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

使用Hadoop1写的计算电影平均评分,总评分人数,去重后评分人数的MapReduce项目。 可以导入到Eclipse中运行，内含测试数据，依赖jar包。

高阶函数map/reduce Python内建了map()和reduce()函数。 我们先看map。map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就可以用map()实现如下： 现在，我们用Python代码实现： def f(x): return x * x r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) print l

配置mapreduce开发环境（简单易懂，轻松上手）一步一步按照教程操作就行

K均值 KMeans 算法的 Map Reduce 实现。 该程序在单/多节点 Hadoop 集群上运行，并在 AMazon Elastic Map Reduce 多节点集群上进行了测试。

该项目使用 Apache Map Reduce 框架分析电影。

Hadoop_MapReduce 使用Hadoop进行大数据处理 该项目在Hadoop框架上使用Map-Reduce从零开始实现基本的文本处理任务，例如字数，n元语法，倒排索引，关系连接和k近邻算法。

Inverted_index 使用map reduce优化搜索引擎的倒排索引构建。

到目前为止，利用大数据在商业，电子商务，社交媒体，网络等许多领域的优势，本文中的方法集中于安全性问题，如果今天不遇到这些问题，那么我们的未来将面临这些问题。在公共，私有数据的安全性方面。 数据可能是所有人都可以公开获得的，也可能是很少有系统或个人知道的一些机密信息。 大数据技术利用通过社交媒体网站和许多其他来源流动的海量数据集，对其进行分析并做出有利于智能的决策，即，不完全接受的不成熟输出可能会违反公司或系统的隐私问题，或者成为个人。 因此，维护数据机密性和数据完整性是我们今天的责任，这样我们以后就不会再遇到此类问题了。 我们提出了一些重要的，重大的安全问题，这些问题将在今天或明天出现。

映射减少虹膜花 这些Map Reduce程序的目标是从著名的鸢尾花数据集中计算出萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度的最大值，最小值和平均值。