bizard-lab.github.io/index.html at main · bizard-lab/bizard-lab.github.io · GitHub

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      <h1 class="site-title">大数据浪潮</h1>
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      <p class="site-subtitle" itemprop="description">站在大数据之巅</p>
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        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">

            <a href="/2022/11/20/8%E3%80%81%E8%81%9A%E7%B1%BB/" class="post-title-link" itemprop="url">8、聚类</a>
        </h2>

        <div class="post-meta">
            <span class="post-meta-item">
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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

              <time title="创建时间：2022-11-20 19:07:55" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-11-20T19:07:55+08:00">2022-11-20</time>
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                <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
                <time title="修改时间：2022-12-21 16:40:25" itemprop="dateModified" datetime="2022-12-21T16:40:25+08:00">2022-12-21</time>
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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/Data-Warehouse-and-Data-Mining/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">Data Warehouse and Data Mining</span></a>
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      </header>


    <div class="post-body" itemprop="articleBody">


          <h1 id="聚类">聚类</h1>
<h2 id="聚类概念">聚类概念</h2>
<h3 id="聚类基本概念">聚类基本概念</h3>
<p>簇：数据对象集合</p>
<h3 id="聚类与分类的差别">聚类与分类的差别</h3>
<p>分类是有监督学习，聚类是无监督学习</p>
<h3 id="特征属性">特征属性</h3>
<ul>
<li>间隔尺度属性（可加可比）：如.长度、温度。</li>
<li>有序尺度属性（不可加，但可比）：如.等级变量（一等、二等、三等奖学金）</li>
<li>名义尺度属性（不可加不可比）：如.性别、职业等</li>
</ul>
<h3 id="相似度计算">相似度计算</h3>
<p>明考斯基距离 <span class="math display"><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" display="true"><svg style="vertical-align: -1.216ex;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="55.864ex" height="4.208ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -1322.7 24692.1 1860"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math"><g data-mml-node="mi"><path data-c="1D451" d="M366 683Q367 683 438 688T511 694Q523 694 523 686Q523 679 450 384T375 83T374 68Q374 26 402 26Q411 27 422 35Q443 55 463 131Q469 151 473 152Q475 153 483 153H487H491Q506 153 506 145Q506 140 503 129Q490 79 473 48T445 8T417 -8Q409 -10 393 -10Q359 -10 336 5T306 36L300 51Q299 52 296 50Q294 48 292 46Q233 -10 172 -10Q117 -10 75 30T33 157Q33 205 53 255T101 341Q148 398 195 420T280 442Q336 442 364 400Q369 394 369 396Q370 400 396 505T424 616Q424 629 417 632T378 637H357Q351 643 351 645T353 664Q358 683 366 683ZM352 326Q329 405 277 405Q242 405 210 374T160 293Q131 214 119 129Q119 126 119 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<p>欧几里德距离 <span class="math display"><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" display="true"><svg style="vertical-align: -0.452ex;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="25.471ex" height="2.149ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -750 11258.2 950"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math"><g data-mml-node="mi"><path data-c="1D45E" d="M33 157Q33 258 109 349T280 441Q340 441 372 389Q373 390 377 395T388 406T404 418Q438 442 450 442Q454 442 457 439T460 434Q460 425 391 149Q320 -135 320 -139Q320 -147 365 -148H390Q396 -156 396 -157T393 -175Q389 -188 383 -194H370Q339 -192 262 -192Q234 -192 211 -192T174 -192T157 -193Q143 -193 143 -185Q143 -182 145 -170Q149 -154 152 -151T172 -148Q220 -148 230 -141Q238 -136 258 -53T279 32Q279 33 272 29Q224 -10 172 -10Q117 -10 75 30T33 157ZM352 326Q329 405 277 405Q242 405 210 374T160 293Q131 214 119 129Q119 126 119 118T118 106Q118 61 136 44T179 26Q233 26 290 98L298 109L352 326Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(737.8,0)"><path data-c="3D" d="M56 347Q56 360 70 367H707Q722 359 722 347Q722 336 708 328L390 327H72Q56 332 56 347ZM56 153Q56 168 72 173H708Q722 163 722 153Q722 140 707 133H70Q56 140 56 153Z"></path></g><g data-mml-node="mn" transform="translate(1793.6,0)"><path data-c="32" d="M109 429Q82 429 66 447T50 491Q50 562 103 614T235 666Q326 666 387 610T449 465Q449 422 429 383T381 315T301 241Q265 210 201 149L142 93L218 92Q375 92 385 97Q392 99 409 186V189H449V186Q448 183 436 95T421 3V0H50V19V31Q50 38 56 46T86 81Q115 113 136 137Q145 147 170 174T204 211T233 244T261 278T284 308T305 340T320 369T333 401T340 431T343 464Q343 527 309 573T212 619Q179 619 154 602T119 569T109 550Q109 549 114 549Q132 549 151 535T170 489Q170 464 154 447T109 429Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(2293.6,0)"><path data-c="2C" d="M78 35T78 60T94 103T137 121Q165 121 187 96T210 8Q210 -27 201 -60T180 -117T154 -158T130 -185T117 -194Q113 -194 104 -185T95 -172Q95 -168 106 -156T131 -126T157 -76T173 -3V9L172 8Q170 7 167 6T161 3T152 1T140 0Q113 0 96 17Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(2738.2,0)"><path data-c="1D451" d="M366 683Q367 683 438 688T511 694Q523 694 523 686Q523 679 450 384T375 83T374 68Q374 26 402 26Q411 27 422 35Q443 55 463 131Q469 151 473 152Q475 153 483 153H487H491Q506 153 506 145Q506 140 503 129Q490 79 473 48T445 8T417 -8Q409 -10 393 -10Q359 -10 336 5T306 36L300 51Q299 52 296 50Q294 48 292 46Q233 -10 172 -10Q117 -10 75 30T33 157Q33 205 53 255T101 341Q148 398 195 420T280 442Q336 442 364 400Q369 394 369 396Q370 400 396 505T424 616Q424 629 417 632T378 637H357Q351 643 351 645T353 664Q358 683 366 683ZM352 326Q329 405 277 405Q242 405 210 374T160 293Q131 214 119 129Q119 126 119 118T118 106Q118 61 136 44T179 26Q233 26 290 98L298 109L352 326Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(3258.2,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">称</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(4258.2,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">为</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(5258.2,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">欧</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(6258.2,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">几</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(7258.2,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">里</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(8258.2,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">德</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(9258.2,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">距</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(10258.2,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">离</text></g></g></g></svg></mjx-container></span></p>
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transform="translate(2755.1,0)"><g data-mml-node="mi"><path data-c="1D465" d="M52 289Q59 331 106 386T222 442Q257 442 286 424T329 379Q371 442 430 442Q467 442 494 420T522 361Q522 332 508 314T481 292T458 288Q439 288 427 299T415 328Q415 374 465 391Q454 404 425 404Q412 404 406 402Q368 386 350 336Q290 115 290 78Q290 50 306 38T341 26Q378 26 414 59T463 140Q466 150 469 151T485 153H489Q504 153 504 145Q504 144 502 134Q486 77 440 33T333 -11Q263 -11 227 52Q186 -10 133 -10H127Q78 -10 57 16T35 71Q35 103 54 123T99 143Q142 143 142 101Q142 81 130 66T107 46T94 41L91 40Q91 39 97 36T113 29T132 26Q168 26 194 71Q203 87 217 139T245 247T261 313Q266 340 266 352Q266 380 251 392T217 404Q177 404 142 372T93 290Q91 281 88 280T72 278H58Q52 284 52 289Z"></path></g><g data-mml-node="TeXAtom" transform="translate(605,-150) scale(0.707)" data-mjx-texclass="ORD"><g data-mml-node="mi"><path data-c="1D457" d="M297 596Q297 627 318 644T361 661Q378 661 389 651T403 623Q403 595 384 576T340 557Q322 557 310 567T297 596ZM288 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549Q132 549 151 535T170 489Q170 464 154 447T109 429Z"></path></g></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(19534.7,0)"><path data-c="29" d="M60 749L64 750Q69 750 74 750H86L114 726Q208 641 251 514T294 250Q294 182 284 119T261 12T224 -76T186 -143T145 -194T113 -227T90 -246Q87 -249 86 -250H74Q66 -250 63 -250T58 -247T55 -238Q56 -237 66 -225Q221 -64 221 250T66 725Q56 737 55 738Q55 746 60 749Z"></path></g></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(0,191.9)"><path data-c="221A" d="M1001 1150Q1017 1150 1020 1132Q1020 1127 741 244L460 -643Q453 -650 436 -650H424Q423 -647 423 -645T421 -640T419 -631T415 -617T408 -594T399 -560T385 -512T367 -448T343 -364T312 -259L203 119L138 41L111 67L212 188L264 248L472 -474L983 1140Q988 1150 1001 1150Z"></path></g><rect width="19923.7" height="60" x="1020" y="1281.9"></rect></g></g></g></svg></mjx-container></span></p>
<h2 id="聚类基本方法">聚类基本方法</h2>
<h3 id="聚类方法">聚类方法</h3>
<ul>
<li>基于模型</li>
<li>基于层次</li>
<li>基于划分</li>
<li>基于密度</li>
</ul>
<h3 id="k-meansk均值">K-means（K均值）</h3>
<p>属于基于划分的聚类方法</p>
<p>输入：数据集D（包括n个对象），簇的个数K</p>
<p>输出：K个簇的集合</p>
<p>方法：</p>
<ul>
<li>选择K个对象作为初始的簇的质心</li>
<li>计算对象与各个簇的质心的距离，将对象划分到距离最近的簇</li>
<li>更新每个簇的中心点</li>
</ul>
<p>优点：聚类时间快</p>
<p>缺点：</p>
<ol type="1">
<li>必须事先指定聚类簇的个数</li>
<li>常常终止与局部最优</li>
</ol>


    </div>


      <footer class="post-footer">
        <div class="post-eof"></div>
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        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">

            <a href="/2022/11/12/8%E3%80%81WordCount-src/" class="post-title-link" itemprop="url">8、WordCount-src</a>
        </h2>

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            <span class="post-meta-item">
              <span class="post-meta-item-icon">
                <i class="far fa-calendar"></i>
              </span>
              <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

              <time title="创建时间：2022-11-12 20:55:52" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-11-12T20:55:52+08:00">2022-11-12</time>
            </span>
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                </span>
                <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
                <time title="修改时间：2022-12-17 17:37:51" itemprop="dateModified" datetime="2022-12-17T17:37:51+08:00">2022-12-17</time>
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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/Big-Data/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">Big Data</span></a>
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      </header>


    <div class="post-body" itemprop="articleBody">


          <figure class="highlight plaintext"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br><span class="line">11</span><br><span class="line">12</span><br><span class="line">13</span><br><span class="line">14</span><br><span class="line">15</span><br><span class="line">16</span><br><span class="line">17</span><br><span class="line">18</span><br><span class="line">19</span><br><span class="line">20</span><br><span class="line">21</span><br><span class="line">22</span><br><span class="line">23</span><br><span class="line">24</span><br><span class="line">25</span><br><span class="line">26</span><br><span class="line">27</span><br><span class="line">28</span><br><span class="line">29</span><br><span class="line">30</span><br><span class="line">31</span><br><span class="line">32</span><br><span class="line">33</span><br><span class="line">34</span><br><span class="line">35</span><br><span class="line">36</span><br><span class="line">37</span><br><span class="line">38</span><br><span class="line">39</span><br><span class="line">40</span><br><span class="line">41</span><br><span class="line">42</span><br><span class="line">43</span><br><span class="line">44</span><br><span class="line">45</span><br><span class="line">46</span><br><span class="line">47</span><br><span class="line">48</span><br><span class="line">49</span><br><span class="line">50</span><br><span class="line">51</span><br><span class="line">52</span><br><span class="line">53</span><br><span class="line">54</span><br><span class="line">55</span><br><span class="line">56</span><br><span class="line">57</span><br><span class="line">58</span><br><span class="line">59</span><br><span class="line">60</span><br><span class="line">61</span><br><span class="line">62</span><br><span class="line">63</span><br><span class="line">64</span><br><span class="line">65</span><br><span class="line">66</span><br><span class="line">67</span><br><span class="line">68</span><br><span class="line">69</span><br><span class="line">70</span><br><span class="line">71</span><br><span class="line">72</span><br><span class="line">73</span><br><span class="line">74</span><br><span class="line">75</span><br><span class="line">76</span><br><span class="line">77</span><br><span class="line">78</span><br><span class="line">79</span><br><span class="line">80</span><br><span class="line">81</span><br><span class="line">82</span><br><span class="line">83</span><br><span class="line">84</span><br><span class="line">85</span><br><span class="line">86</span><br><span class="line">87</span><br><span class="line">88</span><br><span class="line">89</span><br><span class="line">90</span><br><span class="line">91</span><br><span class="line">92</span><br><span class="line">93</span><br><span class="line">94</span><br><span class="line">95</span><br><span class="line">96</span><br><span class="line">97</span><br><span class="line">98</span><br><span class="line">99</span><br><span class="line">100</span><br><span class="line">101</span><br><span class="line">102</span><br><span class="line">103</span><br><span class="line">104</span><br><span class="line">105</span><br><span class="line">106</span><br><span class="line">107</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">/**</span><br><span class="line"> * Following sample is adopted from original wordcount sample from </span><br><span class="line"> * http://wiki.apache.org/hadoop/WordCount. </span><br><span class="line"> */</span><br><span class="line">package chapter1;</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">import java.io.IOException;</span><br><span class="line">import java.util.StringTokenizer;</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.conf.Configuration;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.fs.Path;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.io.IntWritable;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.io.Text;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;</span><br><span class="line">import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;</span><br><span class="line"></span><br><span class="line"></span><br><span class="line">/**</span><br><span class="line"> * &lt;p&gt;The word count sample counts the number of word occurrences within a set of input documents </span><br><span class="line"> * using MapReduce. The code has three parts: mapper, reducer, and the main program.&lt;/p&gt;</span><br><span class="line"> * @author Srinath Perera (srinath@wso2.com)</span><br><span class="line"> */</span><br><span class="line">public class WordCount &#123;</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">  /**</span><br><span class="line">   * &lt;p&gt;</span><br><span class="line">   * The mapper extends from the org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper interface. When Hadoop runs, </span><br><span class="line">   * it receives each new line in the input files as an input to the mapper. The  map  function </span><br><span class="line">   * tokenize the line, and for each token (word) emits (word,1) as the output.  &lt;/p&gt;</span><br><span class="line">   */</span><br><span class="line">  public static class TokenizerMapper </span><br><span class="line">       extends Mapper&lt;Object, Text, Text, IntWritable&gt;&#123;</span><br><span class="line">    </span><br><span class="line">    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);</span><br><span class="line">    private Text word = new Text();</span><br><span class="line">      </span><br><span class="line">    public void map(Object key, Text value, Context context</span><br><span class="line">                    ) throws IOException, InterruptedException &#123;</span><br><span class="line">      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());</span><br><span class="line">      while (itr.hasMoreTokens()) &#123;</span><br><span class="line">        word.set(itr.nextToken());</span><br><span class="line">        context.write(word, one);</span><br><span class="line">      &#125;</span><br><span class="line">    &#125;</span><br><span class="line">  &#125;</span><br><span class="line">  </span><br><span class="line">  /**</span><br><span class="line">   * &lt;p&gt;Reduce function receives all the values that has the same key as the input, and it output the key </span><br><span class="line">   * and the number of occurrences of the key as the output.&lt;/p&gt;  </span><br><span class="line">   */</span><br><span class="line">  public static class IntSumReducer </span><br><span class="line">       extends Reducer&lt;Text,IntWritable,Text,IntWritable&gt; &#123;</span><br><span class="line">    private IntWritable result = new IntWritable();</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">    public void reduce(Text key, Iterable&lt;IntWritable&gt; values, </span><br><span class="line">                       Context context</span><br><span class="line">                       ) throws IOException, InterruptedException &#123;</span><br><span class="line">      int sum = 0;</span><br><span class="line">      for (IntWritable val : values) &#123;</span><br><span class="line">        sum += val.get();</span><br><span class="line">      &#125;</span><br><span class="line">      result.set(sum);</span><br><span class="line">      context.write(key, result);</span><br><span class="line">    &#125;</span><br><span class="line">  &#125;</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">  /**</span><br><span class="line">   * &lt;p&gt; As input this program takes any text file. Create a folder called input in HDFS (or in local directory if you are running this locally)</span><br><span class="line">   * &lt;ol&gt;</span><br><span class="line">   * &lt;li&gt;Option1: You can compile the sample by ant from sample directory.  To do this, you need to have Apache Ant installed in your system. </span><br><span class="line">   * Otherwise, you can use the complied jar included with the source code. hange directory to HADOOP_HOME, and copy the hadoop-cookbook.jar to the HADOOP_HOME. </span><br><span class="line">   * Then run the command &gt; bin/hadoop jar hadoop-cookbook.jar chapter1.WordCount input output.&lt;/li&gt; </span><br><span class="line">   * &lt;li&gt;As an optional step, copy the  input  directory to the top level of the IDE based project (eclipse project) that you created for samples. Now you can run </span><br><span class="line">   * the WordCount class directly from your IDE passing  input output  as arguments. This will run the sample same as before. Running MapReduce Jobs from IDE in this manner is very useful </span><br><span class="line">   * for debugging your MapReduce Jobs. &lt;/li&gt;</span><br><span class="line">   * &lt;/ol&gt; </span><br><span class="line">   * @param args</span><br><span class="line">   * @throws Exception</span><br><span class="line">   */</span><br><span class="line">  public static void main(String[] args) throws Exception &#123;</span><br><span class="line">      JobConf conf = new JobConf();</span><br><span class="line">    String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs();</span><br><span class="line">    if (otherArgs.length != 2) &#123;</span><br><span class="line">      System.err.println(&quot;Usage: wordcount &lt;in&gt; &lt;out&gt;&quot;);</span><br><span class="line">      System.exit(2);</span><br><span class="line">    &#125;</span><br><span class="line">        </span><br><span class="line">    Job job = new Job(conf, &quot;word count&quot;);</span><br><span class="line">    job.setJarByClass(WordCount.class);</span><br><span class="line">    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);</span><br><span class="line">    //Uncomment this to </span><br><span class="line">    //job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);</span><br><span class="line">    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);</span><br><span class="line">    job.setOutputKeyClass(Text.class);</span><br><span class="line">    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);</span><br><span class="line">    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));</span><br><span class="line">    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));</span><br><span class="line">    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);</span><br><span class="line">  &#125;</span><br><span class="line">&#125;</span><br><span class="line"></span><br><span class="line"></span><br></pre></td></tr></table></figure>


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        <div class="post-eof"></div>
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  <article itemscope itemtype="http://schema.org/Article" class="post-block" lang="zh-CN">
    <link itemprop="mainEntityOfPage" href="https://bizard-lab.github.io/2022/11/12/7%E3%80%81%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%A1%A5%E5%85%85lecture/">

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      <meta itemprop="name" content="Bizard-Lab">
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      <meta itemprop="name" content="大数据浪潮">
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        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">

            <a href="/2022/11/12/7%E3%80%81%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%A1%A5%E5%85%85lecture/" class="post-title-link" itemprop="url">7、大数据补充lecture</a>
        </h2>

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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

              <time title="创建时间：2022-11-12 20:55:08" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-11-12T20:55:08+08:00">2022-11-12</time>
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                </span>
                <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
                <time title="修改时间：2022-12-17 17:37:43" itemprop="dateModified" datetime="2022-12-17T17:37:43+08:00">2022-12-17</time>
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              <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/Big-Data/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">Big Data</span></a>
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        </div>
      </header>


    <div class="post-body" itemprop="articleBody">


          <h1 id="大数据补充">大数据补充</h1>
<h2 id="大数据三种计算模式">大数据三种计算模式</h2>
<ol type="1">
<li>离线计算，小时级，批处理，机器学习，MapReduce，Spark</li>
<li>在线计算，分钟级和秒级，交互分析和查询，Hive，Impala，Spark</li>
<li>流计算，秒、毫秒级，实时分析，Storm，Flume，Spark</li>
</ol>
<h2 id="大数据分层结构">大数据分层结构</h2>
<p>数据收集层：数据抽取、转换、加载（Extract，Transform，Load，ETL），代表技术平台或产品：Kettle，Kafka，Flume（日志收集），Sqoop
数据存储层：分布式文件系统GFS/HDFS，半结构化/结构化数据分布式存储BigTable/HBase，NoSQL（键值、列、图、文档），NewSQL（关系数据库+云计算）
数据分析层：分布式计算框架MapReduce，Spark，Hive（提供大数据类SQL查询接口），Impala，Storm，Mahout（大数据挖掘）
数据应用层：</p>
<h2 id="云计算特点">云计算特点</h2>
<p>服务计算： 按需计算： 弹性计算：扩展、收缩
虚拟化计算：磁盘存储、CPU计算、网络带宽进行集中和虚拟化 透明计算：</p>
<h2 id="云计算分层结构">云计算分层结构</h2>
<p>Iaas层（Infrastructure as a
Service）：基础设施即服务，磁盘、CPU、网络带宽进行虚拟化，以服务形式提供
PaaS层（Platform as a
Service）：平台即服务，操作系统、存储、计算中间件服务 SaaS层（Software
as a Service）：软件即服务，应用程序作为服务</p>
<h2 id="云计算类型">云计算类型</h2>
<p>公有云 私有云 混合云</p>
<h2 id="hadoop">Hadoop</h2>
<p>Apache 开源分布式存储与计算平台/框架
包括分布式存储HDFS，分布式计算Hadoop
MapReduce，CPU、内存等资源管理Yarn等三大组件
主从架构：一主多从，主节点进行数据和计算任务的管理，从节点进行具体数据的存储和任务的计算</p>
<h2 id="java语言">Java语言</h2>
<p>一般是要安装在Linux操作系统（Ubuntu，CentOS），64位操作系统；
实验一般要搭建一个小型的集群，即1台主机（主节点，master，名称节点name
node）2台从机（从节点，slave，数据节点data node），e.g.
4G内存，主机2G内存，从机1G内存 事实上的大数据标准</p>
<h2 id="google老三大技术三驾马车">Google（老)三大技术（三驾马车）</h2>
<p>GFS：Google File System，Google分布式文件存储系统
MapReduce：Google分布式计算框架
BigTable：Google半结构/结构化数据分布式存储</p>
<h2 id="hadoop特点">Hadoop特点</h2>
<ol type="1">
<li><p>高扩展性：横向扩展（增加单机数量），传统的小型机等纵向扩展（增强单机性能）</p></li>
<li><p>高容错性：三副本机制，热点数据请求卸载（offload）
传统并行分布式计算技术MPI（消息传递机制）</p></li>
<li><p>高易用性：提供了分布式存储和计算框架，将通用的分布式存储和计算任务（e.g.
不同节点的通讯、任务或数据的划分、任务或数据的容错处理）进行实现，
用户主要实现Map和Reduce函数</p></li>
</ol>
<h2 id="linux常用操作命令">Linux常用操作命令</h2>
<h3 id="linux常用操作命令-1">Linux常用操作命令</h3>
<p>（以Ubuntu为例，打开终端快捷键：ctrl+alt+t，如果设置的话）
文件（夹）操作命令： ls：显示文件夹/目录内容，ll显示详细的内容信息
cd：切换文件夹/目录 mkdir：创建文件夹/目录 cp：拷贝文件（夹）
（参数：srcdir desdir） mv：移动文件（夹） rm：删除文件（夹）
cat：查看文件内容 pwd：显示当前目录路径 vi/vim：Linux的命令方式的记事本
gedit：Linux的窗口界面的记事本</p>
<p>. 当前目录 .. 上级目录 ~ 用户主目录 / 根目录</p>
<h3 id="权限管理命令">权限管理命令</h3>
<p>chown：修改文件（夹）权限，文件（夹）权限：可读、可写、可执行
sudo：临时提升到更高权限，例管理员或超级用户 su：切换用户
ssh：远程访问命令，提供安全访问机制（公钥、私钥）；在Hadoop中用于保障安全下无需输入密码来远程启动集群节点的计算进程、数据访问</p>
<h3 id="用户创建命令">用户创建命令</h3>
<p>useradd：增加Linux操作系统用户 passwd：修改密码</p>
<p>apt-get install：安装包</p>
<p>sudo tar -zxf：压缩包解压</p>
<p>hostname：查看机器名称 ifconfig：查看机器ip gedit
/etc/hosts：修改机器名称与ip映射 （vi
/etc/hosts：修改机器名称与ip映射）</p>
<p>ping：ping对方机器</p>
<p>exit：退出</p>
<p>ssh-keygen：生成公钥和私钥</p>
<h3 id="hadoop操作接口">Hadoop操作接口</h3>
<ol type="1">
<li>终端命令接口</li>
<li>Web界面</li>
</ol>
<p>Hadoop解压后的主要配置文件： core-site.xml hdfs-site.xml
mapred-site.xml</p>
<p>Hadoop命令： hadoop namenode -format：HDFS 分布式文件系统格式化
start-all.sh：Hadoop 启动所有进程 jps：显示所有Java进程，包括： Hadoop
master的必要进程：NameNode，ResourceManager，SecondaryNameNode Hadoop
slave的必要进程：DataNode，NodeManager</p>
<p>stop-all.sh：Hadoop 关闭所有进程</p>
<p>hadoop dfs：HDFS操作命令 e.g. hadoop dfs -ls / hadoop dfs -mkdir
hadoop dfs -cat hadoop dfs -put：将本地文件上传到HDFS分布式文件系统中
hadoop dfs -get：将HDFS分布式文件系统中文件下载到本地</p>
<h2 id="hdfs系统结构">HDFS系统结构</h2>
<h3 id="一主多从">一主多从</h3>
<p>HDFS主节点，又称名称节点，NameNode，进行数据的划分以及位置等元数据（metadata，保存了文件、数据块和数据节点的映射关系）管理，并转发数据访问请求；
HDFS从节点，又称数据节点，DataNode，进行具体数据的存储和访问；</p>
<p>（HDFS第二主节点，又称HDFS第二名称节点）</p>
<h3 id="hdfs特点">HDFS特点</h3>
<p>流数据读写：适合顺序读写，而不是随机读写
大容量数据读写：高吞吐量数据读写，而不是多个小文件读写</p>
<p>HDFS默认数据块大小64MB，默认的数据块副本3个</p>
<h3 id="hdfs操作接口">HDFS操作接口</h3>
<ol type="1">
<li>终端命令接口</li>
<li>Web界面：http://master:50070</li>
<li>编程接口API</li>
</ol>
<p>例子：假设有2个文件，共5个数据块，其id分别为1,2,3,4,5，2副本机制，分布式存储到3个数据节点，请设计相应的分布式存储方案。
（满足1. 每个数据块2副本；2. 每个数据节点的数据块个数（几乎）相等 ）
设计方案之一： 1：1，4，2，5 2：2，5，3 3：3，1，4</p>
<h2 id="hadoop安装部署">Hadoop安装部署</h2>
<p>（系统配置一般需要root用户权限，其它一般是hadoop用户，如zkpk用户）</p>
<ol type="1">
<li>安装或载入（Ubuntu）虚拟机，如果该虚拟机没有Hadoop打包文件，则需要下载并解压</li>
<li>修改节点名称为好记的名称（hostname），e.g. master, slave,
slave2</li>
<li>配置/etc/hosts（gedit、vim进行编辑），可以ping从节点机器名称</li>
<li>在主节点生成公钥和私钥（ssh-keygen，ssh-copy-id），将公钥拷贝到其它从节点机器，可以无密码ssh远程访问其它从节点机器</li>
<li>配置/hadoop-2.5.2/etc/hadoop/slaves（gedit、vim进行编辑）</li>
<li>如果需要，配置core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml（/hadoop-2.5.2/etc/hadoop路径下）</li>
<li>在主节点启动Hadoop所有进程 start-all.sh</li>
<li>jps查看进程，master有4个进程，slave有3个进程</li>
<li>进行HDFS分布式文件系统命令操作，e.g. hadoop dfs -ls / , hadoop dfs
-ls mkdir input-20211114, hadoop dfs -put</li>
<li>进行MapReduce示例程序运行，hadoop jar wordcount.jar WordCount input
output e.g. hadoop jar wordcount.jar org/zkpk/day0909/WordCount
/input-20211114 /output-20211114</li>
</ol>
<p>以上步骤2、3、5、6要在每台虚拟机都需要操作。</p>
<h2 id="mapreduce">MapReduce</h2>
<h3
id="mapreduce与传统并行编程框架的区别">MapReduce与传统并行编程框架的区别</h3>
<p>MapReduce可扩展性好，容错性好、廉价、编程容易（数据划分、任务分发、数据通讯、负载均衡等通用任务自动处理）、数据密集型计算（不是计算密集型应用）、移动计算而不是移动数据</p>
<p>MapReduce体系结构
Client：客户端，提交分布式应用程序给主节点（的JobTracker）；
JobTracker+Task
Scheduler：在主节点运行的作业跟踪和调度（一个Job有多个Task，一个Task可以是Map计算任务或者Reduce计算任务）
TaskTracker：在从节点运行的具体任务执行（通过CPU、内存资源槽（slot）来分配Map或Reduce计算任务）</p>
<h3 id="mapreduce工作流程">MapReduce工作流程</h3>
<p>主要分为四个阶段 （数据先上传到HDFS） 1）Split：对数据进行分片 -&gt;
(key, value)；</p>
<p>2）Map：每个数据分片上启动一个Map计算任务，计算该数据分片的数据；
(key, value) -&gt; list(out_key, intermediate_value)</p>
<p>3）Shuffle：对数据进行混排，类似group by； (out_key,
intermediate_value) -&gt; (out_key, list(intermediate_value))</p>
<p>（Combine：对相同out_key的值提前进行合并，即提前进行本地的Reduce，从而有效减少Shuffle的输出）</p>
<p>4）Reduce：对混排后的数据进行聚集、约减 (out_key,
list(intermediate_value)) -&gt; (out_key, out_value) (其中out_value =
Agg(list(intermediate_value)) （最终结果HDFS文件系统）</p>
<h3 id="mapreduce编程示例">MapReduce编程示例</h3>
<p>输入： Hello World Bye World Hello Hadoop Bye Hadoop Bye Hadoop Hello
Hadoop</p>
<p>输出： &lt;Bye, 3&gt; &lt;Hello, 3&gt; &lt;World, 2&gt; &lt;Hadoop,
4&gt;</p>
<p>Map输入： [Hello World Bye World] [Hello Hadoop Bye Hadoop] [Bye
Hadoop Hello Hadoop]</p>
<p>Map输出： &lt;Hello, 1&gt; &lt;World,1&gt; &lt;Bye, 1&gt; &lt;World,
1&gt;</p>
<p>&lt;Hello, 1&gt; &lt;Hadoop, 1&gt; &lt;Bye, 1&gt; &lt;Hadoop,
1&gt;</p>
<p>&lt;Bye, 1&gt; &lt;Hadoop,1&gt; &lt;Hello, 1&gt; &lt;Hadoop,
1&gt;</p>
<p>Shuffle输入（=Map输出）： &lt;Hello, 1&gt; &lt;World,1&gt; &lt;Bye,
1&gt; &lt;World, 1&gt;</p>
<p>&lt;Hello, 1&gt; &lt;Hadoop, 1&gt; &lt;Bye, 1&gt; &lt;Hadoop,
1&gt;</p>
<p>&lt;Bye, 1&gt; &lt;Hadoop,1&gt; &lt;Hello, 1&gt; &lt;Hadoop,
1&gt;</p>
<p>Shuffle输出： &lt;Bye, &lt;1, 1, 1&gt;&gt; &lt;Hello,
&lt;1,1,1&gt;&gt; &lt;World, &lt;1,1&gt;&gt; &lt;Hadoop,
&lt;1,1,1,1&gt;&gt;</p>
<p>Reduce输入（=Shuffle输出）： &lt;Bye, &lt;1, 1, 1&gt;&gt; &lt;Hello,
&lt;1,1,1&gt;&gt; &lt;World, &lt;1,1&gt;&gt; &lt;Hadoop,
&lt;1,1,1,1&gt;&gt;</p>
<p>Reduce输出： &lt;Bye, 3&gt; &lt;Hello, 3&gt; &lt;World, 2&gt;
&lt;Hadoop, 4&gt;</p>


    </div>


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    <link itemprop="mainEntityOfPage" href="https://bizard-lab.github.io/2022/10/26/7%E3%80%81%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91/">

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      <meta itemprop="name" content="大数据浪潮">
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        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">

            <a href="/2022/10/26/7%E3%80%81%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91/" class="post-title-link" itemprop="url">7、决策树</a>
        </h2>

        <div class="post-meta">
            <span class="post-meta-item">
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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

              <time title="创建时间：2022-10-26 13:47:34" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2022-10-26T13:47:34+08:00">2022-10-26</time>
            </span>
              <span class="post-meta-item">
                <span class="post-meta-item-icon">
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                </span>
                <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
                <time title="修改时间：2022-12-21 16:40:11" itemprop="dateModified" datetime="2022-12-21T16:40:11+08:00">2022-12-21</time>
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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/Data-Warehouse-and-Data-Mining/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">Data Warehouse and Data Mining</span></a>
                </span>
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        </div>
      </header>


    <div class="post-body" itemprop="articleBody">


          <h1 id="决策树">决策树</h1>
<h2 id="决策树分类">决策树分类</h2>
<h3 id="决策树的概念">决策树的概念</h3>
<p>是一种类似于流程图的树结构</p>
<ul>
<li><p>其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表一个测试输出</p></li>
<li><p>每个树叶结点存放一个类标签</p></li>
</ul>
<h3 id="实例">实例</h3>
<p>张（被介绍）：多大年纪了？</p>
<p>王（介绍）：25。</p>
<p>张：长的帅不帅？</p>
<p>王：挺帅的。</p>
<p>张：收入高不？</p>
<p>王：不算很高，中等情况。</p>
<p>张：是公务员不？</p>
<p>王：是，在税务局上班呢。</p>
<p>张：那好，我去见见。</p>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221026141318967.png" alt="image-20221026141318967" style="zoom: 67%;"></p>
<h2 id="决策树分类id3方法">决策树分类ID3方法</h2>
<h3 id="熵entropy">熵（Entropy）</h3>
<p>信息熵 <span class="math display"><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" display="true"><svg style="vertical-align: -2.819ex;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="74.044ex" height="6.354ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -1562.5 32727.6 2808.5"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math"><g data-mml-node="mi"><path data-c="1D43C" d="M43 1Q26 1 26 10Q26 12 29 24Q34 43 39 45Q42 46 54 46H60Q120 46 136 53Q137 53 138 54Q143 56 149 77T198 273Q210 318 216 344Q286 624 286 626Q284 630 284 631Q274 637 213 637H193Q184 643 189 662Q193 677 195 680T209 683H213Q285 681 359 681Q481 681 487 683H497Q504 676 504 672T501 655T494 639Q491 637 471 637Q440 637 407 634Q393 631 388 623Q381 609 337 432Q326 385 315 341Q245 65 245 59Q245 52 255 50T307 46H339Q345 38 345 37T342 19Q338 6 332 0H316Q279 2 179 2Q143 2 113 2T65 2T43 1Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(504,0)"><path data-c="28" d="M94 250Q94 319 104 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<h3 id="实例-1">实例</h3>
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<tr class="header">
<th style="text-align: center;">Race</th>
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<th style="text-align: center;">Insurance</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td style="text-align: center;">black</td>
<td style="text-align: center;">high</td>
<td style="text-align: center;">no</td>
<td style="text-align: center;">yes</td>
</tr>
<tr class="even">
<td style="text-align: center;">white</td>
<td style="text-align: center;">high</td>
<td style="text-align: center;">yes</td>
<td style="text-align: center;">yes</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td style="text-align: center;">white</td>
<td style="text-align: center;">low</td>
<td style="text-align: center;">yes</td>
<td style="text-align: center;">yes</td>
</tr>
<tr class="even">
<td style="text-align: center;">white</td>
<td style="text-align: center;">low</td>
<td style="text-align: center;">yes</td>
<td style="text-align: center;">yes</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td style="text-align: center;">black</td>
<td style="text-align: center;">low</td>
<td style="text-align: center;">no</td>
<td style="text-align: center;">no</td>
</tr>
<tr class="even">
<td style="text-align: center;">black</td>
<td style="text-align: center;">low</td>
<td style="text-align: center;">no</td>
<td style="text-align: center;">no</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td style="text-align: center;">black</td>
<td style="text-align: center;">low</td>
<td style="text-align: center;">no</td>
<td style="text-align: center;">no</td>
</tr>
<tr class="even">
<td style="text-align: center;">white</td>
<td style="text-align: center;">low</td>
<td style="text-align: center;">no</td>
<td style="text-align: center;">no</td>
</tr>
</tbody>
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<p>选择Income属性</p>
<h3 id="id3算法缺点">ID3算法缺点</h3>
<ul>
<li>倾向于选择更多不同属性值的特征属性</li>
<li>适合于处理离散属性，连续属性需要离散化</li>
</ul>
<h2 id="cart">CART</h2>
<h3 id="gini">Gini</h3>
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        <h2 class="post-title" itemprop="name headline">

            <a href="/2022/11/12/6%E3%80%81%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%BB%93%E5%BA%93Hive%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%92%8C%E5%AE%9E%E8%B7%B5/" class="post-title-link" itemprop="url">6、数据仓库Hive理论和实践</a>
        </h2>

        <div class="post-meta">
            <span class="post-meta-item">
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              <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

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                <span class="post-meta-item-text">更新于</span>
                <time title="修改时间：2022-12-17 17:37:39" itemprop="dateModified" datetime="2022-12-17T17:37:39+08:00">2022-12-17</time>
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              <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/Big-Data/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">Big Data</span></a>
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    <div class="post-body" itemprop="articleBody">


          <h1 id="数据仓库hive理论和实践">数据仓库Hive理论和实践</h1>
<h2 id="hive">Hive</h2>
<p>查询接口，提供SQL -&gt; MapReduce的转换。
Hive依托底层的HDFS进行分布式数据存储、MapReduce进行分布式数据处理或计算。</p>
<p>数据仓库：将异构的来自不同应用的数据源进行抽取、转换、加载到中心数据库，以提供决策分析支持。</p>
<p>数据仓库四大特色：面向主题、集成的、时变的、非易失的。</p>
<p>传统的数据仓库面临的挑战：海量数据、数据类型多样、可扩展性有限</p>
<h2 id="hive架构">Hive架构</h2>
<p>Hive访问接口：命令行（CLI）、Web页面（HWI）、开放数据库连接接口（ODBC或JDBC）、Thrift
Server</p>
<p>Driver：SQL -&gt; MapReduce</p>
<p>元数据：MetaStore，存储表的定义等元数据，这些元数据存储在Derby或MySQL等关系数据库中。</p>
<p>Hive QL（Hive 语句） /etc/init.d/mysqld restart hive</p>
<p>create database *** ; show databases;</p>
<p>use database;</p>
<p>create table [if not exists] ... [partitioned by ...] [row format
delimited fields terminated by '] location ' '; e.g. create table
student(id int, name string, age int) row format delimited fields
terminated by ' location "/data";</p>
<p>alter table *** add partition (...) location '...';</p>
<p>show tables;</p>