hadoop 数据挖掘

最新推荐文章于 2023-12-27 01:45:39 发布
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#hadoop #数据挖掘

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hadoop 之Mahout 数据挖掘
FREEDOM
02-13 1843
Mahout 仅提供一些java的算法包，通过Mahout执行这些算法包，并把hdfs上的文件作为输入可以在hadoop上做分布式计算 提供的常用算法 Mahout 提供了常用算法的程序库，可以基于分布式做数据挖掘. 常见算法 回归算法：用于预测(日期交易量预测等等)。 比如身高和体重作为x,y坐标，给出一组人的身高体重，形成作为图上的一个个点(学习集), 计算出一条直线或者...
基于Hadoop的数据挖掘
12-05
基于Hadoop的数据挖掘
Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战
weixin_34055910的博客
06-22 632
1.概述 　　大数据时代，数据的存储与挖掘至关重要。企业在追求高可用性、高扩展性及高容错性的大数据处理平台的同时还希望能够降低成本，而Hadoop为实现这些需求提供了解决方案。面对Hadoop的普及和学习热潮，笔者愿意分享自己多年的开发经验，带领读者比较轻松地掌握Hadoop数据挖掘的相关知识。这边是笔者编写本书的原因。本书使用通俗易懂的语言进行讲解，从基础部署到集群管理，再到底层设计等内容均由...
《Hadoop基础教程》之初识Hadoop
上善若水任方圆
07-23 1838
        Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。          《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。   Hadoop历史         雏形开始...
hadoop数据挖掘解决方案.pdf
07-06
【标题】：“Hadoop数据挖掘解决方案.pdf” 【描述】：“Hadoop数据挖掘解决方案.pdf”文件主要探讨了基于Hadoop的数据挖掘平台的分析与设计，以及Hadoop在大数据解决方案中的作用。 【标签】：“互联网” 【内容...
Hadoop数据挖掘并行算法框架.pdf
07-14
综上所述，Hadoop数据挖掘并行算法框架在处理大数据集时展现出巨大的优势，尤其是在数据预处理、数据挖掘以及输出结果的生成上，能够实现高效的并行处理。随着大数据时代的发展，Hadoop云平台和Map/Reduce编程模型将...
hadoop数据挖掘解决方案.docx
07-14
【Hadoop 数据挖掘解决方案】 Hadoop 是一个基于Java的开源框架，主要用于处理和存储大规模数据。它由Apache软件基金会维护，旨在提供分布式文件系统（HDFS）和分布式计算（MapReduce）的能力，使得处理海量数据变...
如何提高基于hadoop数据挖掘算法的计算精准度.pdf
07-14
Hadoop数据挖掘算法的精准度是影响数据挖掘效果的关键因素。提高算法精准度，可以更好地服务于数据挖掘应用，进而提升数据挖掘的效率和价值。文章主要探讨了如何在Hadoop平台上提高数据挖掘算法的计算精准度，以优化...
云计算平台中分布式Hadoop数据挖掘关键技术研究（英文）.pdf
07-14
本文的研究主题为“云计算平台中分布式Hadoop数据挖掘的关键技术研究”。在大数据背景下，对海量数据进行快速且准确的挖掘是进行大数据统计和分析的基础。为提高数据挖掘中聚类分析的准确性和速度，本文提出了一种...
基于Hadoop云平台的海量数据挖掘方法.pdf
07-14
基于Hadoop云平台的海量数据挖掘方法.pdf
Hadoop生态系统中的数据挖掘与分析：基于SQL的支持
AI架构师小马
09-23 437
Hive 支持自定义函数，用户可以编写 Java 函数，将函数注册到 Hive 中，然后就可以像调用系统函数一样调用自定义函数。
大数据挖掘教程（零基础）-hadoop
hlhan12345的专栏
12-07 1563
大数据零基础教程 http://www.17zixueba.com/thread-2119-1-1.html
下代MapReduce预览 节点数翻倍最大达10000
qianzongming的专栏
08-21 2305
摘要：根据目前的状况来看，Hadoop作为企业级数据仓库体系结构核心技术，在未来的数年中将会保持持续增长的势头。下一代的MapReduce节点数将从目前的4000增加到6000-10000，其次并发的任务数从目前的40000增加到100000。 大数据革命正以Apache Hadoop为中心如火如荼的进行着。自从开源分布式数据处理平台在5年前发布时讨论之声就不绝于耳。在过去的一年
Hadoop 的机器学习与数据挖掘：Mahout 和 Spark MLlib
AI天才研究院
12-27 1331
1.背景介绍 Hadoop 是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据集。它的核心组件有 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和 MapReduce 计算模型。Hadoop 可以用于存储和处理大量数据，但是当需要进行机器学习和数据挖掘时，它并不是最佳选择。因为 Hadoop 的 MapReduce 模型不适合处理迭代计算和实时计算，这些计算是机器学习和数据挖掘的关键。 为了解决这个问题，Ap...
数据挖掘（hadoop的mapReduce技术概念）
CodeAsWind
09-18 1962
前言 海量数据处理是目前许多程序员面临的
大数据挖掘分析与应用 (八) hadoop项目实战-学习网站的用户日志分析
weixin_43872169的博客
04-14 612
实战项目：学习网站的用户日志分析 日志分析能做什么：1.推荐 2. 投放广告引流 3.统计 TOP N 4.预测 数据处理主要是两个：离线处理和在线处理 采集过来的日志： 1.数据不完整，不可用（脏数据） 用户行为日志分析的意义： 1.日志是网站的眼睛（引流，用户群体，网站的亮点） 2.日志是网站的神经（网页的布局非常重要，导航是否清晰） 3.日志是网站的大脑（统计最受欢迎的课程，每...
数据挖掘--Hadoop 日记
qing101hua的专栏
10-19 668
Hadoop
hadoop数据挖掘例子
最新发布
06-07
### Hadoop 数据挖掘 示例代码与教程 Hadoop 是一个开源的分布式计算平台，旨在利用普通服务器集群提供可靠、可扩展的大数据存储和计算能力[^4]。通过其分布式文件系统（HDFS）和 MapReduce 编程模型，Hadoop 能够支持大规模的数据挖掘任务，如聚类分析、关联规则挖掘等[^2]。 以下是一个简单的 Hadoop 数据挖掘示例代码，展示如何使用 Hadoop 进行关联规则挖掘： #### 示例代码：使用 Hadoop 实现关联规则挖掘 ```java import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; public class AssociationRuleMining { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, Text> { private final static Text one = new Text("1"); public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line, ","); while (tokenizer.hasMoreTokens()) { context.write(new Text(tokenizer.nextToken()), one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> { private Text result = new Text(); public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (Text val : values) { sum += Integer.parseInt(val.toString()); } result.set(String.valueOf(sum)); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "Association Rule Mining"); job.setJarByClass(AssociationRuleMining.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(Text.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` 此代码实现了一个简单的 MapReduce 程序，用于统计每个项目的出现次数。可以进一步扩展此代码以实现更复杂的关联规则挖掘算法。 #### Hadoop 数据挖掘教程推荐 1. **Hadoop 教程与示例** 提供了关于 Hadoop 的一站式大数据分析平台教程，包括 HDFS 和 MapReduce 的基本操作[^1]。 2. **Hadoop 数据分析高级教程** 在最后一章中研究了 Hadoop 的当前状态，并探讨了未来可能
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