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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

《Hadoop与大数据挖掘》一导读

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

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