1. Motivation 2. MapReduce MapReduce是一种数据密集型并行计算框架. 待处理数据以"块"为单位存储在集群机器文件系统中(HDFS),并以(key, value)的键值对形式保存. 当任务启动时,系统将计算任务分配给存储数据的相应机器. MapReduce计算任务可以划分为两个阶段: MapReduce数据流图   3. scalable similarity-based neighborhood 3.1 user-based 推荐 说明: :user对…

1. 概述. 本文主要介绍了mapreduce框架上如何实现两表JOIN. 2. 常见的join方法介绍 假设要进行join的数据分别来自File1和File2. 2.1 reduce side join reduce side join是一种最简单的join方式,其主要思想如下: 在map阶段,map函数同时读取两个文件File1和File2,为了区分两种来源的key/value数据对,对每条数据打一个标签 (tag),比如:tag=0表示来自文件File1,tag=2表示来自文件File2.…

https://www.csdn.net/article/2015-12-24/2826554 http://www.datayuan.cn/article/14797.htm https://my.oschina.net/leejun2005/blog/906225…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49256457 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System之隐语义模型latent semantic analysis {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只…

如果不知道MapReduce是怎么工作的,请看这里,如果不知道MapReduce是什么,请google之! 今天“闲”来无事,忽想起C#里没有MapReduce的方法,构思之,coding之: #region IEnumerable<T>.MapReduce public static Dictionary<TKey, TResult> MapReduce<TInput, TKey, TValue, TResult>( this IEnumerable<TInpu…

一.github使用手册 1. 我也用github(2)——关联本地工程到github 2. Git错误non-fast-forward后的冲突解决 3. Git中从远程的分支获取最新的版本到本地 4. Git教程 二.案例:倒排索引 1. 完成功能: 统计一系列文本文件中的每个单词构成的倒排索引. 1)分析:(1)倒排索引主要是用来存储某个单词在一个文档中或者一组文档中出现的位置映射关系,即提供一个根据内容查找文档的方式. (2)加权倒排索引,在确定指定单词到文档位置的映射关系的时候,加入权重…

文档显示: 每行依次是 ~手机号~上行流量~下行流量 需求分析: 需要统计各自的手机号,及上行.下行.总流量 具体做法: 1.定义map输入输出类型 通常情况下map的输入的key-value就是longwritable,text 我们知道Map读取的过程为:读一行返回一个key-value对,每调用一行就执行一次map方法.而输出value应该是每行的上行流量和下行流量以及总流量,我们想到了对象.输出value可以为bean类----在mr程序中,可以使用自定义的类型作为mr的输出数据类型,但…

问题描述:现在有n个文本文件,使用MapReduce的方法实现词频统计. 附上统计词频的关键代码,首先是一个通用的MapReduce模块: class MapReduce: __doc__ = '''提供map_reduce功能''' @staticmethod def map_reduce(i, mapper, reducer): """ map_reduce方法 :param i: 需要MapReduce的集合 :param mapper: 自定义mapper方法 :pa…

本章包含以下内容: 首先看一下实战中的推荐系统 推荐引擎的精度评价 评价一个引擎的准确率和召回率 在真实数据集:GroupLens 上评价推荐系统 我们每天都会对喜欢的.不喜欢的.甚至不关心的事情有很多观点.这些事情往往发生的不知不觉.你在收音机上听歌,因为它容易记住或者因为听起来可怕而关注它 — 又或者根本不去关注它.同样的事情有可能发生在T恤衫,色拉,发型,滑雪胜地,面孔,电视节目. 尽管人们的爱好差异很大,但他们仍然遵循某种模式.人们倾向于喜欢一些事物,这些事物类似于他们自己喜欢的其他事物…