Hadoop数据挖掘算法实现

基于 Hadoop 的数据挖掘算法实现，蛮适合想搞大数据方向的你。Hadoop 的 HDFS、MapReduce 这些都不陌生吧？嗯，文里讲得还挺细，尤其是跟 HBase 搭配做聚类那块，K-Means 和 PAM 都上手实战了。整个系统从用户层到底层驱动都搭好了，挺有借鉴意义的。尤其你要做个推荐系统或者用户画像那类的项目，这内容就对路子了。顺便说一句，代码不是复杂，逻辑也清晰，新手也能跟上节奏。

Hadoop 0 2025-06-25

Hadoop基础知识与发展历程入门指南

Hadoop 的入门知识点和发展史，算是新手上路的必修课了。讲得比较通俗，适合你刚接触大数据的时候翻一翻，像看地图一样，一下就知道该往哪儿走。 Hadoop 的核心概念讲得还挺清楚，从MapReduce到HDFS，都有提到，没啥废话。尤其是分布式存储那块，解释得比较贴地气，理解起来不费劲。 发展历程部分挺有意思的，从最早的 Nutch 项目聊起，到 Yahoo 接手，Apache 孵化出来整个生态，像看技术圈的“创业故事”。对了解行业背景挺有。 如果你想更深入看看HDFS的结构或者部署细节，我这边也顺手挑了几个还不错的扩展资料，配合着看，事半功倍： Hadoop HDFS 分布式存储机制

Hadoop 0 2025-06-25

Hadoop Eclipse Plugin 2.7.7

hadoop-eclipse-plugin-2.7.7.jar 的安装挺方便，直接用win7 + jdk1.8.0_191 + eclipse4.8 + ant1.10.5搭配就能跑，嗯，已经试过，能用。 插件的兼容性还不错，适配eclipse4.8没啥问题，编译过程也挺顺，基本一步到位，响应也挺快。 这个版本蛮适合搞Hadoop 2.7.7的小伙伴，跑 MapReduce 任务或者搭环境的时候挺方便，开发体验也还可以。 如果你想了解怎么编译这个插件，可以看看hadoop-eclipse-plugin-2.7.7.jar 插件的编译自动生成，写得挺详细。 哦对了，除了这个版本，还有个hadoo

Hadoop 0 2025-06-25

Hadoop本地文件上传到HDFS

本地文件上传到 HDFS 这事儿，其实不复杂。用的是 Hadoop 的FileSystem API，逻辑清晰，代码也比较好上手。你只要准备好本地文件路径，再指定好 HDFS 目标路径，几行代码就能搞定上传。而且配置方式也挺直观，Configuration对象管配置信息，FileSystem对象负责操作文件系统，用着还蛮顺。整个过程基本上就是：拿到文件系统 → 检查目录 → 上传 → 关闭连接，清晰明了。 HDFS 的URI 写法类似hdfs://192.168.xxx.xxx:9000，要跟你的集群配置一致，不然连不上。路径这块，也挺灵活，比如你可以用Path对象快速拼接目录，自动创建也方便。

Hadoop 0 2025-06-25

大数据实验总结_全部

本次的大数据实验总结报告涵盖了对多个大数据组件的配置和部署经验，从torque到hbase，涉及了实验的概述、配置细节、安装步骤、环境配置及心得体会等关键知识点。实验的核心在于搭建一个高效的大数据处理平台，以支撑大数据的存储、计算及分析任务。 ###实验概述实验的目的是在五台主机上分别配置torque、mpich、mongodb、hadoop、zookeeper和hbase，并将它们集成到一个集群环境中。实验过程涵盖了集群的搭建、测试以及问题的排查解决。 ### torque配置Torque是一个集群资源管理器，提供了集群的调度、资源监控等功能。配置过程包括安装server和客户端，设置mas

Hadoop 0 2025-06-25

腾讯TDW分布式数据仓库平台

统一采集到统一分发的全流程链路，是腾讯海量数据平台最亮眼的地方。实时采集、离线采集、流式计算全都接得上，数据一进平台就有归宿，省心。 TDW 的分布式数据仓库，是干活儿的主力。规模大不说，结构化、半结构化的数据都能搞定，查询响应也快。配合上TDCP 分布式计算平台，不管是报表生成还是数据，速度都挺不错。 要说灵活度，USP 工作流管理这个东西真不赖。任务调度清晰，依赖关系一目了然。你要是习惯用 DAG 做流程控制，用起来会顺手。 平台还整合了BI 库，你可以直接对接各种可视化工具，像 Tableau 或 FineBI，效果都还不错，展示清爽、数据同步快。 哦对了，之前看到过一篇文章讲得蛮细的，

Hadoop 0 2025-06-25

Hadoop Common 2.2.0Windows支持包

hadoop-common 的 2.2.0 版本压缩包，带了 32 位和 64 位的文件，蛮适合在 Windows 上折腾 Hadoop 的你。里面的hadoop.dll和winutils.exe，就是那俩调试时老是缺的关键东西。尤其你要是在 Windows 上跑 Hadoop，总会遇到一些奇怪的报错，比如空指针异常，大多就是这些依赖没配好。压缩包里分了 32 位和 64 位两个版本，放到对应系统就行，记得把它们丢到HADOOP_HOME/bin里，环境变量也别忘了设，HADOOP_HOME要有，PATH要加HADOOP_HOME/bin。有时候你遇到那种“怎么启动就挂了”的情况，八成就是wi

Hadoop 0 2025-06-25

数据挖掘技术与商业应用

商业数据库里的宝藏数据，靠的是数据挖掘技术来挖。数据挖掘其实挺像在仓库里找有用信息的过程——你有一堆业务数据，通过抽取、清洗、建模，搞出些真有用的洞察，能直接帮你做决策。 数据的抽取和转换这一块比较重要，原始数据往往乱七八糟，得先筛一筛，再转成适合的格式。比如你有个订单系统，要客户的购买偏好，得把订单表、用户表联合起来，变成一个“谁买了什么”的口径。 挖掘出来的结果，可以是模型预测，也可以是统计。举个例子，你用决策树把客户分个类，高价值的、爱回购的、容易流失的，各有一套应对策略。工具方面，像SQL、Python、R这些都挺好上手。 如果你对背后的技术细节好奇，可以看看《数据挖掘技术在信息中的革

Hadoop 0 2025-06-25

Hadoop入门实践指南

分布式大数据的敲门砖，Hadoop的入门文档还挺实用的。对新手来说，理解它的核心架构不难，几个关键模块捋顺了，用起来也就顺了。嗯，像是NameNode和DataNode的关系，就像调度员和搬运工，谁干啥一目了然。 集群部署其实没你想的复杂，尤其是伪分布式。一个机器上跑完整流程，练手刚刚好。你可以看看这篇大数据技术指南 Hadoop 伪分布式部署指南，步骤还挺清楚。 还有个比较推荐的是构建大数据 hadoop 分布式集群这篇，实战多一点，从格式化 HDFS 到跑 MapReduce 任务，能帮你理清不少思路。 想再往深了走？那可以翻翻Hadoop 权威指南分布式大数据解析，虽然内容多，但按需查就

Hadoop 0 2025-06-25

Python数据脱敏实战

Python 集合的脱敏规则挺细的，从算法逻辑到实际应用，尤其是结合电力数据场景，讲得还蛮接地气。用大数据做数据脱敏，其实不光是隐私问题，更关系到数据能不能用得起来。文里案例不少，像电力用户行为啥的，配合文章里的几种算法，你能马上理解怎么搞。嗯，配套资源也丰富，延伸阅读里还能看到一些架构和算法解析，值得一看。

Hadoop 0 2025-06-25