《Hadoop与大数据挖掘》一2.7　本章小结-低调大师

《Hadoop与大数据挖掘》一2.7　本章小结

2017-06-25 510

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

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

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2.6.3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

2017-06-26

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前言为什么要写这本书最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”早在2012年，大数据（big data）一词已经被广泛提起，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。那时就有人预计，从2013年至2020年，全球数据规模将增长10倍，每年产生的数据量将由当时的4.4万亿GB，增长至44万亿GB，每两年翻一番。既然“大数据”浪潮已经来临，那么与之对应的大数据人才呢？在国外，大数据技术发展正如火如荼，各种方便大家学习的资料、教程应有尽有。但是，在国内，这种资料却是有“门槛”的。其一，这类资料是英文的，对于部分人员来说，阅读是有难

2017-06-26

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。