使用python写微博关注者之间,相似度最高的十个用户的mapreduce,代码有点粗糙,主要是给大家提供思路的,不同的问题是需要修改的。
详细介绍基于hadoop的mapreduce编程,基本原理。hadoop架构,map的处理方式,reduce的处理输入输出等。
初学大数据hadoop,自己写实践练手的示例,示例非常全,带目录,非常清晰。
用MapReduce实现TF-IDF,Hadoop版本是2.7.7,参考某教程亲自手写的,可以运行,有问题可以留言
Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上；而且它提供高
hadoopmapreducemapreduce
插件:hadoop-0.20.1-eclipse-plugin,hadoop-eclipse-plugin-1.0.0这两个插件,需要的可以下载。
概念 MapReduce是hadoop分布式计算框架。 MapReduce意味着在计算过程中实际分为两大步,Map过程和Reduce过程。 下面以一个统计单词次数简单案例为例: 数据源 Map类 im
序列化/反序列化机制 当自定义一个类之后,如果想要产生的对象在hadoop中进行传输,那么需要 这个类实现Writable的接口进行序列化/反序列化 案例:统计每个人产生的总流量 数据源 自定义类序列
前四节提供了几个小案例 下面详细介绍MapReduce中Map任务Reduce任务以及MapReduce的执行流程。 Map任务: 读取输入文件内容,解析成key,value对。对输入文件的每一行,解
