MapReduce学习资料

Hadoop WordCount 入门
最新推荐文章于 2025-09-04 12:00:53 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zkyrjsxdm/article/details/51188847
本文提供了Hadoop WordCount程序的入门级讲解，并介绍了Hadoop的数据类型，适合初学者快速上手。
mapreduce学习资料
weixin_34127717的博客
05-26 95
http://blog.youkuaiyun.com/tianjun2012/article/category/6794531 http://blog.youkuaiyun.com/tianjun2012/article/details/62444281
MapReduce基础知识(个人总结)
hellosrc的博客
11-05 2269
MapReduce有三个进程: MrAppMaster: 负责整个程序的过程调度及状态协调 MapTask ReduceTask 类型对应: Java类型 Hadoop Writable类型 Boolean BooleanWritable Byte ByteWritable Int IntWritable Float FloatWritable Long LongWritable Double DoubleWritable String Text Map Ma
重读经典：Google MapReduce中文版
zealotcat的专栏
01-07 5507
Google MapReduce中文版    译者: alex  摘要MapReduce是一个编程模型，也是一个处理和生成超大数据集的算法模型的相关实现。用户首先创建一个Map函数处理一个基于key/value pair的数据集合，输出中间的基于key/value pair的数据集合；然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同中间key值的中间value值。现实世界中有很
推荐学习hadoop入门几本书（中文版）
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分布式应用与服务器架构专栏
08-21 6万+
在我学习hadoop的过程中，对中文版的书籍重点推荐以下两本（我都看过，并做过相应的实验） 第一本　hadoop实战 第二本　hadoop权威指南 另外有一本hadoop实战（hadoop in action）也可以。 更重要的还有一本英文版的书好像叫Pro hadoop，非常好，在最初部署和调整环境的时候，给我很大的帮助和指导。
MapReduce学习笔记
zhangyujie12138的博客
03-29 1572
在windows端使用java编写MapReduce并运行，运行成功后打包到阿里云上运行
Mapreduce实现机器学习(自己动手实现)
m0_55990500的博客
05-02 885
Mapreduce实现机器学习
MapReduce 学习指南
teletubbies的博客
06-08 256
大数据原理与应用 第七章 MapReduce 学习指南 该指南为厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》教材配套学习资料
MapReduce介绍
qq_25409421的博客
08-17 2万+
MapReduce是一个用于大规模数据处理的分布式计算模型，最初由Google工程师设计并实现的，Google已经将完整的MapReduce论文公开发布了。其中的定义是，MapReduce是一个编程模型，是一个用于处理和生成大规模数据集的相关的实现。用户定义一个map函数来处理一个Key-Value对以生成一批中间的Key-Value对，再定义一个reduce函数将所有这些中间的有相同Key的Value合并起来。很多现实世界中的任务都可用这个模型来表达。
mapreduce学习资料.zip
06-26
资源内容：Hadoop_MapReduce教程.doc；Hadoop_Mapreduce云计算_技术手册.pdf；Hadoop及Mapreduce入门.pptx；改进型MapReduce(第二版).pdf；
MapReduce学习文档
05-25
总的来说，这三个文件提供了从基础到高级，从理论到实践的全面MapReduce学习资料，可以帮助读者掌握这一核心的大数据处理技术。无论是对分布式计算感兴趣，还是在工作中需要处理大规模数据，深入理解MapReduce都是...
Hadoop-MapReduce-学习资料及文档.zip
10-02
内容概要： mr执行笔记； mapreduce框架的规范； wc流程.xls； wordcount的伪代码； yarn提交job的源码流程； YARN中提交job的详细流程； 打开流的关键代码； 打开流的调用流程； 日志格式；
MapReduce的学习资料 好好学习学习
03-18
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MapReduce学习资料压缩包
这可能意味着还有后续部分，或者是将MapReduce学习资料分成了不同的部分以便于逐步学习和理解。 标签"mapreduce"直接指向了这个压缩包的内容主题，即MapReduce相关资料。标签通常用于快速识别文件内容，便于分类和...
MapReduce 案例实战：日志分析与词频统计
X2829352498的博客
09-04 275
MapReduce 是 Hadoop 的核心计算模型，它通过Map（映射）和 Reduce（归约）两个阶段，实现对海量数据的并行处理。在大数据实战中，日志分析和词频统计是最经典的案例。本文将以日志分析为例，讲解 MapReduce 的原理与实战操作。MapReduce 是 Hadoop 的核心计算模型，通过完成海量数据处理。日志分析和词频统计是经典应用，能帮助我们掌握 MapReduce 的编程模式。掌握Mapper、Reducer、Driver 的编写及HDFS 文件操作。
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
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09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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