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Hadoop進(jìn)階

            
                mooc小牧
            
            JAVA開(kāi)發(fā)工程師
                    
                難度中級(jí)
            
                時(shí)長(zhǎng) 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(jiǎn)潔易懂
                            
                                9.9
                                邏輯清晰

全部評(píng)論問(wèn)答未解決精華

代碼寫不動(dòng)

沒(méi)有代碼下載嗎? 那我貼一個(gè) https://github.com/nameistw/BigData/tree/master/hadoop/matrix

2018-04-29

qq_o_65

The method addInputPath(JobConf, Path) in the type FileInputFormat is not applicable for the arguments (Job, Path)
報(bào)這個(gè)錯(cuò)誤時(shí)需要將舊版的 API org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
換成 org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;

0 3-3 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(2)

2018-04-28

qq_天_akyCVX

老師真贊！

1 4-2 基于物品的推薦算法(理論)

2018-04-22

黃阿馬

hadoop 1.2.1版本
conf.set("fs.defaultDF,hdfs")改成
conf.set("fs.default.name", hdfs);

2 3-3 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(2)

2018-04-21

黃阿馬

建議大家可以先看一下這個(gè)博客
主要講解如何配置虛擬機(jī)centos，安裝配置hadoop環(huán)境，將eclipse與hadoop連接
http://www.cnblogs.com/xia520pi/category/346943.html

2 1-1 hadoop體系架構(gòu)

2018-04-20

假如一個(gè)用戶對(duì)一個(gè)物品有多種行為，比如點(diǎn)擊，收藏，搜索。權(quán)重咋給呢？

最新回答 / luozeng

做累加? ?粗心了

1 回答 1179 瀏覽 4-2 基于物品的推薦算法(理論)

2018-04-19

慕尼黑5219940

老師講的很不錯(cuò)啊，普通話1級(jí)

1 2-1 WordCount實(shí)例回顧

2018-04-08

不要說(shuō)不知道

謝謝老師講的很清晰明了贊贊！

0 5-1 課程總結(jié)

2018-04-02

叫我丶鄧先森

在Shuffle（洗牌）階段，key如果是字母會(huì)自動(dòng)根據(jù)字典的順序進(jìn)行排序，如果是數(shù)字則升序。

3 2-1 WordCount實(shí)例回顧

2018-03-28

一川煙草_0

請(qǐng)問(wèn)分片是怎么分的，按文件內(nèi)容還是二進(jìn)制？

1 2-1 WordCount實(shí)例回顧

2018-03-24

相似度矩陣×評(píng)分矩陣=推薦列表怎么理解

最新回答 / jackXu2017

根據(jù)相似度矩陣作為修改用戶評(píng)分矩陣的權(quán)重，等式結(jié)果為6*3矩陣是用戶對(duì)于6個(gè)物品的針對(duì)于物品相似度的評(píng)分矩陣。不知道我有沒(méi)有說(shuō)清楚……

1 回答 4257 瀏覽 4-2 基于物品的推薦算法(理論)

2018-03-19

老師的eclipse是如何安裝這些插件的

最新回答 / qq_魔方_3

idea怎么集成這這些插件？

1 回答 1032 瀏覽 5-1 課程總結(jié)

2018-03-17

自有如風(fēng)

map3的時(shí)候轉(zhuǎn)出來(lái)的是反的，不過(guò)沒(méi)有影響

0 4-4 基于物品的推薦算法（代碼）

2018-03-16

自有如風(fēng)

老師講的非常好，不過(guò)需要各位有基礎(chǔ)，等大家把矩陣相乘學(xué)完，再對(duì)比這個(gè)圖，能夠清晰的講解出map-shuffle-reduce對(duì)應(yīng)的區(qū)段，以及顏色塊內(nèi)對(duì)應(yīng)的鍵值對(duì)的集合，那就學(xué)到了！我也是回頭反過(guò)來(lái)才一一對(duì)應(yīng)起來(lái)的。

1 2-3 Map—Shuffle—Reduce

2018-03-15

自有如風(fēng)

看到后面的又反過(guò)來(lái)看前面，才開(kāi)始明白，map實(shí)際代碼只用處理一行，而且可以重復(fù)寫相同的key，比如<1,Deer Bear Deer><2,Deer Bear Car>，map實(shí)際代碼寫的時(shí)候只需要處理<1,Deer Bear Deer>，并且可以寫兩次context.write("Deer", 1);也就是這個(gè)map在寫的時(shí)候，實(shí)際上代碼是context.write("Deer", 1);context.write("Bear", 1);context.write("Deer", 1);

0 2-1 WordCount實(shí)例回顧

2018-03-15

自有如風(fēng)

其實(shí)我覺(jué)得完全可以用二位數(shù)組來(lái)實(shí)現(xiàn)，沒(méi)必要搞這么麻煩，但是作為一個(gè)教程倒是不錯(cuò)，學(xué)到了很多

0 3-4 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(3)

2018-03-15

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開(kāi)始學(xué)習(xí)

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(jiǎn)單的推薦算法

微信掃碼，參與3人拼團(tuán)

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Hadoop進(jìn)階

假如一個(gè)用戶對(duì)一個(gè)物品有多種行為，比如點(diǎn)擊，收藏，搜索。權(quán)重咋給呢？

相似度矩陣×評(píng)分矩陣=推薦列表 怎么理解

老師的eclipse是如何安裝這些插件的

假如一個(gè)用戶對(duì)一個(gè)物品有多種行為，比如點(diǎn)擊，收藏，搜索。權(quán)重咋給呢？

相似度矩陣×評(píng)分矩陣=推薦列表怎么理解