍卖了61万
几年4月又卖了,83万
短短半年毛利赚了22万,有33%盈利啊
【在 s****a 的大作中提到】
: 有便宜去年就被人抢去了，今年还FORECLOSED不是有问题的，
: 就是价钱太贵不怎么好的DEAL，除非你是CLEVELAND啥的，
: 反正我是没看到有什么好的FORECLOSED DEAL
a*s
43 楼
Hadoop 已经变成一个平台了，mapreduce也终将被DAG processing代替，这个DAG
processing就是spark或是TEZ。如果只是上层application开发，不涉及系统开发，
hadoop了解一下就是了。因为现在对于application接口已经越来越人性和传统（
support SQL）。
processing就是spark或是TEZ。如果只是上层application开发，不涉及系统开发，
hadoop了解一下就是了。因为现在对于application接口已经越来越人性和传统（
support SQL）。
N*D
44 楼
FNMA 不做coop 应该是lender放在自己的book里 要求就松些
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
【在 s****a 的大作中提到】
: 便宜你了，搞不好是FANNIE MAE内部处理了，现在没那么多好事了
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
【在 s****a 的大作中提到】
: 便宜你了，搞不好是FANNIE MAE内部处理了，现在没那么多好事了
W*n
45 楼
可惜自己没钱啊，轻松半年赚了22万？羡慕嫉妒。
【在 L**P 的大作中提到】
: 去年看到一个房子60万short sale
: 今天突然发现,最后是11月底被foreclosed 拍卖了61万
: 几年4月又卖了,83万
: 短短半年毛利赚了22万,有33%盈利啊
【在 L**P 的大作中提到】
: 去年看到一个房子60万short sale
: 今天突然发现,最后是11月底被foreclosed 拍卖了61万
: 几年4月又卖了,83万
: 短短半年毛利赚了22万,有33%盈利啊
p*y
46 楼
foreclosure的房子估计没时间给LZ完成贷款流程，一般cash deal的多。
o*p
47 楼
可以，看屋况。
30 天内，各方配合完全可能。
【在 p******y 的大作中提到】
: foreclosure的房子估计没时间给LZ完成贷款流程，一般cash deal的多。
30 天内，各方配合完全可能。
【在 p******y 的大作中提到】
: foreclosure的房子估计没时间给LZ完成贷款流程，一般cash deal的多。
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