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Hadoop【亲自测试没问题 于是分享给初学者】  1、Hadoop简介1、hadoop的诞生Nutch和Lucene之父Doug Cutting在2006年完成Hadoop项目。Hadoop并不是一个单词，它来源于DougCutting小儿子对所玩的小象玩具牙牙学语的称呼。就像是google也是由小孩子命名一样。后又经过5年的开发，hadoop在所有云计算系统是稳居第一。

间Hadoop中map/reduce之WordCount实例——分解vs汇总一般的hadoop的编写，主要是编写Map和Reduce函数，也就是所谓的Map分解，Reduce汇总的过程，WordCount就是其典型。3、程序示例及注释 package test;import java.io.IOException;import jav

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的。它很好的解决了在高维空间搜索等问题。举个R树在现实领域中能够解决的例子吧：查找20英里以内所有的餐厅。如果没有R树你会怎么解决？一般情况下我们会把餐厅的坐标(x,y)分为两个字段存放在数据库中，一个字段记录经度，另一个字段记录纬度。这样的话我们就需要遍历所有的餐厅获取其位置信息，然后计算是否满足要求。如果一个地区有100家餐厅的话，我们就要进行100次位置

6个用于大数据分析的最好工具目录(?)[-]一Hadoop二HPCC三Storm四Apache Drill五RapidMiner六   Pentaho BI大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息

机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/zouxy09        今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。

问题1：空间数据挖掘有哪些常用方法，举例说明一种方法的原理及应用.答：空间数据挖掘的常用方法有：统计法，聚类方法，关联规则发掘方法，Rough集方法，神经网络方法，云理论，证据理论，模糊集理论，遗传算法等算法（出自丁信宙，仇环，苏晓庆. 基于云理论的缺损数据推理和预测 山东理工大学学报 2006年11月）。除此以外还有老师课件上提到的聚类检测，决策树方法等。       以下对于一

GIS Tools for HadoopBig Data Spatial Analytics for the Hadoop FrameworkView project onGitHubLooking at data without location, most of the time seems like look