https://blog.csdn.net/laotumingke/article/details/66973260 https://blog.csdn.net/qq_24369113/article/details/53645474

一.Apriori算法性质 性质一: 候选的k元组集合Ck中,任意k-1个项组成的集合都来自于Lk. 性质二: 若k维数据项目集X={i1,i2,-,ik}中至少存在一个j∈X,使得|L(k-1)(j)|<k-1,则X不是频繁项集.即若Lk-1中有一个元素C包含一个项目i,使得|L(k-1)(j)|<k-1,则所有Lk-1与C中元素连接生成的候选k维数据项集不可能是频繁项目集. eg.购物篮中的任意一个项,如果它没有出现在至少本篮中两个项组成的至少两个频繁项对中,那么它不会是本篮中频繁三元组中

Apiroi算法在Hadoop MapReduce上的实现 输入格式: 一行为一个Bucket 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 1 3 5 7 9 12 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68

首先简单描述一下Apriori算法:Apriori算法分为频繁项集的产生和规则的产生. Apriori算法频繁项集的产生: 令ck为候选k-项集的集合,而Fk为频繁k-项集的集合. 1.首先通过单遍扫描数据集,确定每个项的支持度.一旦完成这一步,就可以得到所有频繁1-项集的集合F1 2.接下来,该算法将使用上一次迭代的发现的频繁(k-1)-项集,产生新的候选k-项集.候选的产生使用apriori-gen函数实现. 3.为了对候选项的支持度的计算,需要再扫描一遍数据集.使用子集函数确定包含在每一个

·背景 前一阵,一直在研究一些ML的东东,后来工作关系暂停了一阵.现在继续把剩下一些热门的算法再吃吃透,"无聊+逗比"地把他们搞到MapReduce上.这次选择的入手对象为Apriori,也就是大家俗称的"关联规则挖掘",有别于CF(协同过滤)的正交输出.再俗一点,就是常被人提及的"啤酒+面包"的故事. ·Apriori算法简介 在关联规则挖掘方面,有两项著名的算法:Apriori和FPgrowth.两者各有特点,由于计算量级别的差异,越来越多的

详细代码我已上传到github:click me 一. 实验要求         在 Spark2.3 平台上实现 Apriori 频繁项集挖掘的并行化算法.要求程序利用 Spark 进行并行计算. 二.算法设计 2.1 设计思路 变量定义 D为数据集,设Lk是k项频繁项集,Ck是k项候选集,每一行数据定义为一笔交易(transaction),交易中的每个商品为项item. 支持度: support, 即该项集在数据集D中出现的次数 算法流程 单机Apriori算法的主要步骤如下: 获取输入数据

Apiroi算法在Hadoop MapReduce上的实现 输入格式: 一行为一个Bucket 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 1 3 5 7 9 12 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68

面试回来之后把其中比较重要的问题记了下来写了个总结: (答案在后面) 1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 2.hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现 3.hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别 4.为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的 5.map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题 6.简单说一下hadoop和spark的shuffle过程 以下是自己的理解,如果有不对的地方希望各位

1.简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型,比如longwritable.text等 将键值对集合输入mapper进行业务处理过程,将其转换成需要的key-value在输出 之后会进行一个partition分区操作,默认使用的是hashpartitioner,可以通过重写hashpartitioner的getpartition方法来自定义分区规则 之后会对ke

在美国有这样一家奇怪的超市,它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售,并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加.这家超市的名字叫做沃尔玛. 你会不会觉得有些不可思议?虽然事后证明这个案例确实有根据,美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒.但这毕竟是事后分析,我们更应该关注的,是在这样的场景下,如何找出物品之间的关联规则.接下来就来介绍下如何使用Apriori算法,来找到物品之间的关联规则吧. 一. 关联分析概述 选

全文检索.数据分析挖掘.推荐系统.广告系统.图像识别.海量存储.快速查询 l Hadoop介绍 n Hadoop来源与历史 n Hadoop版本 n Hadoop开源与商业 l HDFS系统架构 n NameNode功能与原理 n DataNode功能与原理 n SecondaryNameNode功能与原理 n HDFS读取写入流程 n 理解HDFS Block l Hadoop权限与安全 l Hadoop运行模式介绍 l 实验: n 搭建单机版.伪分布式.分布式集群 n Hadoop命令使用

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

2016.10.13 20:28 很久没有写随笔了,自打小宝出生后就没有写过新的文章.数次来到博客园,想开始新的学习历程,总是被各种琐事中断.一方面确实是最近的项目工作比较忙,各个集群频繁地上线加多版本的提测,每次到了晚上就感觉很疲惫,另一方面确实是自己对自己最近有些放松,没有持续地学习.很庆幸今天能在一个忙碌的工作日后,开始着手这篇文章. 来到大数据前,我对大数据可以说是一无所知.诸如Hadoop.Hive等名词仅仅处于"听过"的阶段,完全不知道其作用.大数据的概念真的很多,想真正理

接上篇<hadoop 2.7.3本地环境运行官方wordcount>.继续在本地模式下测试,本次使用hdfs. 2 本地模式使用fs计数wodcount 上面是直接使用的是linux的文件系统.现在使用hadoop fs.在本地模式下,hadoop fs其实也是使用的linux的fs.下面示例说明: 2.1 验证FS cd /home/jungle/hadoop/hadoop-local ls -l total 116 drwxr-xr-x. 2 jungle jungle 4096 Jan

hadoop 2.7.3本地环境运行官方wordcount 基本环境: 系统:win7 虚机环境:virtualBox 虚机:centos 7 hadoop版本:2.7.3 本次先以独立模式(本地模式)来运行. 参考: hadoop docs ​ 1 hadoop 安装 java环境 yum install java-1.8.0-openjdk hadoop下载压缩包并安装 mkdir ~/hadoop/ cd ~/hadoop/ # http://apache.fayea.com/hadoop

Hadoop集群的配置(一) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

本文基于Hadoop1.X 概述 分布式文件系统主要用来解决如下几个问题: 读写大文件 加速运算 对于某些体积巨大的文件,比如其大小超过了计算机文件系统所能存放的最大限制或者是其大小甚至超过了计算机整个硬盘的容量的文件,这时需要将文件分割为若干较小的块,然后将这些块按照一定的规则分放在集群中若干台节点计算机里. 分布式文件系统的另一个作用是加速运算,在多台计算机上对每个子文件进行计算最后再汇总结果通常比在一台计算机上处理大量文件的运算要块.这种分而治之的思想倡导:与其追求造价昂贵的高性能计算机,

程序员必须要知道的Hadoop的一些事实.现如今,Apache Hadoop已经无人不知无人不晓.当年雅虎搜索工程师Doug Cutting开发出这个用以创建分布式计算机环境的开源软...... 1:Hadoop是由多个产品组成的. 人们在谈论Hadoop的时候,常常把它当做单一产品来看待,但事实上它由多个不同的产品共同组成. Russom说:"Hadoop是一系列开源产品的组合,这些产品都是Apache软件基金会的项目." 一提到Hadoop,人们往往将其与MapReduce放在一起

一.负责收集数据的工具:Sqoop(关系型数据导入Hadoop)Flume(日志数据导入Hadoop,支持数据源广泛)Kafka(支持数据源有限,但吞吐大) 二.负责存储数据的工具:HBaseMongoDBCassandraAccumulo MySqlOracleDB2 HDFS(Hadoop Distribut File System)2.0 三.底层组件Apache Common(通用模块).Avro(序列化成二进制).OS(Linux.windows...) 四.通用工具Zookeeper

在Ubuntu下安装与设置Hadoop的主要过程. 1. 创建Hadoop用户 创建一个用户,用户名为hadoop,在home下创建该用户的主目录,就不详细介绍了. 2. 安装Java环境 下载Linux环境下的JDK:jdk-8u111-linux-x64.tar.gz. 在usr下创建一个java文件夹,将jdk-8u111-linux-x64.tar.gz复制到java文件夹下面,并解压. 为了操作方便,为JDK文件夹建立一个链接: 编辑/etc/profile文件,在文件末位加上下列语句