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《Spark与Hadoop大数据分析》一一2.1 Apache Hadoop概述

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第2章,第2.1节,作者:文卡特·安卡姆(Venkat Ankam) 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1 Apache Hadoop概述 Apache Hadoop 是一个软件框架,可以在具有数千个节点和 PB 级数据的大型集群上进行分布式处理。Apache Hadoop 集群可以使用故障率一般较高的低价通用硬件来构建。Hadoop 的设计能够在没有用户干预的情况下优雅地处理这些故障。此外,Hadoop 采用了让计算贴近数据(move computation to the data)的方法,从而显著降低了网络流量。它的用户能够快速开发并行的应用程序,从而专注于业务逻辑,而无需承担分发数据、分发用于并行处理的代码以及处理故障等繁重的工作。Ap

《Hadoop与大数据挖掘》——2.6 TF-IDF算法原理及Hadoop MapReduce实现

本节书摘来自华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章,第2.6节,作者 张良均 樊哲 位文超 刘名军 许国杰 周龙 焦正升,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率

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