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Hadoop進(jìn)階

mooc小牧 JAVA開發(fā)工程師
難度中級(jí)
時(shí)長 3小時(shí) 3分
學(xué)習(xí)人數(shù)
綜合評(píng)分9.77
31人評(píng)價(jià) 查看評(píng)價(jià)
9.9 內(nèi)容實(shí)用
9.5 簡潔易懂
9.9 邏輯清晰
左側(cè)矩陣的一行要乘以右側(cè)的所有行,所以要用全局緩存

最新回答 / 李務(wù)實(shí)
沒連接上hadoop吧 百度一下確保連接上hadoop以后 再把hdfs的讀寫權(quán)限關(guān)閉 就可以創(chuàng)建了
follow老師的步驟完美運(yùn)行,我的hadoop版本是 2.8.2
這門課我的學(xué)習(xí)筆記,有源碼和ppt筆記,在github上,有興趣可以參考,
https://github.com/fpkgithub/BigDataLearning
java女程序員簽到處

已采納回答 / 玨子
出現(xiàn)了java.io.FileNotFoundException: matrix2 的錯(cuò)誤?修改mapper2@Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { super.setup(context); //通過輸入流將全局緩存變量中的 右側(cè)矩陣 讀入List<String>中 Configuration conf = context.getConfigur...

已采納回答 / 愛新覺羅_啟星
沒有,兩個(gè)的側(cè)重點(diǎn)不一樣,mapReduce適合對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高的計(jì)算(計(jì)算時(shí)中間結(jié)果溢寫到磁盤),io消耗大,spark是基于內(nèi)存的計(jì)算框架,計(jì)算速度是很快的。一個(gè)是 時(shí)間換空間 另一個(gè)是 空間換時(shí)間。
都說啦 是進(jìn)階啦 環(huán)境完全可以通過百度自己搭
代碼地址: https://github.com/nameistw/BigData/tree/master/hadoop/recommend
沒有代碼下載嗎? 那我貼一個(gè) https://github.com/nameistw/BigData/tree/master/hadoop/matrix
課程須知
1、在學(xué)習(xí)本課程之前,需要學(xué)習(xí)hadoop課程基礎(chǔ)篇,即掌握MapReduce作業(yè)的基本步驟。 2、需要掌握線性代數(shù)、向量等的基本數(shù)學(xué)知識(shí)
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、hadoop新舊版本的基本架構(gòu) 2、mapreduce作業(yè)的內(nèi)部原理 3、mapreduce作業(yè)重要參數(shù)的調(diào)優(yōu) 4、利用hadoop緩存實(shí)現(xiàn)矩陣相乘 5、簡單的推薦算法

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