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Hadoop MapReduce提供了tfidf源代码的实现。

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简介：
通过运用MapReduce技术来计算TF-IDF，该程序采用了Hadoop 2.7.7版本，并基于某篇教程中提供的手写代码进行了实现，目前已经能够成功运行。若在使用过程中遇到任何疑问或需要进一步的协助，欢迎在留言区提出。

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  • Hadoop MapReduce的TF-IDF源码实现
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    本项目旨在深入解析Hadoop框架下MapReduce编程模型的具体应用，通过实践编写高效能的TF-IDF算法源代码，以提升文本数据处理能力。 用MapReduce实现TF-IDF，Hadoop版本是2.7.7，参考某教程亲自手写的代码可以运行。如果有问题欢迎留言讨论。
     
  • Hadoop MapReduce下的Naive Bayes实现
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    本篇文章主要探讨了在Hadoop MapReduce框架下实现朴素贝叶斯算法的方法和流程，分析其适用场景与优势。 Hadoop MapReduce 可以用来实现 NaiveBayes 朴素贝叶斯算法。
     
  • Hadoop/MapReduce矩阵乘法实现及代码展示
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    本篇文章详细介绍了如何使用Hadoop和MapReduce框架来实现大规模数据下的矩阵乘法，并展示了具体的代码实现过程。适合对分布式计算感兴趣的读者学习参考。 最近在研究Hadoop与MapReduce技术，发现网上的教程大多仅以WordCount程序为例进行讲解，内容较为简单。因此我编写了一个更复杂的示例代码——矩阵乘法运算，并将其上传供大家学习参考。 该实验的调用方法如下：执行`hadoop jar matrix.jar com.baosight.mapred.test.MatrixMulti left:/tmp/a right:/tmp/b output:/tmp/c leftprefix:000000_ rightprefix:000000_` 参数说明： 1. 参数1：左矩阵路径（如/tmp/a） 2. 参数2：右矩阵路径（如/tmp/b） 3. 参数3：输出结果路径，即左矩阵乘以右矩阵后的结果存放位置 4. 参数4：左矩阵文件前缀，例如对于路径`/tmp/a/000000_0`, `/tmp/a/000001_1`, 文件的前缀为`00000` 5. 参数5：右矩阵文件前缀 注意左右矩阵是按列存储的，每个文件仅存放一列值。例如一个2x2单位矩阵，其中左矩阵路径下的`/tmp/a/00000_1`和右矩阵路径下的相应位置分别存放了两列数据： - `leftprefix: 0000` - `/tmp/b/0000_1` 存放的是第二列值（如：1, 2） 通过这种方式，可以更深入地理解Hadoop与MapReduce在处理复杂运算中的应用。
     
  • Hadoop MapReduce编程实例的完整源码
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    本资源提供一系列详细的Hadoop MapReduce编程案例源代码，涵盖数据处理、分析等多个应用场景，适合初学者快速上手及深入学习。 我编写了一个Hadoop MapReduce实例的源代码，并希望与大家分享以帮助正在学习MapReduce编程的朋友。网上虽然有很多关于wordcount的例子，但实际操作中的其他完整示例却不多见。 该资源包括完整的实例源码、编译配置文件、测试数据集以及可执行jar文件和运行脚本的操作步骤说明文档。通过这个例子的学习，你可以掌握基本的MapReduce编程技巧，并了解如何在Java中进行代码编写与调试，打包成jar格式以便于部署到Hadoop集群上。 如果你对学习过程中的问题感到困惑或需要进一步的帮助，请随时提问。需要注意的是，由于我自己也是初学者，在使用和理解Hadoop方面仅有一年的经验积累，因此对于一些复杂的问题可能无法提供解答。希望这个资源能够为正在探索MapReduce技术的朋友带来帮助，并且也希望能得到大家的一点支持（例如通过平台认可的形式给予一定的反馈），这将是对我的努力的一种鼓励与肯定。
     
  • Hadoop MapReduce 实现倒排索引(InvertedIndexer)
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    本项目介绍如何使用Hadoop MapReduce框架实现高效的倒排索引(Inverted Index)构建过程。通过Map和Reduce任务优化大规模文本数据处理，提高搜索系统的性能与响应速度。 Hadoop MapReduce 可以用来实现 InvertedIndexer 倒排索引，并且功能有效。
     
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    本项目基于Hadoop MapReduce框架实现了MR_DesicionTreeBuilder算法，用于大规模数据集上的高效决策树构建。 Hadoop MapReduce 可以用来实现 MR_DesicionTreeBuilder 决策树算法。
     
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    本书通过丰富的Hadoop MapReduce实践案例，深入浅出地讲解了大数据处理技术的应用与实现方法。适合数据工程师阅读参考。 初学大数据Hadoop时，自己编写了一些实践练手的示例。这些示例非常全面，并附有目录，内容清晰易懂。
     
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    本课程聚焦于Java编程语言在大数据处理框架Hadoop MapReduce中的应用，通过深入浅出地讲解MapReduce核心概念及其工作原理，并结合具体实例和源代码解析，帮助学习者掌握实际开发技能。适合有一定Java基础并希望进入大数据领域的开发者学习。 Java操作Hadoop MapReduce的基本实践源码。