目录1.K-means聚类算法1.1引言：1.2K-Means算法的基本思想1.3K-Means算法的优缺点：1.4K-Means算法的应用：2.K-means聚类算法的实现具体步骤2.1初始化聚类中心2.2计算每个数据点到聚类中心的距离2.3确定每个数据点所属聚类簇2.4更新聚类中心2.5循环执行步骤2-4，直到达到最大迭代次数或者聚类中心不再发生变化。3.K值的选取3.1手肘法基本介绍3.2手肘法的基本步骤4.数据集的导入与处理 4.1数据集的导入4.2数据集的降维处理5.聚类结果可视化6.不足与待改进7.完整代码8、结语1.K-means聚类算法1.1引言：K-Means是一种常用的无监

我想更新我在Mapper类中工作时设置的参数(在Driver类中)。我试过，context.getConfiguration().set("arg","updatedvalue")映射器内部。它确实更新了它，但reducer的输出全为零。请帮忙。映射器:-publicclassRecMapextendsMapper{publicstaticTreeMapco_oc_mat=newTreeMap();publicstaticHashMapuser_scoring_mat=newHashMap();publicstaticTreeMapsorted_user_scoring_mat=new

friend，我是Map-Reduce的新手，正在尝试一个只执行Mapper的例子；但输出很奇怪，出乎意料。如果我在这里遗漏了什么，请帮助我查找:代码部分:进口:importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.LongWritable;importorg.apache.hadoop.io.Text;importorg.apache.hadoop.mapreduce.Job;importorg.apache.hadoop.mapred

我正在学习Hadoop并尝试执行我的Mapreduce程序。所有Map任务和Reducer任务均已完成，但Reducer将Mapper输出写入输出文件。这意味着根本没有调用Reduce函数。我的示例输入如下所示1,a1,b1,c2,s2,d预期的输出如下1a,b,c2s,d下面是我的程序。packagepatentcitation;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.FileSystem;importorg.apache.hadoo

我一直在像这样在SSH上使用HadoopMapReduce命令:hadoopjar/usr/lib/hadoop-0.20-mapreduce/contrib/streaming/hadoop-streaming-2.0.0-mr1-cdh4.0.1.jar-file/nfs_home/appers/user1/mapper.py-file/nfs_home/appers/user1/reducer.py-mapper'/usr/lib/python_2.7.3/bin/pythonmapper.py'-reducer'/usr/lib/python_2.7.3/bin/pythonr

我有一个映射器，它输出句子中的每个字母，这是键，数字1作为它的值。例如，我的映射器将“你好吗”输出为H1o1w1a1r1e1y1o1u1我的reducer接受它并使用1来计算每个字母的出现次数。例如，它会输出字母“o”作为键，输出2作为它的值，因为它出现了两次。我的问题是我想计算每个字母在句子中出现的频率。为此，我需要访问句子中字母的总数(映射器输出的数量)。我是mapreduce的新手，所以我不确定最好的方法。 最佳答案 假设您的映射器正在获取一个完整的句子，您试图在其中找到频率并且您正在使用JavaAPI，您可以通过contex

我想用三个Mapper编写代码，其中两个将处理".csv"文件，其他是".xml"。我已经为来自here的.xml格式编写了XmlInputFormat现在我想知道我应该输入什么job.setInputFormatClass(...);还有我应该添加哪个以提供文件路径。TextInputFormat.addInputPath(...)TextOutputFormat.setInputPath(...)或TextInputFormat.addInputPath(...)TextOutputFormat.setInputPath(...) 最佳答案

我无法找到配置运行MapReduce1的Hadoop集群(CDH4)的最佳方法。我处于这样一种情况，我需要运行两个需要大量Java堆空间的映射器，以至于我不可能在每个节点上运行超过1个映射器——但同时我希望能够运行作业这可以受益于每个节点的许多映射器。我正在通过Cloudera管理UI配置集群，MaxMapTasks和mapred.map.child.java.opts似乎是相当静态的设置。我想要的是一个类似堆空间池的东西，有XGB可用，它可以容纳这两种作业，而不必每次都重新配置MapReduce服务。如果我运行1个映射器，它应该分配XGB堆-如果我运行8个映射器，它应该分配X/8GB

假设我有两个数据集:helloworldbyeworld和helloearthnewearth并且我想运行一个没有指定映射器类或化简器类的map-reduce任务，因此将调用默认的映射器和化简器——它们都是恒等函数。当我运行该作业时，输出为::0helloworld0helloearth12newearth12byeworld我很困惑为什么key像0和12？!当我在main()::中注释掉这些行时，我只是使用了默认的映射器和缩减器//job.setMapperClass(Map.class);//job.setCombinerClass(Reduce.class);//job.setR

您想要填充关联数组以执行映射端连接。你已经决定将这些信息放在一个文本文件中，将该文件放入DistributedCache并在您的处理任何记录之前的映射器。确定应该使用Mapper中的哪个方法来实现读取文件的代码，以及填充关联数组？映射或配置?? 最佳答案 我相信您正在寻找setup()方法。http://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/mapreduce/Mapper.html#setup%28org.apache.hadoop.mapreduce.Mappe