"这篇资料主要介绍了如何在Hadoop和Hive基础上使用R语言进行大数据挖掘，特别是构建神经网络的方法。OracleRHadoopHiveBigdataSolutionTraining涵盖了与Hadoop相关的技术，如Oracle R Connector for Hadoop，以及在Hadoop上进行预测分析的方法。文档对比了RHIPE与ORCH在Hive上的应用，并对Hadoop的基本概念进行了概述。"
在Hadoop大数据神经网络的实现中，关键在于利用分布式计算的优势处理海量数据。Hadoop是一个可扩展、容错性强的分布式系统，设计用于数据存储和处理。它特别适合分析大数据，可以存储大量非结构化数据，如网页日志、交易数据和社交媒体数据。通过Hadoop，可以实现大规模数据聚合，同时保持高可伸缩性和稳定性。
R语言是统计学和数据分析的强大工具，与Hadoop结合，可以在大数据集上执行复杂的预测分析和机器学习任务，包括神经网络的构建。Oracle R Connector for Hadoop (ORCH) 是一个接口，允许R语言直接访问Hadoop Distributed File System (HDFS) 和MapReduce框架，从而在Hadoop集群上运行R脚本。这使得数据科学家能够在Hadoop环境中利用R的丰富统计库进行分析。
预测分析在Hadoop上运行能够处理比传统数据库更大的数据集，解决由大数据带来的问题，这些问题更多地受到数据量的限制而非计算能力。文档中提到了RHIPE（R与Hadoop集成包）与ORCH的比较，两者都是R语言与Hadoop交互的工具，但可能在性能、易用性或特定功能上有所差异。
神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，广泛应用于分类、回归、图像识别等任务。在Hadoop上构建神经网络意味着可以训练更大的数据集，提高模型的准确性，并减少对昂贵硬件的依赖。通过R语言，可以利用诸如neuralnet、h2o等库来实现这一目标。
总结来说，这篇资料提供了关于如何在Hadoop和Hive基础上，使用R语言进行大数据挖掘和神经网络构建的指导。它强调了Oracle R Connector for Hadoop在连接R与Hadoop生态系统中的作用，以及在大数据环境下进行预测分析的挑战和解决方案。对于希望在大数据场景下实施深度学习和复杂数据分析的IT专业人员，这是一个宝贵的资源。
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