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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

anorange7

很不錯(cuò)。很詳細(xì)。

0 4-9 基于內(nèi)容的推薦算法（代碼）

2019-06-16

五行_缺錢

添加一個(gè)log4j.properties就可以打印日志了

0 4-4 基于物品的推薦算法（代碼）

2019-05-23

五行_缺錢

其實(shí)可以直接本地調(diào)試的，對(duì)于新手來(lái)說(shuō)友好一點(diǎn)，配置連接hadoop服務(wù)器的環(huán)境能折騰死新手
https://www.polarxiong.com/archives/Hadoop-Intellij%E7%BB%93%E5%90%88Maven%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%92%8C%E8%B0%83%E8%AF%95MapReduce%E7%A8%8B%E5%BA%8F-%E6%97%A0%E9%9C%80%E6%90%AD%E8%BD%BDHadoop%E5%92%8CHDFS%E7%8E%AF%E5%A2%83.html

2 3-3 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(2)

2019-05-21

慕粉2569648

感謝老師的精彩授課！

0 5-1 課程總結(jié)

2019-05-20

柚璽w

Hadoop 1.2.1版本

private static String cache = "/ItemCF/step1_output1/part-r-00000.txt";

DistributedCache.addCacheFile(new URI("/ItemCF/step1_output1/part-r-00000#itemUserScore1"),conf);

0 4-4 基于物品的推薦算法（代碼）

2019-04-30

mayiak47

厲害厲害，簡(jiǎn)單明了，就是基礎(chǔ)篇部分講的少了點(diǎn)

1 1-1 hadoop體系架構(gòu)

2019-03-21

Mr_黃黃

Mapper2步驟的時(shí)候有一些小問(wèn)題，進(jìn)行相似度分母計(jì)算時(shí)，按照下劃線分割后進(jìn)行分值相乘的數(shù)據(jù)應(yīng)該是位置為1的數(shù)據(jù)。

0 4-4 基于物品的推薦算法（代碼）

2019-02-17

慕移動(dòng)4095405

聲音好聽(tīng) 可以加老師微信？

1 5-1 課程總結(jié)

2019-02-15

qq_慕先生1316513

reduce的合并是無(wú)序的吧，所以這個(gè)合并的結(jié)果也是錯(cuò)的吧，可能后邊會(huì)再排序？
【矩陣轉(zhuǎn)置操作】設(shè)A為m×n階矩陣（即m行n列），第i 行j 列的元素是a（i，j），即：A=a（i，j），定義A的轉(zhuǎn)置為這樣一個(gè)n×m階矩陣B，滿足B=a（j，i），即 b (i,j)=a（j，i）（B的第i行第j列元素是A的第j行第i列元素），記A'=B。(有些書記為AT=B，這里T為A的上標(biāo)）

0 3-3 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(2)

2018-12-22

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(shí)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

慕慕3214026

mdzz 說(shuō)用二維數(shù)組實(shí)現(xiàn)的那個(gè)，你懂這個(gè)教程的意義了嗎。

1 3-4 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(3)

2018-12-19

多年以后A

內(nèi)容不能少于5個(gè)字符

0 2-1 WordCount實(shí)例回顧

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(ài)旅游的Henry

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

1 2-1 WordCount實(shí)例回顧

2018-11-28

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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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