基于hadoop的电商销售预测分析系统HDFS+MapReduce+springboot报告文档 源码：https://download.csdn.net/download/weixin_46115961/86338894

从高铁数据中分析得到高速列车的运行状况对保障高铁安全至关重要.列车的振动数据就是其中之一,这些振动数据是通过多个传感器以一定的采样频率得来的.一个1～2d的测试实验将得到GB以上的数据,因此振动数据分析之前的预处理过程必不可少,包括异常点处理、消除线性趋势项等.异常点处理是指先用通用规则发现异常点,并用其邻近的数据点来恢复它的值.线性趋势项是指测试设备的原因使得采集的数据有一个线性的偏移,不处理偏移,则误差将会进一步累积.传统的振动数据预处理方法是顺序逐个处理文件,处理时间长,不能满足要求,且受内存的限制

MapReduce-机器学习 一些机器学习算法的 Map-Reduce 实现

基于Mapreduce的大规模图强连通分量算法，吕璐，谢磊，有向图强连通分量是图论中的基本问题。强连通分量算法一般都是基于深度优先搜索，但难于在大规模图上并行实现。本文提出了一种基

单词计数是最简单也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一，可以称为 MapReduce 版“Hello World”。单词计数的主要功能是统计一系列文本文件中每个单词出现的次数。本节通过单词计数实例来阐述采用 MapReduce 解决实际问题的基本思路和具体实现过程。 设计思路 首先，检查单词计数是否可以使用 MapReduce 进行处理。因为在单词计数程序任务中，不同单词的出现次数之间不存在相关性，相互独立，所以，可以把不同的单词分发给不同的机器进行并行处理。因此，可以采用 MapReduce 来实现单词计数的统计任务。 其次，确定 MapReduce 程序的设计思路。把文件内容分

一篇基于Mapreduce的频繁项集挖掘的综合性论文，很有实用性。

Google File System，MapReduce，BigTable三大论文英文原版+中文翻译。分布式，大数据必读论文。

Hadoop和Python的Mapreduce 关于如何使用Python和Hadoop执行MapReduce的一小段回购。 映射器和化简器都是用Python编写的。 有关如何在Hadoop中实现这两个脚本的教程位于。

分区Partitioner 分区操作是shuffle操作中的一个重要过程，作用就是将map的结果按照规则分发到不同reduce中进行处理，从而按照分区得到多个输出结果。 Partitioner是partitioner的基类，如果需要定制partitioner也需要继承该类HashPartitioner是mapreduce的默认partitioner。 计算方法是：which reducer=(key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks 注：默认情况下，reduceTask数量为1 很多时候MR自带的分区规则并不能满足我们需求，为了实

电子商务中会产生海量的数据，蕴含着不可估量的数据价值，可通过数据分析来挖掘这些潜在价值，以提升平台的销量。本次实践项目利用 Hadoop 的分布式计算框架 MapReduce 来分析用户行为数据，计算得出商品点击排行、商品分类占比等统计指标，使得更加熟练掌握 MapReduce 程序的设计。 相关理论知识有，Map 和 Reduce 流程图如下：输入数据（INPUT）首先分割（SPLIT）成若干份，然后每份分别进行 MAP 过程；中间再经过 COMBINE 任务（可选）和 PARTTION 对 MAP 所得的结果进行聚合——把同 key 的结果放到同一组，最后再进行 REDUCE 过程。