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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
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                                內(nèi)容實用
                            
                                9.5
                                簡潔易懂
                            
                                9.9
                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

代碼寫不動

沒有代碼下載嗎? 那我貼一個 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)
報這個錯誤時需要將舊版的 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博客
主要講解如何配置虛擬機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

假如一個用戶對一個物品有多種行為，比如點擊，收藏，搜索。權(quán)重咋給呢？

最新回答 / luozeng

做累加? ?粗心了

1 回答 1194 瀏覽 4-2 基于物品的推薦算法(理論)

2018-04-19

慕尼黑5219940

老師講的很不錯啊，普通話1級

1 2-1 WordCount實例回顧

2018-04-08

不要說不知道

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如果是字母會自動根據(jù)字典的順序進行排序，如果是數(shù)字則升序。

3 2-1 WordCount實例回顧

2018-03-28

一川煙草_0

請問分片是怎么分的，按文件內(nèi)容還是二進制？

1 2-1 WordCount實例回顧

2018-03-24

相似度矩陣×評分矩陣=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分矩陣的權(quán)重，等式結(jié)果為6*3矩陣是用戶對于6個物品的針對于物品相似度的評分矩陣。不知道我有沒有說清楚……

1 回答 4272 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 1053 瀏覽 5-1 課程總結(jié)

2018-03-17

自有如風

map3的時候轉(zhuǎn)出來的是反的，不過沒有影響

0 4-4 基于物品的推薦算法（代碼）

2018-03-16

自有如風

老師講的非常好，不過需要各位有基礎(chǔ)，等大家把矩陣相乘學完，再對比這個圖，能夠清晰的講解出map-shuffle-reduce對應(yīng)的區(qū)段，以及顏色塊內(nèi)對應(yīng)的鍵值對的集合，那就學到了！我也是回頭反過來才一一對應(yīng)起來的。

1 2-3 Map—Shuffle—Reduce

2018-03-15

自有如風

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

0 2-1 WordCount實例回顧

2018-03-15

自有如風

其實我覺得完全可以用二位數(shù)組來實現(xiàn)，沒必要搞這么麻煩，但是作為一個教程倒是不錯，學到了很多

0 3-4 mapreduce實現(xiàn)矩陣相乘(3)

2018-03-15

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開始學習

課程須知: 1、在學習本課程之前，需要學習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)學知識

老師告訴你能學到什么？: 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緩存實現(xiàn)矩陣相乘 5、簡單的推薦算法

微信掃碼，參與3人拼團

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Hadoop進階

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