《Hadoop与大数据挖掘》一2.6.3　Hadoop TF-IDF编程实现-低调大师

《Hadoop与大数据挖掘》一2.6.3　Hadoop TF-IDF编程实现

2017-06-25 589

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

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

2017-06-26

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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2.7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。 2.7　本章小结本章首先介绍了Hadoop的基本概念、原理以及Hadoop生态系统各个框架。接着，介绍了Hadoop的安装配置以及开发环境IDE配置。在此基础上介绍了Hadoop常用的集群命令、Hadoop MapReduce编程开发原理，针对MapReduce编程开发，详细介绍了Map-Reduce原理、单词计数源码分析，结合源码分析了MapReduce原理。在本章的最后两个小节，分别介绍了数据挖掘中的经典算法：K-Means算法、TF-IDF算法，并针对其Hadoop MapReduce实现进行了详细分析。同时，本章中包含大量动手实践章节

2017-06-26

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