-
物品特征建模
查看全部 -
算法步驟--
查看全部 -
算法步驟--
查看全部 -
相似度矩陣 × 評分矩陣 = 推薦列表
算法步驟：
查看全部 -
余弦相似度
基于物品的推薦算法
基于用戶
基于內容
查看全部 -
不完整代碼
查看全部 -
，，，，，
查看全部 -
第1步驟：
第2步驟：
Hadoop分布式緩存：
加載到內存發生在Job執行之前，每個從節點各自都緩存一份相同的共享數據。如果共享數據太大，可以將共享數據分批緩存，重復執行作業。
查看全部 -
分片輸入--split
本地合并--combine
mapper--shuffle--reducer
查看全部 -
本地優化--combine
一個MapReduce作業中，以下三者的數量總是相等的：
partitioner的數量
reduce任務的數量
最終輸出穩?。ㄈ鏿art-r-00000）
查看全部 -
從分片輸入到Map：
查看全部 -
，，，，，
查看全部 -
YARN的設計減少了JobTracker的資源消耗，減少了Hadoop1.0中發生單點故障的風險。
查看全部 -
Split
map
shfull??
combine（本地reduce）
reduce
查看全部 -
ResourceManager
NodeManager
查看全部
舉報
0/150
提交
取消