https://blog.csdn.net/laotumingke/article/details/66973260 https://blog.csdn.net/qq_24369113/article/details/53645474…

    Hadoop平台K-Means聚类算法分布式实现+MapReduce通俗讲解 在Hadoop分布式环境下实现K-Means聚类算法的伪代码如下: 输入:参数0--存储样本数据的文本文件inputfile: 参数1--存储样本数据的SequenceFile文件inputPath: 参数2--存储质心数据的SequenceFile文件centerPath: 参数3--存储聚类结果文件(SequenceFile文件)所处的路径clusterPath: 参数4--类的数量k: 输出:k个类 Be…

利用Mahout实现在Hadoop上运行K-Means算法 一.介绍Mahout Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎,聚类和分类三个部分.Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析.Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据处理的能力,也是…

一.Apriori算法性质 性质一: 候选的k元组集合Ck中,任意k-1个项组成的集合都来自于Lk. 性质二: 若k维数据项目集X={i1,i2,-,ik}中至少存在一个j∈X,使得|L(k-1)(j)|<k-1,则X不是频繁项集.即若Lk-1中有一个元素C包含一个项目i,使得|L(k-1)(j)|<k-1,则所有Lk-1与C中元素连接生成的候选k维数据项集不可能是频繁项目集. eg.购物篮中的任意一个项,如果它没有出现在至少本篮中两个项组成的至少两个频繁项对中,那么它不会是本篮中频繁三元组中…

1.概述 最近有同学反应,如何在配置了HA的Hadoop平台运行MapReduce程序呢?对于刚步入Hadoop行业的同学,这个疑问却是会存在,其实仔细想想,如果你之前的语言功底不错的,应该会想到自动重连,自动重连也可以帮我我们解决运行MapReduce程序的问题.然后,今天我赘述的是利用Hadoop的Java API 来实现. 2.介绍 下面直接附上代码,代码中我都有注释. 2.1Java操作HDFS HA的API 代码如下: /** * */ package cn.hdfs.mr.examp…

1.概述 今天补充一篇HBase集群的搭建,这个是高可用系列遗漏的一篇博客,今天抽时间补上,今天给大家介绍的主要内容目录如下所示: 基础软件的准备 HBase介绍 HBase集群搭建 单点问题验证 截图预览 那么,接下来我们开始今天的HBase集群搭建学习. 2.基础软件的准备 由于HBase的数据是存放在HDFS上的,所以我们在使用HBase时,确保Hadoop集群已搭建完成,并运行良好.若是为搭建Hadoop集群,请参考我写的<配置高可用的Hadoop平台>来完成Hadoop平台的搭建.另…

原文:http://xiaoxia.org/2011/12/18/map-reduce-program-of-rmm-word-count-on-hadoop/ 在Hadoop上运行基于RMM中文分词算法的MapReduce程序 23条回复 我知道这个文章标题很“学术”化,很俗,让人看起来是一篇很牛B或者很装逼的论文!其实不然,只是一份普通的实验报告,同时本文也不对RMM中文分词算法进行研究.这个实验报告是我做高性能计算课程的实验里提交的.所以,下面的内容是从我的实验报告里摘录出来的,当作是我学…

由于实验室任务方向变更,本文不再更新~ 有段时间没有操作过,发现自己忘记一些步骤了,这篇文章会记录相关步骤,并随时进行补充修改. 1 基础步骤,即相关环境部署及数据准备 数据文件类型为.csv文件,excel直接另存为即可,以逗号为分隔符 2 IDEA编辑代码,打jar包 参考以下链接: IntelliJ IDEA Windows下Spark开发环境部署 IDEA开发Spark的漫漫摸索(一) IDEA开发Spark的漫漫摸索(二) k-means聚类代码参考: package main.sca…

1.Hadoop系统运行于一个由普通商用服务器组成的计算集群上,能提供大规模分布式数据存储资源的同时,也提供了大规模的并行化计算资源. 2.Hadoop生态系统 3.MapReduce并行计算框架 MapReduce并行计算框架是一个并行化程序执行系统.它提供了一个包含Map和Reduce两个阶段的并行处理模型和过程,提供了一个并行化编程模型和接口,让程序员可以方便快速地编写出大数据并行处理程序.MapReduce以键值对数据输入方式来处理数据,并能自动完成数据的划分和调度管理. 在程序执行时,…

详细代码我已上传到github:click me 一. 实验要求         在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法.要求程序利用 Spark 进行并行计算. 二.算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据集,设Lk是k项频繁项集,Ck是k项候选集,每一行数据定义为一笔交易(transaction),交易中的每个商品为项item. 支持度: support, 即该项集在数据集D中出现的次数 算法流程 单机Apriori算法的主要步骤如下: 获取输入数据…