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Hadoop進階

mooc小牧 JAVA開發工程師
難度中級
時長 3小時 3分
學習人數
綜合評分9.77
31人評價 查看評價
9.9 內容實用
9.5 簡潔易懂
9.9 邏輯清晰
左側矩陣的一行要乘以右側的所有行,所以要用全局緩存

最新回答 / 李務實
沒連接上hadoop吧 百度一下確保連接上hadoop以后 再把hdfs的讀寫權限關閉 就可以創建了
follow老師的步驟完美運行,我的hadoop版本是 2.8.2
這門課我的學習筆記,有源碼和ppt筆記,在github上,有興趣可以參考,
https://github.com/fpkgithub/BigDataLearning
java女程序員簽到處

已采納回答 / 玨子
出現了java.io.FileNotFoundException: matrix2 的錯誤?修改mapper2@Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { super.setup(context); //通過輸入流將全局緩存變量中的 右側矩陣 讀入List<String>中 Configuration conf = context.getConfigur...

已采納回答 / 愛新覺羅_啟星
沒有,兩個的側重點不一樣,mapReduce適合對實時性要求不高的計算(計算時中間結果溢寫到磁盤),io消耗大,spark是基于內存的計算框架,計算速度是很快的。一個是 時間換空間 另一個是 空間換時間。
都說啦 是進階啦 環境完全可以通過百度自己搭
代碼地址: https://github.com/nameistw/BigData/tree/master/hadoop/recommend
沒有代碼下載嗎? 那我貼一個 https://github.com/nameistw/BigData/tree/master/hadoop/matrix
課程須知
1、在學習本課程之前,需要學習hadoop課程基礎篇,即掌握MapReduce作業的基本步驟。 2、需要掌握線性代數、向量等的基本數學知識
老師告訴你能學到什么?
1、hadoop新舊版本的基本架構 2、mapreduce作業的內部原理 3、mapreduce作業重要參數的調優 4、利用hadoop緩存實現矩陣相乘 5、簡單的推薦算法

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