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Hadoop進階

            
                mooc小牧
            
            JAVA開發(fā)工程師
                    
                難度中級
            
                時長 3小時 3分
            
                學習人數(shù)
            
綜合評分9.77
                            31人評價
                        查看評價
                                9.9
                                內(nèi)容實用
                            
                                9.5
                                簡潔易懂
                            
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                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

Reduce1中數(shù)據(jù)整合算法問題

最新回答 / 詹姆斯周

百度搜下問題看看

1 回答 1009 瀏覽 4-3 基于物品的推薦算法（代碼）

2019-02-15

慕慕3214026

代碼： https://github.com/SkillyZ/java-spring/tree/master/skilly-hadoop/src/main/java/com/skilly/bigdata/matrix

2 3-2 mapreduce實現(xiàn)矩陣相乘(1)

2018-12-19

慕慕3214026

https://github.com/SkillyZ/java-spring/tree/master/skilly-hadoop 代碼

1 4-3 基于物品的推薦算法（代碼）

2018-12-19

matrix1.txt文件內(nèi)容老師沒發(fā)

最新回答 / 陸米

懶不死你1? ? ? ?1_1,2_2,3_-2,4_02? ? ? ?1_3,2_3,3_4,4_-33? ? ? ?1_-2,2_0,3_2,4_34? ? ? ?1_5,2_3,3_-1,4_25? ? ? ?1_-4,2_2,3_0,4_2

1 回答 1054 瀏覽 3-4 mapreduce實現(xiàn)矩陣相乘(3)

2018-12-19

慕慕3214026

mdzz 說用二維數(shù)組實現(xiàn)的那個，你懂這個教程的意義了嗎。

1 3-4 mapreduce實現(xiàn)矩陣相乘(3)

2018-12-19

多年以后A

內(nèi)容不能少于5個字符

0 2-1 WordCount實例回顧

2018-12-13

Shuffle就是combiner嗎？

最新回答 / qq_世人如此功利_0

不是的，Combine在Shuffle之前Combine：在Map階段，當所有數(shù)據(jù)處理完成后，Map Task對所有臨時文件進行一次合并Shuffle：也稱Copy階段。Reduce Task從各個Map Task上遠程復制一片數(shù)據(jù)，并針對某一片數(shù)據(jù)進行判斷，如果其大小超過一定閥值，則寫到磁盤上，否則直接放入內(nèi)存中

1 回答 1197 瀏覽 2-3 Map—Shuffle—Reduce

2018-12-13

攻城濕123

老師真牛比

2 4-6 基于用戶的推薦算法（理論）

2018-11-28

愛旅游的Henry

所謂的wordcount從詞面意思直接理解就是對一個單詞出現(xiàn)的次數(shù)進行統(tǒng)計，首先使用split將單詞給分好行，然后用map方法做一個統(tǒng)計，接下來shuffle就是把相同的單詞放在一起，最后的reduce就是同一個單詞出現(xiàn)的總數(shù)

1 2-1 WordCount實例回顧

2018-11-28

運行失敗了沒有報錯怎么回事

最新回答 / 陸米

main里面加這一行?

BasicConfigurator.configure();

看輸出日志

1 回答 1066 瀏覽 3-4 mapreduce實現(xiàn)矩陣相乘(3)

2018-11-19

圣所

怎么辦感覺看不懂？

0 5-1 課程總結(jié)

2018-11-08

小白問一句，左側(cè)矩陣是怎么循環(huán)遍歷的呀，只看到了左側(cè)矩陣第一行的處理，但最后是每一行都有

最新回答 / marvelousgirl

mapreduce框架會自動循環(huán)讀文本的每一行

1 回答 1156 瀏覽 4-4 基于物品的推薦算法（代碼）

2018-10-22

藍色和綠色是兩種不同的key值，為什么會進到同一個parition （2-3 Map-Shuffle-Reduce）

已采納回答 / _這個昵稱已被占用了_

因為老師的例子種reduce的partition只有兩個，輸入有3個key，所以其中必須有兩個key落到同一個partition內(nèi)。所有相同的key匯聚到一個partition，沒毛病。所有藍色的key都在一個partition內(nèi)，所有綠色的key都在一個partition內(nèi)，所有黃色的也一樣。只是可能有多個key公用一個partition而已。為什么藍色和綠色的兩個key會進入到一個partition呢，這個要看具體的key的值和shuffer算法。比如：藍色key=1，綠色key=3，黃色key=2，...

3 回答 1376 瀏覽 2-3 Map—Shuffle—Reduce

2018-10-07

老師我想知道，eclipse中是怎么將HDFS目錄結(jié)構(gòu)配置進來的

最新回答 / 麻雀加

連接HDFS的步驟//? ? 準備連接HDFS的操作支持類Configuration conf = new Configuration();//? ? 所要寫入的路徑，path要用于創(chuàng)建文件系統(tǒng)和創(chuàng)建連接hadoop的create路徑Path path = new Path("hdfs://192.168.43.134:9000/input");//? ? 創(chuàng)建文件系統(tǒng)對象FileSystem fs = path.getFileSystem(conf);//? ? 通過文件系統(tǒng)來創(chuàng)建一個IO流，輸出到ha...

1 回答 749 瀏覽 3-3 mapreduce實現(xiàn)矩陣相乘(2)

2018-10-06