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《Hadoop与大数据挖掘》一2.4.3 动手实践:编写Word Count程序并打包运行

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.4.3节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.4.3 动手实践:编写Word Count程序并打包运行 1)打开Eclipse,新建MapReduce工程,如图2-35、图2-36所示。需要配置Hadoop的安装目录,因为这里的Eclipse安装在Windows系统上,所以这里的Hadoop安装目录就是指Hadoop安装包的解压目录。建好的工程如图2-37所示(注意,这里还有相关jar包没有列出)。2)参考上一节的代码编写单词计数程序。 3)使用Eclipse的Export中的JAR file工具打包成jar包,如图2-38、图2-39所示。 4)获取导出的jar包,通过Linux连接

《Hadoop与大数据挖掘》一2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.5节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.5 K-Means算法原理及Hadoop MapReduce实现 2.5.1 K-Means算法原理K-Means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表。它是将数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则(如图2-45所示)。K-Means算法以欧氏距离作为相似度测度,求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标最小。算法采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数。 具体的算法步骤如下:1)随机在图中取K(这里K=2)个种子点。2)然后对图中的所有点求到这K个种子点的距离,假如点P

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