MapReduce的常用算法

最新推荐文章于 2023-06-13 08:44:50 发布
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本系列文章基于《Data-Intensive Processing with MapReduce》一书，深入探讨如何利用MapReduce进行数据密集型文本处理，包括本地聚合方法及Hadoop计算共生矩阵实例，提供了实用的hadoop样例代码，帮助读者掌握这一高效的数据处理技术。

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本文另一地址见MapReduce的常用算法

      本系列文章翻译自博客codingjunkie.net ， 作者总结了在《Data-Intensive Processing with MapReduce》这本书中涉及到的处理数据的方法，并写了真实可用的hadoop样例代码来代替书中的伪码。遗憾的是这本书目前在国内还买不到，只能从Amazon.com上购买。

      本系列文章包括

用MapReduce进行数据密集型文本处理 - 本地聚合（Local Aggregation）-上

用MapReduce进行数据密集型文本处理 - 本地聚合（Local Aggregation）-下

用Hadoop计算共生矩阵（Co-Occurrence Matrix）

MapReduce算法之反转排序（Order Inversion）

MapReduce算法之二级排序（Order Inversion）

     这些算法在我以前翻译的另一篇文章《MapReudce模式、算法和用例》中都曾提及，而且其中还包含了更多的算法和场景，如果想了解更多的相关知识可以去看《MapReudce模式、算法和用例》
MapReduce算法
12-05
斯坦福大学的MapReduce算法介绍PPT
Hadoop MapReduce 图文代码讲解
最新发布
小方的博客
05-08 1896
2、MO阶段：会将MI的键值对里有用的数据转成键值对关系，这里是需要写代码写逻辑，在这里我们要实现单词计数，有用的东西就是单词本身以及个数,k1是没用的，所以在这个阶段需要把v1的字符串按照分隔符拆成数组，把单词通过数组循环取出来当作k2,并且把每一个单词赋值数量为1当作v2。5、RO阶段：会将RI阶段数据进行逻辑算法处理，这里是需要写代码写逻辑，此例子需要计数，所以把v3数据相加，k3直接转k4。首先要了解一下MapReduce的几个过程，每个数据集中需要编写的逻辑会有所不同，但是大致是差不多的。
Hadoop学习笔记—12.MapReduce中的常见算法
weixin_34248487的博客
11-18 555
Hadoop学习笔记—12.MapReduce中的常见算法 一、MapReduce中有哪些常见算法 　　（1）经典之王：单词计数 　　　　这个是MapReduce的经典案例，经典的不能再经典了！ 　　（2）数据去重 　　　　"数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选。统计大数据集上的数据种类个数、从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重。...
MapReduce常见算法
什么最重要？算法！！
04-06 3217
2016年4月6日18:28:29 MapReduce常见算法 作者：数据分析玩家        对于MapReduce，常见的算法有单词计数、数据去重、排序、TopK、选择、投影、分组、多表链接、单表关联。本文将具体阐述两个算法：数据去重与TopK。        为了让大家看的更清楚，现在将所用数据grade.txt数据列出： HeBei 568 HeBei 313 HeBei 60
MapReduce常用算法11
08-03
MapReduce常用算法11 - 双表关联、排序、去重、过滤 MapReduce是一种编程模型，广泛应用于大数据处理领域。其中，双表关联、排序、去重、过滤是常用的MapReduce算法。下面，我们将详细介绍这些算法的实现原理和...
用MapReduce实现KMeans算法
01-03
实现KMeans算法时，Java是常用的语言，因为Hadoop的原生API是用Java编写的。开发者需要熟练掌握Hadoop的InputFormat、OutputFormat和RecordReader等接口，以正确读取和写入HDFS上的数据。同时，还需要理解MapReduce...
基于物品的协同过滤算法 （mapreduce）
02-21
《基于物品的协同过滤算法在MapReduce框架下的实现与应用》 协同过滤（Collaborative Filtering，简称CF）是推荐系统中最常用的一种算法，它基于用户的行为数据来预测他们可能感兴趣但尚未接触过的物品。而基于物品...
基于MapReduce实现物品协同过滤算法（ItemCF）
04-18
本话题主要探讨如何利用MapReduce来实现物品协同过滤算法（Item-based Collaborative Filtering, 简称ItemCF），这是一种推荐系统中常用的算法。我们将深入理解ItemCF的原理，以及如何将其与MapReduce相结合。 **...
用Erlang实现MapReduce算法(一)
笑看云飞处 - 专注于:互联网 电子商务 大数据 欢迎来访!
08-04 2454
用Erlang实现MapReduce算法（一) 出处: 由于cnblogs的代码着色系统不支持erlang，所以就直接从博客上贴过来了，如果大家看的不习惯的话，就直接来我的博客上看吧 本文章为本人个人博客相应文章的镜像： 原文地址： http://
MapReduce算法例析
weixin_33804582的博客
12-17 330
8.1 连接(join)算法 笛卡尔积的运算： 笛卡尔积运算+约束->连接操作： θ连接： 自然连接(一种特殊的θ连接)： Map-Reduce-Merge关系连接算法的实现： Hash Join： 方式一： 方式二： MapReduce上的二路join： MapReduce上的多路jo...
Map/Reduce 算法面试问题列表
看上去很美
03-21 326
Map/Reduce功能很强大，只要设定合理Key、Value，我们经常碰到的算法大部分都可以实现。假如能把下面几个算法问题，用Map/Reduce方式实现，那么Map/Reduce编程可以说已经运用很纯熟了。 初级篇 0. 实现Word Count 中级篇 1. Map/Reduce方式实现矩阵相乘 2. Map/Reduce方式实现PageRank算法 3. ...
mapreduce 算法_MapReduce算法–顺序反转
最佳 Java 编程
06-05 200
mapreduce 算法 这篇文章是介绍MapReduce算法的系列文章的另一部分，该书在使用MapReduce进行数据密集型文本处理中找到。 先前的文章是Local Aggregation ， Local Aggregation PartII和创建共现矩阵 。 这次我们将讨论阶数反转模式。 顺序反转模式利用的MapReduce来计算所需要的提前将被操纵的数据的减速推送数据的排序阶段..你关闭...
MapReuce 算法设计(一)---Combiner 和 In-Mapper Combing
weixin_30642029的博客
04-16 255
MapReduce 算法设计 MapReduce 是一种编程模式，在很大程度上借鉴了函数式语言。它主要的思想是分而治之（divide and conquer）。将一个大的问题切分成很多小的问题，然后在集群中的各个节点上执行，这既是Map过程。在Map过程结束之后，会有一个Ruduce的过程，这个过程即将所有的Map阶段产出的结果进行汇集。 上述过程可以说是一个显而易见的过程，所以说Ma...
MapReduce算法模式
sunhongjing的专栏
03-10 1397
原文：http://www.kamang.net/node/223读者是没有耐心的，我也没有，所以先说结论：你可以不用编程序，只要鼠标点几下拖动些图标，改改参数，就能完成过亿数据的分布处理程序。当然，这么理想的目标现在还没有达到，但路已经明明白白的展现在面前了，至少我们已经走了接近一半了。首先说明， MapReduce算法本身就来自于函数式编程，因此用FP的思路
MapReduce编程
陆卿之的博客
06-13 3389
MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。它将数据分成多个小块，然后在多个计算节点上并行处理这些小块。MapReduce的工作原理如下：Map阶段：将输入数据分成多个小块，然后在多个计算节点上并行处理这些小块。每个计算节点都会执行Map函数，将输入数据转换成键值对。Shuffle阶段：将Map函数的输出结果按照键进行分组，然后将同一组的键值对发送到同一个Reduce节点上。
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