已閱讀1頁,還剩73頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著計(jì)算機(jī)處理能力的突飛猛進(jìn),現(xiàn)實(shí)生活中數(shù)據(jù)量的逐漸增加,人們能夠通過數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)來挖掘數(shù)據(jù)中存在的信息。聚類是對(duì)點(diǎn)集進(jìn)行考察并按照某種距離測(cè)度將它們聚成多個(gè)簇的過程,它是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中重要的技術(shù)之一。
Hadoop是Apache下的項(xiàng)目,它是用來作為構(gòu)建云平臺(tái)的計(jì)算框架。在這個(gè)平臺(tái)上,使用HDFS來存放數(shù)據(jù),使用MapReduce編程方法對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
本文介紹了Hadoop的子項(xiàng)目HDFS和Map
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于Hadoop平臺(tái)下回歸算法的性能研究.pdf
- Hadoop平臺(tái)下基于密度的K-Medoids聚類算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- Hadoop平臺(tái)下的作業(yè)調(diào)度算法的研究.pdf
- 基于Hadoop云平臺(tái)下的協(xié)同過濾算法研究.pdf
- Hadoop平臺(tái)下基于遺傳算法的作業(yè)調(diào)度研究.pdf
- Hadoop平臺(tái)下的作業(yè)調(diào)度算法研究及應(yīng)用.pdf
- 基于Hadoop云計(jì)算平臺(tái)的K-Means聚類算法研究.pdf
- 基于Hadoop平臺(tái)的K-Medoids聚類算法的研究與優(yōu)化.pdf
- Hadoop平臺(tái)下的分布式聚類算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- Hadoop平臺(tái)下調(diào)度算法和下載機(jī)制的優(yōu)化.pdf
- Hadoop平臺(tái)下的分布式SVM算法及其應(yīng)用研究.pdf
- Hadoop平臺(tái)下基于HBase的海量數(shù)據(jù)處理研究.pdf
- 基于Hadoop云平臺(tái)下的客流量預(yù)測(cè)研究.pdf
- Hadoop平臺(tái)下垃圾短信過濾系統(tǒng)的研究.pdf
- Hadoop平臺(tái)下數(shù)據(jù)挖掘的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于Hadoop平臺(tái)下的集群渲染系統(tǒng)作業(yè)管理的研究.pdf
- 基于Hadoop平臺(tái)的分類算法研究.pdf
- 基于Hadoop平臺(tái)的聚類算法研究.pdf
- 基于Hadoop云計(jì)算平臺(tái)下DDoS攻擊防御研究.pdf
- 基于Hadoop平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘算法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論