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首頁(yè) 免費(fèi)課 Hadoop進(jìn)階問(wèn)答

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

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

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(xiě)相同的key，比如<1,Deer Bear Deer><2,Deer Bear Car>，map實(shí)際代碼寫(xiě)的時(shí)候只需要處理<1,Deer Bear Deer>，并且可以寫(xiě)兩次context.write("Deer", 1);也就是這個(gè)map在寫(xiě)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

自有如風(fēng)

我實(shí)際操作的時(shí)候碰到了一個(gè)\tmp permission 0700的錯(cuò)誤，這個(gè)是hadoop在Windows系統(tǒng) 的bug，但是我又沒(méi)辦法去編譯hadoop-core-xx.jar，所以我修改了下代碼的這個(gè)部分private static String hdfs = "hdfs://10.187.213.237:9000";，然后編譯好jar放到linux上面去，執(zhí)行hadoop jar Matrix-0.0.1-SNAPSHOT.jar，最后也能成功，希望給大家一個(gè)參考

2 3-3 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(2)

2018-03-15

自有如風(fēng)

其實(shí)很好，但是很多沒(méi)有講，至少你需要配置好hadoop，hadoop連接eclipse

6 3-3 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(2)

2018-03-15

慕前端6519303

job.setCacheFiles(new URI[]{new Path("/20180312/cache_for_111.txt#cache111").toUri()});

0 3-1 分布式緩存—DistributedCache

2018-03-13

慕慕2301547

split("[\t]")

0 3-3 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(2)

2018-03-12

違規(guī)先生3919226

不系統(tǒng)也不細(xì)致

1 4-3 基于物品的推薦算法（代碼）

2018-03-03

不想再做設(shè)計(jì)的阿碳

一臉懵逼。。。。

4 3-2 mapreduce實(shí)現(xiàn)矩陣相乘(1)

2018-03-03

qq_心明媚的很干凈_0

講的真的好啊

2 4-9 基于內(nèi)容的推薦算法（代碼）

2018-02-24

qq_心明媚的很干凈_0

為啥沒(méi)評(píng)論了

0 4-8 基于內(nèi)容的推薦算法（理論）

2018-02-24

wangsha0

不吹不黑，講得真不賴(lài)，可得好好學(xué)！

1 2-4 總結(jié)

2018-02-21

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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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