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Hadoop入门

本文讲的是Hadoop入门,【IT168 资讯】一、概论作为Hadoop程序员,他要做的事情就是:1、定义Mapper,处理输入的Key-Value对,输出中间结果。2、定义Reducer,可选,对中间结果进行规约,输出最终结果。3、定义InputFormat 和OutputFormat,可选,InputFormat将每行输入文件的内容转换为Java类供Mapper函数使用,不定义时默认为String。4、定义main函数,在里面定义一个Job并运行它。然后的事情就交给系统了。1.基本概念:Hadoop的HDFS实现了google的GFS文件系统,NameNode作为文件系统的负责调度运行在master,DataNode运行在每个机器上。同时Hadoop实现了Google的MapReduce,JobTracker作为MapReduce的总调度运行在master,TaskTracker则运行在每个机器上执行Task。2.main()函数,创建JobConf,定义Mapper,Reducer,Input/OutputFormat 和输入输出文件目录,最后把Job提交給JobTracker,...

Spark随机森林实现学习

前言 最近阅读了spark mllib(版本:spark 1.3)中Random Forest的实现,发现在分布式的数据结构上实现迭代算法时,有些地方与单机环境不一样。单机上一些直观的操作(递归),在分布式数据上,必须进行优化,否则I/O(网络,磁盘)会消耗大量时间。本文整理spark随机森林实现中的相关技巧,方便后面回顾。 随机森林算法概要 随机森林算法的详细实现和细节,可以参考论文Breiman 2001。这里简单说说大体思路,方便理解代码。 随机森林是一个组装(ensemble model)模型,内部的模型使用决策树。基本思想是生成很多很多决策树(构成森林),最后由这些决策数一起投票决定最终结果。生成树的过程中,从行和列两个方向添加随机过程。行方向,在构建每棵树前,使用有放回抽样(称为Bootstrapping),得到训练数据。列方向,每次选择切分点时,对feature进行无放回随机抽样,得到一个feature子集,在当前节点上,只使用这些子集对应的数据计算最优切分点。这也是为什么此算法称为随机森林,是不是很直观。相比于单一决策树,随机森林有以下一些优点: 结果比较稳定,不容易...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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