件包含了空间谱估计理论与算法的示例程序,涵盖第2章至第14章内容,包括空间谱估计基础、线性预测算法、多重信号分类算法、最大似然及子空间拟合算法、旋转不变子空间算法、子空间迭代与更新、宽带信号的空间谱估计算法、空间分布式信号源参数估计、特殊阵列结构的空间谱估计、基于高阶统计量的空间谱估计、空间谱估计中的阵列误差校正、多维空间谱估计。
空间谱估计理论与算法-示例程序(下)_8-14章.rar
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在WordCount程序中,首先有一个输入文件,比如新闻文章或书籍。该文件被HDFS分割成多个块,分布在集群的不同节点上。MapReduce的工作流程分为两个主要阶段:
Map阶段:Hadoop将输入文件分块并分配到各个节点上的Mapper任务。Mapper任务读取文本,每行拆分成单词,并输出每个单词及其出现次数作为一个键值对。
Shuffle与Sort阶段:Mapper输出后,Hadoop进行shuffle和sort,将相同键的所有值聚集在一起,为Reducer提供输入。
Reduce阶段:Reduce任务合并来自多个Mapper的相同键值对,将所有相同单词的值相加,输出每个单词的总出现次数。
输出:结果写入到HDFS的某个目录,供后续使用或分析。
在WordCount.zip中,通常包含以下文件:- WordCount.java: 实现WordCount逻辑的Java源代码,包含Mapper和Reducer类。- pom.xml: Maven项目的配置文件,定义依赖和构建指令。- README.md: 包含关于如何运行程序的说明和指导。
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