《Hadoop与大数据挖掘》一2.7 本章小结

本节书摘来华章计算机《hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ，第2.7节，张良均　樊　哲　位文超　刘名军 许国杰　周　龙　焦正升　著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

本章首先介绍了hadoop的基本概念、原理以及hadoop生态系统各个框架。接着，介绍了hadoop的安装配置以及开发环境ide配置。在此基础上介绍了hadoop常用的集群命令、hadoop mapreduce编程开发原理，针对mapreduce编程开发，详细介绍了map-reduce原理、单词计数源码分析，结合源码分析了mapreduce原理。在本章的最后两个小节，分别介绍了数据挖掘中的经典算法：k-means算法、tf-idf算法，并针对其hadoop mapreduce实现进行了详细分析。同时，本章中包含大量动手实践章节，这些动手实践章节要求读者自行完成（部分有示例代码参考），通过这些动手实践环节，可以加深读者对hadoop、hadoop hdfs、hadoop mapreduce的理解，同时对如何针对经典算法或者单机算法使用hadoop mapreduce模式来实现肯定会有自己的心得体会。

相信通过本章的学习，读者不仅可以对hadoop、hadoop mapreduce的原理有更深入的了解，而且对开发hadoop mapreduce程序也可以说初窥门径了。