MapReduce算法

MapReduce之PageRank算法简介

PageRank是由谷歌公司创始人之一拉里·佩奇提出的一种网页重要性评估算法，通过计算网页间的链接关系来衡量网页的重要程度。在互联网中，网页通过链接形成复杂的网络结构，PageRank利用这种结构来评估网页质量和重要性。PageRank的计算基于网页之间的链接传递投票权，具体步骤包括初始化每个网页的PageRank值和迭代计算，直至收敛为止。为了更好理解PageRank算法，可以通过一个简化的小型网络例子来说明。

算法与数据结构 0 2024-08-08

基于MapReduce的Apriori算法实现.zip

采用Hadoop平台实现了基于MapReduce的Apriori算法。实验在三台虚拟机上进行，安装Ubuntu系统并配置JDK、SSH和Hadoop环境。配置完成后，使用MapReduce组件进行数据处理，包括格式化NameNode、启动Hadoop进程，并通过JPS命令验证启动状态。测试使用WordCount示例确认Hadoop平台搭建成功后，将数据集从本地传输至HDFS，使用Apriori.jar包中的AprioriDriver驱动类运行Apriori算法，最终通过hadoop fs -cat命令查看输出结果。

Hadoop 0 2024-08-22

大数据：Hadoop MapReduce 基础和算法设计

探索 Hadoop MapReduce 框架的基础原理，了解其算法设计。

Hadoop 2 2024-04-30

MapReduce

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的并行编程模型，其核心思想是“映射”和“归约”。它借鉴了函数式编程和矢量编程语言的特性，使开发者无需掌握分布式并行编程，也能轻松地在分布式系统上运行程序。 在实际应用中，开发者需要定义两个函数：Map 函数将一组键值对映射为一组新的键值对，Reduce 函数则负责处理所有具有相同键的键值对，以实现数据的归约。

Hadoop 2 2024-05-23

基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法

针对大规模数据集，提出了基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法。

Hbase 0 2024-08-08

基于MapReduce实现物品协同过滤算法（ItemCF）

在大数据处理领域，MapReduce是一种广泛使用的编程模型，能够高效处理海量数据。探讨如何利用MapReduce实现物品协同过滤算法（ItemCF），这是推荐系统常用的算法。深入理解ItemCF原理，及其与MapReduce的结合方法。物品协同过滤算法（ItemCF）通过分析用户对物品的评价历史，找出物品间的相似性，为用户推荐未体验过的但与其喜欢物品相似的其他物品。MapReduce由Google提出，用于大规模数据集的分布式计算，通过Map和Reduce阶段实现并行处理和结果整合。适用于数据分析和搜索索引构建等任务。

Hadoop 0 2024-09-20

研究论文基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法综述

随着数据量的激增，传统算法已无法满足大数据挖掘需求，需要采用分布式并行的关联规则挖掘算法。MapReduce作为一种流行的分布式计算模型，因其简单易用、可扩展性强、自动负载平衡和容错性等优势，得到了广泛应用。对现有基于MapReduce的并行关联规则挖掘算法进行分类和综述，分析其优缺点及适用范围，并展望未来研究方向。

数据挖掘 2 2024-07-16

MapReduce 设计模式

这份关于 MapReduce 设计模式的 azw3 格式资源来自于网络。

Hadoop 5 2024-05-12

MapReduce 实战练习

通过资源中的 MapReduce 练习题，深入理解并掌握 MapReduce 核心概念及应用。

Hadoop 5 2024-05-15

MapReduce执行阶段

Map阶段：读取输入数据并将其映射为键值对。 Shuffle和Sort阶段：对map产生的键值对进行分发、排序和分区。 Reduce阶段：对分好区的键值对进行聚合、规约和输出。 框架应用：- Hadoop：MapReduce处理大规模数据的核心引擎。- Hive：使用MapReduce在HDFS上执行SQL查询。- HBase：使用MapReduce在HDFS上存储和处理大规模非关系数据。

Hadoop 2 2024-05-28