《Hadoop与大数据挖掘》一2.6.2　Hadoop TF-IDF编程思路-低调大师

《Hadoop与大数据挖掘》一2.6.2　Hadoop TF-IDF编程思路

2017-06-25 626

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2.6.2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。

2.6.2　Hadoop TF-IDF编程思路

这里不再给出TF-IDF的单机算法实现，而直接给出其Hadoop算法实现思路，如图2-52所示。
具体算法描述如下。
Job1：针对每个文件集中的每个输入文件，分别统计其各个单词出现的次数，输出为<单词w|文件名f，该单词w在文件f中出现的次数f-w-count>。
Job2：针对Job1的输出，统计文件f中所有单词的个数（及一共有多少个唯一的单词），输出为<单词w|文件名f，该单词w在文件f中出现的次数f-w-count |文件f中的单词数f-length>。

Job3：先统

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《Hadoop与大数据挖掘》一2.6　TF-IDF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2.6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。 2.6　TF-IDF算法原理及Hadoop MapReduce实现 2.6.1　TF-IDF算法原理原理：在一份给定的文件里，词频（Term Frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数。这个数字通常会被正规化，以防止它偏向长的文件（同一个词语在长文件里可能会比在短文件里有更高的词频，而不管该词语重要与否）。逆向文件频率（Inverse Document Frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF可以由总文件数目除以包含该词语的文件的数目，再将得到的商取对数得到。某一特定文件内的高词语频

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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2.6.3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。 2.6.3　Hadoop TF-IDF编程实现这里给出的TF-IDF算法的测试数据使用的是Avro格式的。这里只对Avro进行简单介绍，如读者需要深入了解，可以上网查找相关资料。 Avro简介Avro是一个数据序列化的系统，它可以将数据结构或对象转化成便于存储或传输的格式。Avro设计之初就用来支持数据密集型应用，适合于远程或本地大规模数据的存储和交换。 Avro依赖于模式（Schema）。通过模式定义各种数据结构，只有确定了模式才能对数据进行解释，所以在数据的序列化和反序列化之前，必须先确定模式的结构。 Schema通过JSON对象表示。Sc

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