som算法在mapreduce框架上的实现.docxVIP

目 录 TOC \o 1-3 \h \u   HYPERLINK \l _Toc14820 1 Hadoop MapReduce编程框架  PAGEREF _Toc14820 1  HYPERLINK \l _Toc13440 1.1 Hadoop MapReduce编程框架的原理  PAGEREF _Toc13440 1  HYPERLINK \l _Toc28829 1.2 Hadoop MapReduce编程框架的执行过程  PAGEREF _Toc28829 1  HYPERLINK \l _Toc19491 2? SMO优化算法（Sequential minimal optimization）  PAGEREF _Toc19491 2  HYPERLINK \l _Toc3821 2.1 SMO的基本思想  PAGEREF _Toc3821 2  HYPERLINK \l _Toc30640 2.2 选择两个样例的有哪些信誉好的足球投注网站方法  PAGEREF _Toc30640 4  HYPERLINK \l _Toc22133 2.3 SMO中拉格朗日乘子的启发式选择方法  PAGEREF _Toc22133 9  HYPERLINK \l _Toc10665 3 SOM算法在MapReduce框架上的实现  PAGEREF _Toc10665 10   PAGE \* MERGEFORMAT 13 1 Hadoop MapReduce编程框架 1.1 Hadoop MapReduce编程框架的原理 MapReduce是一种适用于大规模数据处理的编程模型。它将工作流程分为:map和reduce两个阶段，每个阶段都使用key/value对作为输入和输出，分别由进行任务分解的Map函数和对处理结果进行汇总的Reduce函数来实现。MapReduce将分布式处理的底层细节进行了封装，开发者只需要调用Map函数和Reduce函数即可编写分布式程序。因此，MapReduce己经成为云平台中主流的分布式数据处理模型。 Hadoop MapReduce是Google的Mapreduce的开源实现。主要有Map, Combine和Reduce三种操作组成： Map操作主要完成对任务的分解功能，将原始数据按照设定的参数值分割成数据块，并将从数据块中读取出来的key/value进行map处理生成中间结果键值对，并以缓冲的方式写到磁盘。每个Map操作对应一个默认大小为100M的环形缓冲区，当缓冲内容达到指定大小时，后台线程开始将溢出内容写入磁盘。 Combine操作是可选的，该操作将Map操作的中间结果键值对进行合并，即将具有相同key值的key/value对合并为一个键值对。 Reduce操作将分解后的多任务的处理结果进行汇总，输出最终结果。 Hadoop MapReduce中的Map, Reduce函数需要遵循如下形式: Map:(K1，V1) - list(K2，V2) Reduce:(K2，list(V2)) - list(K3，V3) 通常来说，Map函数的输入键值对(K1，V1)的数据类型与输出键值对(K2，V2)的数据类型是不一致的，但是Reduce函数的输入数据类型与Map函数的输出数据类型必须是相同的。 1.2 Hadoop MapReduce编程框架的执行过程 Hadoop MapReduce框架采用master/slave的组织结构。集群由一个主控节点master和若干个slaves节点组成。 master节点也称为jobtacker，负责调度构成一个作业的所有任务，并监控各个任务的执行情况，这些任务被分配在集群中的slave节点上完成。slave节点也称为tasktracker，仅负责执行由master指派的任务即可。 一般来说，分布式文件系统(HDFS)与Hadoop MapReduce框架部署在同一个Hadoop集群上，也就是说存储节点与计算节点通常是相同的。这种配置允许Hadoop MapReduce框架在己经存放好数据的节点上高效地完成任务的执行和调度，同时有利于提高整个集群的网络带宽的使用率。 当调用Hadoop MapReduce框架完成分布式作业时，集群主要完成以下工作: (1)分布式文件系统( HDFS)根据系统设置对原始数据文件进行分块处理，并将划分好的数据块部署在集群中，等待处理; (2)主控节点master根据分块任务的多少和各个slave节点的空闲情况进行任务的指派; (3)slave节点读取相关的数据块，并对其进行处理，产生的中间结果键值对(key/value)暂时缓冲在内存中; (