案例四:mapjoin(对个map共同输入,一个reduce) 这个方法主要解决的是,几个表之间的比较,类似于数据库的内外连接,还有一些左右连接之类的,简而言之就是,A表没有的B表有,B表有的A没有或者AB共有的,类似于这样的问题,话说呢,这就是一种思想,哒哒哒~不仅明白,因为用的也比较多.…

MapReduce算法形式一:WordCount 这种形式可以做一些网站登陆次数,或者某个电商网站的商品销量啊诸如此类的,主要就是求和,但是求和之前还是要好好清洗数据的,以免数据缺省值太多,影响真实性. 废话不多说,上代码吧,我把注释一行行的都写了~~可可可可~ 先封装了数据行的对象: public class Log { private String time; private String UID; private String keyWord; private int rank; priv…

案例三:cleanup 其实这个案例可以不用写这么复杂,不用cleanup也能写,但是为了,突显,突显,突显(重要的事说四遍)cleanup的重要性,琢磨了半天,恩,这样写既可以突显cleanup又显示出我对大集合的各种热爱(哪天把集合的遍历方法搞一下,光Map就有四五种),总而言之呢,写得是复杂了点,但是灰常满意~~ 还是忘了说了,cleanup干嘛的,说白了就是吃reduce剩下的,reduce有些自己是处理不完的(可见团队合作重要性,kkk~),所以呢,cleanup就做了收尾吧的工作,官…

案例六:Map独自直接输出 之前一直没有用过这个map独自输出的模式,就算是输出一些简单的我也会经过一次reduce输出,但是,发现这个map输出的结果跟我预想的有点不一样,我一直以为shuffle的过程会在map结尾,reduce开头进行,会有合并的,可是shuffle只做了分区,排序,然后就直接罗列出来了,这算是涨姿势了,之前理解的合并,归约还是有点问题的,果然毛爷爷说的实践才能出真理~~(向毛爷爷致敬,敬礼) 码就很简单,没什么可解释的,但是结果就得好好捉摸一下了,看看之后能用在哪里,回头…

案例五:TOP—N 这个问题比较常见,一般都用于求前几个或者后几个的问题,shuffle有一个默认的排序是正序的,但如果需要逆序的并且暂时还不知道如何重写shuffle的排序规则的时候就用以下方法就行,java中说到排序无非就是比较器,然后结合着集合,这样基本上就能解决我的需求了,但是有个问题需要注意,就是虽说集合是不定长的,但是呢,面对大数据而言,就可能会出现内存溢出的问题,所以最好不要讲所有数据都加入集合中在取出前N个,直接排序,加一个排一个,满足N个就把最后一个踢掉,这样会好点. 还有一个…

案例二:去重(shuffle/HashSet等方法)shuffle主要针对的是key去重HashSet主要针对values去重…

案例二:去重(shuffle/HashSet等方法)shuffle主要针对的是key去重HashSet主要针对values去重…

串是由零个或多个字符组成的有限序列,又叫做字符串 串的逻辑结构和线性表很相似的,不同的是串针对是是字符集,所以在操作上与线性表还是有很大区别的.线性表更关注的是单个元素的操作CURD,串则是关注查找子串的位置,替换等操作. 当然不同的高级语言对串的基本操作都有不同的定义方法,但是总的来说操作的本质都是相似的.比如javascrript查找就是indexOf, 去空白就是trim,转化大小写toLowerCase/toUpperCase等等 这里主要讨论下字符串模式匹配的几种经典的算法:BF.BM…

首先下载Eclipse,我选择的是Eclipse IDE for Java Developers64位版本,下载下来之后解压缩到喜欢的位置然后双击Eclipse.exe启动 然后开始新建项目,File -> New Java Project,项目名随便写,如下图 右键src文件夹,Add -> New Java Class,这里需要注意Name一栏里填写的内容就是类名,这里我写了TestAlgs4,为了测试「算法 第四版」作者给的那个测试样例 代码如下: import edu.princeto…

java排序算法(四):冒泡排序 冒泡排序是计算机的一种排序方法,它的时间复杂度是o(n^2),虽然不及堆排序.快速排序o(nlogn,底数为2).但是有两个优点 1.编程复杂度很低.很容易写出代码 2.具有稳定性,这里的稳定性是指原序列中相同元素的相对顺序仍然保持到排序后的顺序.而堆排序和快速排序均不具有稳定性 不过一路.二路归并排序和不平衡二叉树排序的速度均比冒泡排序速度快,且具有稳定性,但速度不及堆排序.快速排序.冒泡排序是经过n-1趟子排序完成的,第i趟子排序从第1个数至n-i个数.若第…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49445519 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 大规模机器学习之MapReduce算法 {博客内容:MapReduce Algorithms.  how to design a good algorithm to run under MapReduce.  They also discuss the limi…

算法第四版jar包下载地址:https://algs4.cs.princeton.edu/code/…

下载地址:https://download.csdn.net/download/moshenglv/10777447 算法第四版,文字版,可复制,方便copy代码 目录: 第1章 基 础 ....................... . ..........................11.1 基础编程模型 ..................................... 41.1.1 Java程序的基本结构 ................. 41.1.2原始数据类型与表达式…

算法第四版35页问题1.1.27,估计用一下代码计算binomial(100,50,0.25)将会产生的递归调用次数: public static double binomial(int n,int k,double p){ if(n == 0 && k == 0) return 1.0; if(n<0 || k<0) return 0.0; return (1.0-p)*binomial(n-1,k,p) +p*binomial(n-1,k-1,p) } 虽然书上只让估计调用…

原文地址:如何简单解释 MapReduce 算法 在Hackbright做导师期间,我被要求向技术背景有限的学生解释MapReduce算法,于是我想出了一个有趣的例子,用以阐释它是如何工作的. 例子 你想数出一摞扑克牌中有多少黑桃.直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃. MapReduce方法规则是: 给在座的所有玩家中分配这摞牌 让每个玩家数自己手中有几张是黑桃,然后把这个数目汇报给你 你把所有玩家告诉你的数字加起来,得到最后的结论. 背景 谷歌在2004年发表了可以分析大量数据的Ma…

Java排序算法(四)希尔排序2 希尔排序移步法:分组+直接插入排序组合 一.测试类SortTest import java.util.Arrays; public class SortTest { private static final int L = 20; public static void main(String[] args) { int [] arr = new int[6]; for (int i = 0; i < arr.length; i++) { arr[i] = (in…

今天,我们要讲的是数据结构与算法中的集合. 集合简介 什么是集合?与栈.队列.链表这些顺序数据结构不同,集合是一种无序且唯一的数据结构.集合有什么用?在 Python 中,我经常使用集合来给数组去重: >>> list(set([1,1,2])) [1, 2] 当然,ES6中也实现了集合--Set,那么 JavaScript 集合风格的数组去重应该是这样: function remove_duplicates_es6(arr) { let s = new Set(arr); let it…

MySQL Join算法与调优白皮书(一) MySQL Join算法与调优白皮书(二) MySQL Join算法与调优白皮书(三) MySQL Join算法与调优白皮书(四) MariaDB Join MySQL数据库虽然提供了BKA Join来优化传统的JOIN算法,的确在一定程度上可以提升JOIN的速度.但不可否认的是,仍然有许多用户对于Hash Join算法有着强烈的需求.Hash Join不需要任何的索引,通过扫描表就能快速地进行JOIN查询,通过利用磁盘的带宽带最大程度的解决大数据量下…

软件:DrJava 参考书:算法(第四版) 章节:2.4优先队列(以下截图是算法配套视频所讲内容截图) 1:API 与初级实现 2:堆得定义 3:堆排序 4:事件驱动的仿真 优先队列最重要的操作就是删除最大元素和插入元素,我们会把精力集中在他们身上.删除最大元素的方法名为delMax(),插入元素的方法名为insert().…

软件:DrJava 参考书:算法(第四版) 章节:2.3快速排序(以下截图是算法配套视频所讲内容截图) 1:快速排序 2:…

Boosting方法实际上是采用加法模型与前向分布算法.在上一篇提到的Adaboost算法也可以用加法模型和前向分布算法来表示.以决策树为基学习器的提升方法称为提升树(Boosting Tree).对分类问题决策树是CART分类树,对回归问题决策树是CART回归树. 1.前向分布算法 引入加法模型 在给定了训练数据和损失函数$L(y, f(x))$ 的条件下,可以通过损失函数最小化来学习加法模型 然而对于这个问题是个很复杂的优化问题,而且要训练的参数非常的多,前向分布算法的提出就是为了解决模型的…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 概念TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. ·字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加 ·但同时会随着它在语料库中出现的频率成反…

背景 大学关于排序的算法,好像就学会了冒泡排序,这个算是排序界的 hello,world 了,冒泡排序的定义如下: 重复的遍历数组. /// <summary> /// 重复的遍历数组. /// 每次遍历都比较两个元素,如果顺序不正确就把他们交换一下. /// 如果遍历后只交换了 1 次或 0 次,排序结束. /// 最多需要 length -1 次遍历,第 iterTimes 次需要遍历 length - iterTimes - 1 个元素. /// </summary> 四种实…

一.C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题.它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https://www.cnblogs.com/DawnSwallow/p/9452586.html C4.5决策树和ID3决策树相同,也可以产生一个离线的“决策树”,而且对于连续属性组成的C4.5决策树数据集,C4.5算法可以避开“测试…

需求: 以上三个文件,用MapReduce进行处理,最终输出以下格式: hello c.txt-->2 b.txt-->2 a.txt-->3jerry c.txt-->1 b.txt-->3 a.txt-->1tom c.txt-->1 b.txt-->1 a.txt-->2 思考: 我们需要进行两个步骤: 1.就是之前的统计单词个数的练习,只不过现在需要加上文件名而已.得到如下效果 hello-->a.txt 3hello-->b.tx…

Cloudera 提供给客户的服务内容之一就是调整和优化MapReduce job执行性能.MapReduce和HDFS组成一个复杂的分布式系统,并且它们运行着各式各样用户的代码,这样导致没有一个快速有效的规则来实现优化代码性能的目的.在我看来,调整cluster或job的运行更像一个医生对待病人一样,找出关键的"症状",对于不同的症状有不同的诊断和处理方式.          在医学领域,没有什么可以代替一位经验丰富的医生:在复杂的分布式系统上,这个道理依然正确-有经验的用户和操作者…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Love_Irelia97/article/details/102597577 本文主要是对<信息安全技术>的DES算法实验作业的一些总结,不会着重地介绍算法原理,而会在算法实现过程中给出自己的理解(因为有些部分我也不知道正确与否,如有错误请指教).文章中出现的原理介绍和配图,均参考自其它博客,相关链接将在文中给出. 另外,文中的代码都是根…

一.求所有子数组的和的最大值 public static void main(String[] args) { int[] a = { 1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5 }; FindMaxSubAry(a); } public static void FindMaxSubAry(int[] arr) { int maxStartIndex = 0;// 最大数组开始坐标 int maxEndIndex = 0; // 最大数组结束坐标 int max = 0; // 最大数…

本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度较快的LR.但LR是线性模型,学习能力有限,此时特征工程尤其重要.现…

ContentBased算法的思想非常简单:根据用户过去喜欢的物品(本文统称为 item),为用户推荐和他过去喜欢的物品相似的物品.而关键就在于这里的物品相似性的度量,这才是算法运用过程中的核心. CB的过程一般包括以下三步: 物品表示(Item Representation):为每个item抽取出一些特征(也就是item的content了)来表示此item: 特征学习(Profile Learning):利用一个用户过去喜欢(及不喜欢)的item的特征数据,来学习出此用户的喜好特征(profi…