- 1、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。。
- 2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载。
- 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
++ 《Rhadoop实践课程》 第一课 Kmeans算法实现 2014.3.14 李明 博客 文档概述 + 通过kmeans在RHadoop上的实现方案,讲解R+Hadoop 解决方案 博客 + 目录 1 Rhadoop原理概述 2 kmeans算法概述,数据集及R语言实现方案 3 Rhadoop实现方案 博客 Mapreduce原理 + 建立针对每个样本点的逐条处理语句,慎重使用sum等涉及多个样本点的语句。因为数据在分配 到datanode时是不可控的,易出错误:x[i]/sum(x)/x[i]/sum(x[node1上的样本]) 把输入的HDFS数据放于不同datanode数据节点上 (此时即使是键值对数据也会被打乱) 每个datanode上运行map()阶段函数 每个datanode上产生key-value键值对 自动依据key值把不同datanode上 产生的键值对进行重排序 应为经过了从排序处理,所以每个reduce上处理的数据是 可控的(通过map输出的key值),所以可以使用sum等涉 及多个样本的语句 执行reduce阶段处理,每个reduce()函数的输入 数据对应1组key相同的键值对数据。 输出键值对 博客 Wordcount实例原理 + wordcount = function( input, output = NULL, pattern = ){ wc.map = function(., lines) { keyval( unlist( strsplit( x = lines, split = pattern)), 1)} wc.reduce = function(word, counts ) { keyval(word, sum(counts))} mapreduce( input = input , output = output, input.format = text, map = wc.map, reduce = wc.reduce, combine = T)} 自动操作 博客 + 目录 1 Rhadoop原理概述 2 kmeans算法概述,数据集及R语言实现方案 3 Rhadoop实现方案
文档评论(0)