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  <entry>
    <title>1、分布式文件系统HDFS操作</title>
    <url>/2022/11/12/1%E3%80%81%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%B3%BB%E7%BB%9FHDFS%E6%93%8D%E4%BD%9C/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="分布式文件系统hdfs操作">分布式文件系统HDFS操作</h1>
<h2 id="hadoop安装">Hadoop安装：</h2>
<p>Mater
Hadoop虚拟机：Linux操作系统，主节点（名字节点，存储管理（元数据），作业（Job）调度））
Slave
Hadoop虚拟机：Linux操作系统，从节点（数据节点：数据存储、实际计算）。</p>
<p>建议大家采用Hadoop分布式模式。</p>
<h2 id="日志的作用">日志的作用</h2>
<p>（记录了对数据增、删、改等操作）： 1）数据恢复 2）提高效率</p>
<p>该示例中： 1）每个数据节点有多少个数据块？ 每个数据节点有3-4个数据块
-&gt; 每个数据节点存储的块的个数基本一致 -&gt; 保证负载平衡</p>
<p>2）每个数据块的副本分到了几个数据节点？
每个数据块的副本分到了2个数据节点 -&gt;
2副本冗余（Hadoop一般是3副本冗余）</p>
<p>3）请自己设计另一种存储方案（三个数据节点分布保存1-5数据块，每数据块是2副本）。
DN1：1 2 3 5 DN2：1 3 4 DN3：2 4 5 ...</p>
<h2 id="hdfs">HDFS</h2>
<p>HDFS系统中，一个数据块一般有几个数据副本？
一个数据块一般有3个数据副本。</p>
<p>HDFS的一个数据块默认是多大？ 64MB</p>
<h2 id="linux常用操作命令">Linux常用操作命令</h2>
<dl>
<dt>Ctrl + Shift + T：启动命令终端</dt>
<dd>
：用户主目录 / ：根目录 ./：当前目录 ../：上一级目录
pwd：查看当前目录名称
</dd>
</dl>
<p>ls：查看文件/目录信息 （ll：查看文件/目录详细信息） cd：进入目录
rm：删除文件 mv：移动文件 cat：查看文件内容 cp：拷贝文件</p>
<p>vi、vim：创建和编辑文件 gedit：创建和编辑文件
（相当于Windows的记事本）</p>
<p>clear：清屏 history：显示历史命令</p>
<p>Hadoop常用操作命令 start-all.sh (Hadoop启动批处理命令，start-dfs.sh,
start-yarn.sh) stop-all.sh（Hadoop结束批处理命令） jps：查看Java进程
（master共有四个进程，如下： 5022 NameNode 5199 SecondaryNameNode 5345
ResourceManager 5664 Jps</p>
<p>slave共有三个进程： 4794 DataNode 4898 NodeManager 5056 Jps ）</p>
<h2 id="hdfs常用操作命令">HDFS常用操作命令</h2>
<p>hadoop dfs -ls <path> ：查看指定目录下文件信息 e.g. hadoop dfs -ls
/</p>
<p>hadoop dfs -mkdir <path> ：创建指定目录</p>
<p>hadoop dfs -cat <path> ：查看制定文件的内容 e.g. hadoop dfs -cat
/input-20200324/hello.txt</p>
<p>hadoop dfs -put <localsrc> <dfsdst>：将本地文件上传到分布式文件HDFS
hadoop dfs -copyfromlocal <localsrc> <dfsdst> e.g. hadoop dfs -put
./logs/<em>.</em> /input-20200324</p>
<p>hadoop dfs -get <dfsdst>
<localsrc>：将分布式文件HDFS的指定文件下载到本地文件</p>
<p>hadoop dfs -rm <path>：删除HDFS的指定目录或文件 e.g. hadoop dfs -rm
/input-20200324/*.out</p>
]]></content>
      <categories>
        <category>Big Data</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Big Data</tag>
      </tags>
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  <entry>
    <title>1、数据仓库与数据挖掘概述</title>
    <url>/2022/09/30/1%E3%80%81%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%BB%93%E5%BA%93%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98%E6%A6%82%E8%BF%B0/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="数据仓库与数据挖掘概述">数据仓库与数据挖掘概述</h1>
<h2 id="数据仓库的兴起">数据仓库的兴起</h2>
<h3 id="数据仓库产生原因">数据仓库产生原因</h3>
<p>A、 数据的大量积累</p>
<p>B、 关系数据库的局限（操作型数据库）</p>
<p>局限：TP（存取频率高、时间短）、AP（消耗资源）特性不同、数据集成度不高、质量问题、数据面向应用而非主题</p>
<p>C、 异构数据源共享问题（各类数据库产品增加导致异构环境数据增加）</p>
<h3 id="异构数据源解决方案">异构数据源解决方案</h3>
<p>一、 数据仓库</p>
<p><img src="../images/DataMining/202212132232.png" /></p>
<p>二、联邦数据库</p>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221015105635006.png" /></p>
<h3 id="数据仓库与联邦数据库的区别">数据仓库与联邦数据库的区别</h3>
<p>数据仓库：</p>
<ul>
<li>优：查询速度快<br />
</li>
<li>缺：空间占用大，安全性一般，实时更新一般</li>
</ul>
<p>联邦数据库：</p>
<ul>
<li>优：隐私保护性好，空间占用小，实时更新较好</li>
<li>缺：查询处理复杂，速度慢</li>
</ul>
<h2 id="数据仓库的概念">数据仓库的概念</h2>
<h3 id="数据仓库的特点">数据仓库的特点</h3>
<p>一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合。</p>
<p>A、面向主题的：与主题相关的数据导入数据仓库，由异构转换为同构；</p>
<p>B、集成的：集成的主要方法：</p>
<ul>
<li>统一：消除不一致的现象（数据清洗）</li>
<li>综合：对原有数据进行综合和计算</li>
</ul>
<p>C、时变的：数据仓库保存长期的字段、显/隐式时间类型数据、历史数据，而操作型数据库保留当前数据。</p>
<p>D、非易失的：以读为主，数据相对稳定，一般不执行“更新”操作，主要分析数据。</p>
]]></content>
      <categories>
        <category>Data Warehouse and Data Mining</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Data Warehouse and Data Mining</tag>
      </tags>
  </entry>
  <entry>
    <title>2、分布式数据库HBase理论</title>
    <url>/2022/11/12/2%E3%80%81%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93HBase%E7%90%86%E8%AE%BA/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="分布式数据库hbase理论">分布式数据库HBase理论</h1>
<h2 id="介绍">介绍</h2>
<p>HDFS：分布式文件系统。它是Google的GFS的开源实现。</p>
<p>HBase：分布式数据库，存储半结构化或非结构化数据，提供了高效访问。它是Google的BigTable的开源实现。</p>
<p>Zookeeper：分布式协调管理框架。它是Google的Chubby的开源实现。</p>
<p>Hadoop
MapReduce：分布式计算框架。它是Google的MapReduce的开源实现。</p>
<h2 id="大数据云计算计算模式">大数据/云计算计算模式</h2>
<p>批处理计算（离线计算）：小时级响应, e.g. Hadoop (HDFS, MapReduce)
交互计算（在线计算）：秒级、分钟级响应
实时计算（流数据计算）：毫秒、秒级响应 e.g. HBase</p>
<h2 id="hbase与传统数据库">HBase与传统数据库</h2>
<p>传统数据库的问题（两个可扩展性差）： 1）计算可扩展性差，例如：Oracle
RAC扩展多达到100台机器。
2）数据库定义可扩展性差，例如：增加列属性不便且有限。</p>
<h2 id="hbase访问接口">HBase访问接口</h2>
<p>1）Java API 2）Shell命令 3）SQL语句：Hive，Pig</p>
<h2 id="hbase数据模型">HBase数据模型</h2>
<p>传统关系数据库：（行、列）-&gt; （单元格）值
HBase：（行键、列族、列（限定符）、时间戳）-&gt; （单元格）值</p>
<p>e.g.</p>
<p>id=20 姓名：张三（time stamp 1）</p>
<p>id=20 姓名：李四 （time stamp 2）</p>
<h2 id="存储方式">存储方式</h2>
<p>行存储（Row Storage）： 高事务处理效率
适用OLTP（联机事务处理），e.g.传统数据库 列存储（Column
Storage）：高压缩率、高查询效率，适用OLAP（联机分析处理），e.g. HBase
HTAP（混合行列存储）：</p>
<p>e.g. 25 28 30 32 36</p>
<p>run length code：25 3 2 2 4</p>
<p>select xh, name from student;</p>
<h2 id="hbase实现">HBase实现</h2>
<p>一主多从架构,例如： HDFS（NameNode， DataNodes）， HBase（HMaster，
HRegionServer）， MapReduce（Master， Slaves）</p>
<p>HBase的表由多个Region组成。</p>
<p>HBase的寻址访问： .Meta：Data Region id -&gt; Region Server
.Root：Root id -&gt; Meta Region id</p>
<p>形成了三级寻址访问结构： .Root -&gt; .Meta -&gt; Data</p>
<h2 id="hbase架构">HBase架构</h2>
<p>客户端：提供HBase的访问接口； Zookeeper：提供集群的协调管理服务；
HMaster：元数据管理；数据的管理（增删改查请求，负载均衡、Region的管理）
HRegionServer：提供了实际数据的读写访问</p>
<p>HRegionServer存储结构： 包括10 -
1000个Region和一个HLog，每个Region包括：MemStore、StoreFile（HFile）</p>
<h2 id="启动hbase命令">启动HBase命令</h2>
<p>start-hbase.sh stop-hbase.sh</p>
<p>确认启动成功： jps Web UI：http://master:60010</p>
<p>hbase shell：进入hbase的shell交互界面
exit：退出hbase的shell交互界面</p>
<p>create：创建表，create '表名','列族名1','列族名2','列族名N'</p>
<p>put：添加记录，put '表名','rowkey','列族：列'，'值'</p>
<p>get：查看记录rowkey下的所有数据，get '表名','rowkey' （
get：获取某个列族，get '表名','rowkey','列族'
get：获取某个列族的某个列，get '表名','rowkey','列族：列'）</p>
<p>list：查看所有表<br />
desc：描述表信息，desc '表名' scan：查看所有记录，scan '表名'
（scan：查看某个表某个列中所有数据，scan
'表名',{COLUMNS=&gt;'列族名：列名'}）</p>
<p>count：查看表中的记录总数，count '表名'</p>
<p>delete：删除记录，delete '表名','行名','列族：列'
（删除整行，deleteall '表名','rowkey'） drop：删除一张表<br />
（先要屏蔽该表，才能对该表进行删除：第一步 disable '表名'，第二步 drop
'表名'） truncate：清空表，truncate '表名'</p>
<p>更新记录 就是重新一遍，进行覆盖，hbase没有修改，都是追加</p>
<p>exists：判断表存在，exists '表名'</p>
<p>is_enabled / is_disabled：判断是否禁用启用表 is_enabled '表名'
is_disabled '表名'</p>
<p>status：查看hbase状态</p>
]]></content>
      <categories>
        <category>Big Data</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Big Data</tag>
      </tags>
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    <title>3、NoSQL数据库理论</title>
    <url>/2022/11/12/3%E3%80%81NoSQL%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%90%86%E8%AE%BA/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="nosql数据库理论">NoSQL数据库理论</h1>
<h2 id="nosql">NoSQL</h2>
<p>Not Only SQL</p>
<p>可扩展性：
纵向扩展（垂直扩展）：装备升级（成员不增加，提升单位成员的效率）
横向扩展（水平扩展）：增加更多的成员（装备不一定升级；成员之间通讯增加，算力不是线性增长，近线性增长）</p>
<p>为什么NoSQL： 1. 计算和存储可扩展性； 2.
模式（schema）的可自定义；（模式指的是数据库中对象的集合，例如：表、视图、存储过程；元数据，对数据的描述）
3. Web 2.0下关系数据库的事务、范式等特性可放宽。</p>
<h2 id="nosql与数据库间的比较">NoSQL与数据库间的比较</h2>
<ol type="1">
<li>没有统一的数据模型；</li>
<li>横向扩展；</li>
<li>模式定义灵活；</li>
<li>弱一致性（最终一致性）；</li>
<li>没有标准的查询语言。</li>
</ol>
<h2 id="nosql数据库分类">NoSQL数据库分类</h2>
<p>键值数据库：Redis、Amazon DynamoDB 列族数据库：HBase、Cassandra
文档数据库：MongoDB； 图数据库：Neo4J</p>
<p>自包含（self-contained）：数据和数据的定义在一起，数据与关联的数据也是在一起。（即无其它依赖项。）
e.g. age:25, name:xiaoming sex:m age:28, name:xiaoli sex:f
university:kmust</p>
<h2 id="nosql数据库原理">NoSQL数据库原理</h2>
<p>CAP：
一致性（Consistency）：任何一个节点读到（或写到）的某个数据是相同的；
可用性（Availability）：可快速读到（或写到）数据； 分区容忍性（Partition
tolerance）：可分区，可容错</p>
<p>e.g. CA：MySQL、SQL Server CP：HBase、Neo4J、MongoDB
AP：DynamoDB、Cassandra</p>
<p>BASE： Basically Avaible：基本可用，允许分布式系统一部分出错 Soft
state：软状态，允许有一段时间数据是不一致的</p>
<p>Eventually
consistent：最终一致性，保证数据最终是一致的（弱一致性的特例）</p>
<p>给定N（数据副本数）、W（写数据需要完成的节点数）、R（读数据需要完成的节点数）
强一致性：W+R&gt;N，达到强一致性；e.g.HDFS、HBase
弱一致性：W+R&lt;=N,达到弱一致性</p>
<p>事务型应用：OldSQL（传统关系数据库） 互联网应用：NOSQL
分析型应用：NewSQL（关系模型，强一致性、高可扩展性），e.g. Amazon RDS,
Micsoft SQL Azure</p>
]]></content>
      <categories>
        <category>Big Data</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Big Data</tag>
      </tags>
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  <entry>
    <title>2、数据仓库原理</title>
    <url>/2022/09/30/2%E3%80%81%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%BB%93%E5%BA%93%E5%8E%9F%E7%90%86/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="数据仓库原理">数据仓库原理</h1>
<h2 id="数据仓库系统结构">数据仓库系统结构</h2>
<h3 id="数据库与数据仓库对比">数据库与数据仓库对比</h3>
<table>
<thead>
<tr class="header">
<th><strong>数据库</strong></th>
<th><strong>数据仓库</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td>细节的</td>
<td>综合或提炼的</td>
</tr>
<tr class="even">
<td>在存取时准确的</td>
<td>代表过去的数据</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td>可更新的</td>
<td>不更新</td>
</tr>
<tr class="even">
<td>一次操作数据量小</td>
<td>一次操作数据量大</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td>面向应用</td>
<td>面向分析</td>
</tr>
<tr class="even">
<td>支持管理</td>
<td>支持决策</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td>用于事务处理</td>
<td>主要用于分析数据</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3 id="数据仓库与数据库的区别">数据仓库与数据库的区别</h3>
<p>本质上主要为异构和同构的差别</p>
<p>事务型数据库（操作型）：TP事务处理，以写为主</p>
<p>分析型数据库：AP分析处理，以读为主</p>
<h3 id="dwodsdm属性">DW、ODS、DM属性</h3>
<table>
<colgroup>
<col style="width: 46%" />
<col style="width: 53%" />
</colgroup>
<thead>
<tr class="header">
<th><strong>DW</strong>（数据仓库）（侧重于计算能力）</th>
<th>ODS（操作型数据存储）（能够实时报表分析）</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td>A、面向主题的</td>
<td>A、面向主题的</td>
</tr>
<tr class="even">
<td>B、集成的</td>
<td>B、集成的</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td>C、时变的</td>
<td>C、当前的</td>
</tr>
<tr class="even">
<td>D、非易失的/稳定的</td>
<td>D、易失的</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3 id="dm数据集市">DM（数据集市）</h3>
<p>（Data Mart）</p>
<p>1、独立的数据集市</p>
<p>2、从属的数据集市：</p>
<ul>
<li><p>面向部门的数据仓库</p></li>
<li><p>为满足用户特定需求而创建的数据仓库</p></li>
<li><p>数据仓库的子集</p></li>
</ul>
<h3 id="data-lake数据湖">Data Lake（数据湖）</h3>
<p>（侧重于数据存储能力）</p>
<p>A、 保存原始的、细节的数据</p>
<p>B、 结构化数据、非结构化数据均存在（多模态）</p>
<h3 id="发展趋势">发展趋势</h3>
<p>1、
一体化：比如湖仓一体（Lakehouse）：融合了数据湖的存储能力和数据仓库的计算能力</p>
<p>2、多模态：既能处理关系表数据，也能处理时序数据、图数据</p>
<p>3、云原生：数据库迁移到云上（提升数据库存储和计算的拓展性）</p>
<h2 id="数据仓库的数据模型">数据仓库的数据模型</h2>
<h3 id="数据仓库模型和数据库模型对比">数据仓库模型和数据库模型对比</h3>
<table>
<thead>
<tr class="header">
<th><strong>数据仓库模型</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td><strong>A</strong>、概念模型：分析主题（边界、主题、维度、类别、指标、事实）</td>
</tr>
<tr class="even">
<td><strong>B</strong>、逻辑模型：星型模型、雪花模型、星座模型</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td><strong>C</strong>、物理模型：</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<table>
<thead>
<tr class="header">
<th><strong>数据库模型</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td><strong>A、</strong>概念模型：ER（实体关系模型）</td>
</tr>
<tr class="even">
<td><strong>B</strong>、逻辑模型：关系模型、网状模型、层次模型</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td><strong>C</strong>、物理模型：</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3 id="数据仓库模型">数据仓库模型</h3>
<p>销售分析的概念模型</p>
<p>信息包： <u>销售分析</u></p>
<table>
<colgroup>
<col style="width: 54%" />
<col style="width: 12%" />
<col style="width: 12%" />
<col style="width: 11%" />
<col style="width: 11%" />
</colgroup>
<thead>
<tr class="header">
<th>日期</th>
<th>销售地点</th>
<th>销售产品</th>
<th>年龄组别</th>
<th>性别</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td>年（10）</td>
<td>国家（15）</td>
<td>产品类（6）</td>
<td>年龄组（8）</td>
<td>性别组（2）</td>
</tr>
<tr class="even">
<td>季度（40）</td>
<td>区域（45）</td>
<td>产品组（48）</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr class="odd">
<td>月（120）</td>
<td>城市（280）</td>
<td>产品（240）</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr class="even">
<td></td>
<td>区（880）</td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr class="odd">
<td></td>
<td>商店（2000）</td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr class="even">
<td><strong>度量和事实：</strong>
<strong>预测销售量、实际销售量、预测误差</strong></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>销售分析的逻辑模型（星型模型）</p>
<p><img src="../images/DataMining/1.png" /></p>
<h2 id="数据抽取转换和装载">数据抽取、转换和装载</h2>
<h3 id="etl">ETL</h3>
<p>（Extraction、Transformation、Loading）</p>
<p>数据抽取、数据清洗、数据转换、数据加载、数据更新。</p>
<p>数据更新：</p>
<ul>
<li>全量更新：数据库建立时期</li>
<li>增量更新：数据库维护</li>
</ul>
<h2 id="元数据">元数据</h2>
<p>用来描述数据的数据，包含业务元数据和技术元数据</p>
<h2 id="例题">例题</h2>
<p><img src="../images/DataMining/1-16658031339742.png" /></p>
<h3 id="销售质量">销售质量</h3>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> <span class="built_in">sum</span>(units_sold) <span class="keyword">from</span> sales_fact;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<h3 id="不同年份的销售量">不同年份的销售量</h3>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> <span class="built_in">sum</span>(units_sold) <span class="keyword">from</span> sales_fact</span><br><span class="line"><span class="keyword">join</span> time_dim <span class="keyword">on</span> sales_fact.time_key <span class="operator">=</span> time_dim.time_key</span><br><span class="line"><span class="keyword">group</span> <span class="keyword">by</span> time_dim.year;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<h3 id="不同年份不同商品项的销售额">不同年份不同商品项的销售额</h3>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> city <span class="keyword">as</span> 城市,item_names <span class="keyword">as</span> 商品项,<span class="built_in">sum</span>(dollars_sold) <span class="keyword">as</span> 销售额</span><br><span class="line"><span class="keyword">from</span> sales_fact a</span><br><span class="line"><span class="keyword">inner</span> <span class="keyword">join</span> geo_dim b</span><br><span class="line"><span class="keyword">on</span> a.location_key <span class="operator">=</span> b.location_key</span><br><span class="line"><span class="keyword">inner</span> <span class="keyword">join</span> item_dim c</span><br><span class="line"><span class="keyword">on</span> a.item_key <span class="operator">=</span> c.item_key</span><br><span class="line"><span class="keyword">group</span> <span class="keyword">by</span> b.city,c.item_name;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<h3 id="年18月份各月平均销售">2021年1~8月份各月平均销售</h3>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> <span class="built_in">sum</span>(avg_sales) <span class="keyword">from</span> sales_fact a</span><br><span class="line"><span class="keyword">join</span> time_dim b <span class="keyword">on</span> a.time_key <span class="operator">=</span> b.time_key</span><br><span class="line"><span class="keyword">where</span> mouth <span class="operator">&gt;=</span> <span class="number">1</span> <span class="keyword">and</span> mouth <span class="operator">&lt;=</span> <span class="number">8</span>;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
]]></content>
      <categories>
        <category>Data Warehouse and Data Mining</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Data Warehouse and Data Mining</tag>
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    <title>4、云数据库理论</title>
    <url>/2022/11/12/4%E3%80%81%E4%BA%91%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%90%86%E8%AE%BA/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="云数据库理论">云数据库理论</h1>
<h2 id="云计算">云计算</h2>
<p>云计算：通过对（硬件、平台、软件）资源的虚拟化提供按需服务。</p>
<p>IaaS：基础设施即服务，存储、计算、网络等硬件资源通过虚拟化以服务形式提供，关键词：host；
PaaS：平台即服务，开发平台和操作系统以服务的形式提供，关键词：build；
SaaS：软件即服务，应用软件以服务形式提供，关键词：consume。</p>
<h2 id="云数据库的特点">云数据库的特点</h2>
<p>高可扩展性、高可用性、易用性、易维护、高性能、廉价、安全</p>
<p>亚马逊云数据库（Database）： SimpleDB：键值数据库云服务
DynamoDB：键值数据库云服务 RDS（Relational Database
Service）：关系数据库云服务 ElastiCache：内存缓存云服务</p>
<p>补充： Amazon 云计算服务AWS： IaaS（内容分发网络，边缘节点）
Networking：Route 53 Compute：EC2（Elastic Compute Cloud），ELB（Elastic
Load Balancing） Storage：S3（Simple Storage Service），EBS（Elastic
Block Storage），Glacier</p>
<h2 id="google云数据库">Google云数据库</h2>
<p>Microsoft云数据库： Azure</p>
<p>UMP（Unified MySQL Platform）：阿里云的云数据库产品 数据库：MySQL
Mnesia：分布式数据管理系统、支持事务、数据分片管理等
RabbitMQ：组件间异步消息传递和处理
Zookeeper：分布式协调管理，例如：集群管理、统一命名服务，状态同步服务、分布式锁
LVS（Linux Virtual
Server）：负载均衡（IP负载均衡、内容请求均衡）、请求路由
Controller：控制服务器，元数据（如集群成员、配置信息、状态信息、路由信息）管理，运行Mnesia
Proxy：代理服务器，面向用户提供连接管理（认证、配额、转发等）
Agent：运行在MySQL的节点上，管理MySQL实例（例如：MySQL数据库的创建、删除、备份等）
愚公系统：基于bin-log分析进行不停机的数据增量复制和迁移
其它：日志分析、信息统计、Web控制台</p>
<p>补充： 消息传递：同步消息（面向连接）、异步消息（面向队列（小站？）
QPS：Queries Per Second，IOPS：I/O Per Second</p>
<p>全栈贯通技术人才：大数据系统人才、智能计算系统人才</p>
]]></content>
      <categories>
        <category>Big Data</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Big Data</tag>
      </tags>
  </entry>
  <entry>
    <title>3、数据仓库设计与开发</title>
    <url>/2022/09/30/3%E3%80%81%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%BB%93%E5%BA%93%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E5%BC%80%E5%8F%91/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="数据仓库设计与开发">数据仓库设计与开发</h1>
<h2 id="数据仓库设计">数据仓库设计</h2>
<h3 id="系统设计差异">系统设计差异</h3>
<table>
<thead>
<tr class="header">
<th><strong>操作型数据库</strong></th>
<th><strong>数据仓库</strong></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td>面向应用</td>
<td>面向分析</td>
</tr>
<tr class="even">
<td>确定的应用需求</td>
<td>不确定的分析需求</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td>事务处理性能</td>
<td>数据的全局一致性</td>
</tr>
<tr class="even">
<td>数据来自组织外部</td>
<td>数据来自系统内部</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h3 id="数据仓库设计原则">数据仓库设计原则</h3>
<p>面向主题原则、数据驱动原则、原型法设计原则</p>
<h3 id="数据仓库设计步骤">数据仓库设计步骤</h3>
<p>​ 1、明确主题</p>
<p>​ 2、概念模型设计</p>
<p>​ 3、技术准备</p>
<p>​ 4、逻辑模型设计</p>
<p>​ 5、物理模型设计</p>
<p>​ 6、数据仓库生成</p>
<p>​ 7、数据仓库的运行与维护</p>
<h3 id="数据仓库设计方法论">数据仓库设计方法论</h3>
<p>DM（数据集市） --&gt; DW（数据仓库）
（自底向上）（成本小，收益大）</p>
<p>DW（数据仓库） --&gt;DM（数据集市）
（自顶向下）（成本大，收益小）</p>
<h2 id="数据仓库开发">数据仓库开发</h2>
<h3 id="数据粒度">数据粒度</h3>
<p>粒度：数据综合程度高低的一个度量</p>
<p>粒度越粗，综合程度越高，存储空间越小，回答的查询种类越多，查询效率越高；</p>
<p>粒度越细，综合程度越低，存储空间越大，回答的查询种类越少，查询效率越低。</p>
<p>年（粗）--&gt;月--&gt;日（细）</p>
<h3 id="分割分区">分割（分区）</h3>
<p>划分方式：水平划分和垂直划分</p>
<p>分区类别：:</p>
<ul>
<li><p>范围分区：按时间分割，按单位分割。（分布式数据库）</p></li>
<li><p>哈希分区：（polarDB-X数据库）</p></li>
<li><p>列表分区：按职业、学历分区</p></li>
</ul>
]]></content>
      <categories>
        <category>Data Warehouse and Data Mining</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Data Warehouse and Data Mining</tag>
      </tags>
  </entry>
  <entry>
    <title>4、联机分析处理</title>
    <url>/2022/09/30/4%E3%80%81%E8%81%94%E6%9C%BA%E5%88%86%E6%9E%90%E5%A4%84%E7%90%86/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="联机分析处理">联机分析处理</h1>
<h2 id="olap的概念">OLAP的概念</h2>
<h3 id="联机分析处理olap">联机分析处理（OLAP）</h3>
<p>A、交互性：联机</p>
<p>B、维（dimension）：分析数据的角度</p>
<p>立方体（超过三维的立方体称为超立方体或多维空间）</p>
<h3 id="维的层次hierarchy">维的层次（hierarchy）</h3>
<p>例.时间维：</p>
<p>​ 年-季度-月-天</p>
<p>​ 年-学期-周 （每一层称为 <strong>级别（level）</strong>）</p>
<h3 id="维的成员member">维的成员（member）</h3>
<p>维的一个取值</p>
<h3 id="多维数组多维空间">多维数组（多维空间）</h3>
<p>维和度量的组合</p>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221015120755730.png" /></p>
<h3 id="数据单元单元格">数据单元（单元格）</h3>
<p>多维数组的一个取值</p>
<p>如果查询结果保存起来，则称该查询视图物化</p>
<h2 id="olap的多维数据分析">OLAP的多维数据分析</h2>
<h3 id="多维分析">多维分析</h3>
<h4 id="切片slice切块dice">切片（slice）/切块（dice）</h4>
<p>切片：单个维度分析</p>
<p>切块：两个或以上维度分析</p>
<h4 id="钻取">钻取</h4>
<p>向下钻取（Drill-down）下钻：粗粒度-----&gt;细粒度分析</p>
<p>向上钻取（Roll-up）上卷：细粒度-----&gt;粗粒度分析</p>
<h4 id="旋转pivot">旋转（pivot）</h4>
<p>不同维度的置换</p>
<p>求不同城市的总销售量</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="code"><pre><span class="line"><span class="keyword">select</span> <span class="built_in">sum</span>(sale_unit) <span class="keyword">from</span> sale</span><br><span class="line"><span class="keyword">join</span> <span class="type">time</span> <span class="keyword">on</span> time.Q <span class="operator">=</span> sale.Q</span><br><span class="line"><span class="keyword">join</span> city <span class="keyword">on</span> city.C <span class="operator">=</span> sale.C</span><br><span class="line"><span class="keyword">group</span> <span class="keyword">by</span> city.C;</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<h2 id="olap的存储模型">OLAP的存储模型</h2>
<h3 id="olap实现架构">OLAP实现架构</h3>
<p>ROLAP：关系表 -----&gt;存储空间更小</p>
<p>MOLAP：多维数组-----&gt;查询效率高</p>
<p>Eg.sale(产品)(季度)(城市)-------&gt;value</p>
<table>
<thead>
<tr class="header">
<th style="text-align: center;">产品</th>
<th style="text-align: center;">季度</th>
<th style="text-align: center;">城市</th>
<th style="text-align: center;">value</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td style="text-align: center;">TV</td>
<td style="text-align: center;">Q1</td>
<td style="text-align: center;">北京</td>
<td style="text-align: center;"></td>
</tr>
<tr class="even">
<td style="text-align: center;">CD</td>
<td style="text-align: center;">Q2</td>
<td style="text-align: center;">上海</td>
<td style="text-align: center;"></td>
</tr>
<tr class="odd">
<td style="text-align: center;">PC</td>
<td style="text-align: center;">Q3</td>
<td style="text-align: center;">广州</td>
<td style="text-align: center;"></td>
</tr>
<tr class="even">
<td style="text-align: center;">ALL</td>
<td style="text-align: center;">ALL</td>
<td style="text-align: center;">ALL</td>
<td style="text-align: center;"></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>实现框架：</p>
<p>1、<u>R</u>OLAP：基于关系表，存储空间效率高，利用关系数据库特性</p>
<p>​ Relational</p>
<p>2、<u>M</u>OLAP：基于多维数组，查询效率高</p>
<p>​ Multi-dimensional</p>
<p>3、<u>H</u>OLAP：包含综合数据（MOLAP）和详细数据（ROLAP）</p>
<p>​ Hybrid</p>
<h2 id="htap">HTAP</h2>
<p>事务型数据库：OLTP，以写为主，行存</p>
<p>分析型数据库：OLAP，以读为主，列存</p>
<p>混合事务分析型数据库：HTAP</p>
<ul>
<li>TP、AP资源物理分离</li>
<li>TP、AP数据一致性：
<ul>
<li>强一致性</li>
<li>弱一致性</li>
</ul></li>
</ul>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221015114905013.png" style="zoom: 67%; float: left;" /></p>
<h2 id="国产数据库示例">国产数据库示例</h2>
<h3 id="polardb-x数据库">PolarDB-X数据库</h3>
<p>结构框架：</p>
<p><img
src="../images/DataMining/image-20221005102013310-16657435018695.png" /></p>
<h3 id="下推">下推</h3>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221015121820341.png" /></p>
<h3 id="bi">BI</h3>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221019192403264.png" alt="image-20221019192403264" style="zoom: 67%;" /></p>
<h2 id="数据立方体和商立方体">数据立方体和商立方体</h2>
<h3 id="物化视图选择">物化视图选择</h3>
<h4 id="greedy-algorithm贪心算法">Greedy Algorithm(贪心算法)</h4>
<ul>
<li><p>k = number of views to be materialized</p></li>
<li><p>Given</p>
<ul>
<li><p>v is a view</p></li>
<li><p>S is a set of views which are selected to be
materialized</p></li>
</ul></li>
<li><p>Define the benefit of selecting v for materialization as</p>
<ul>
<li>B(v, S) = Gain(S U v, S)</li>
</ul></li>
<li><p>S &lt;--{top view};</p></li>
<li><p>For i = 1 to k do</p>
<ul>
<li><p>Select that view v not in S such that B(v, S) is
maximized;</p></li>
<li><p>S &lt;-- S U {v}</p></li>
</ul></li>
<li><p>Resulting S is the greedy selection</p></li>
</ul>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221011210827373.png" /></p>
<table>
<thead>
<tr class="header">
<th style="text-align: center;"></th>
<th style="text-align: center;">1st Choice(M)</th>
<th style="text-align: center;">2nd Choice(M)</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr class="odd">
<td style="text-align: center;">pc</td>
<td style="text-align: center;">(6-6)*3 = 0</td>
<td style="text-align: center;">(6-6)*2 = 0</td>
</tr>
<tr class="even">
<td style="text-align: center;">ps</td>
<td style="text-align: center;">(6-0.8)*3 = 15.6</td>
<td style="text-align: center;"></td>
</tr>
<tr class="odd">
<td style="text-align: center;">sc</td>
<td style="text-align: center;">(6-6)*3 = 0</td>
<td style="text-align: center;">(6-6)*2 = 0</td>
</tr>
<tr class="even">
<td style="text-align: center;">p</td>
<td style="text-align: center;">(6-0.2)*1 = 5.8</td>
<td style="text-align: center;">(0.8-0.2)*1=0.6</td>
</tr>
<tr class="odd">
<td style="text-align: center;">s</td>
<td style="text-align: center;">(6-0.01)*1 = 5.99</td>
<td style="text-align: center;">(0.8-0.01)*1 = 0.79</td>
</tr>
<tr class="even">
<td style="text-align: center;">c</td>
<td style="text-align: center;">(6-0.1)*1 = 5.9</td>
<td style="text-align: center;">(6-0.1)*1 = 5.9</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>Two views to be materialized are</p>
<p>1、ps 2、c</p>
<p>V = {ps, c}</p>
<p>Gain(V U {top view}, {top view})</p>
<p>= 15.6 + 5.9 = 21.5</p>
<h3 id="数据立方体">数据立方体</h3>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221011212714894.png" /></p>
<h3 id="商立方体">商立方体</h3>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221011213423839.png" /></p>
<h2 id="习题讲解">习题讲解</h2>
<p>数据转换一般可以分为：</p>
<ul>
<li><p>工具转换</p></li>
<li><p>人工转换</p></li>
</ul>
<p>事实表的特点：</p>
<ul>
<li>数据量大</li>
<li>表中行数多</li>
<li>表中数据常进行追加</li>
</ul>
<p>数据集市的特点：</p>
<ul>
<li>主题少</li>
<li>数据少</li>
<li>建设周期短</li>
<li>风险小</li>
</ul>
]]></content>
      <categories>
        <category>Data Warehouse and Data Mining</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Data Warehouse and Data Mining</tag>
      </tags>
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    <title>5、MapReduce</title>
    <url>/2022/11/12/5%E3%80%81MapReduce/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="mapreduce">MapReduce</h1>
<h2
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</h2>
<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>补充：CPU、内存、磁盘的组合：共享内存（多个CPU共用一块内存）、共享磁盘（多个CPU共用一块磁盘）、非共享（每个CPU都独享内存和磁盘）、计算存储分离</p>
<p>分布式并行编程框架 MPI（Message Passing
Interface，消息传递接口）：多进程通讯标准，主要有6个标准函数；
PThread：多线程并行编程框架； 编译制导：OpenMP</p>
<p>MapReduce体系结构 一主多从
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>
<h2 id="mapreduce工作流程">MapReduce工作流程</h2>
<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
Map之后，Shuffle之前进行的本地Reduce操作）</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>
<p>补充：分区一般分为：范围分区、哈希分区、列表分区
Shuffle：计算-&gt;溢写（分区、排序、合并（combine））-&gt;合并（多个文件）</p>
<p>Hadoop+Eclipse/IntelliJ
IDEA（从而可以在IDE上用Java进行分布式计算应用程序开发，如：WordCount）</p>
<h2 id="hadoop-mapreduce框架中的数据类型">Hadoop
MapReduce框架中的数据类型</h2>
<p>字符串：Text 整型：IntWritable （长整型：LongWritable）
浮点型：FloatWritable, DoubleWritable 布尔型：BooleanWritable
空类型：NullWritable</p>
<p>Writable：需要序列化和反序列化</p>
<p>序列化：A: object -&gt; byte -&gt; B: object ：反序列化</p>
<p>如何用Java程序定义Wordcount的map和reduce的输入和输出，即它们的输入输出类型和含义分别是什么？
map() 输入：&lt;Object row, Text value&gt; 输出：&lt;Text word,
IntWritable one&gt;</p>
<p>reduce() 输入：&lt;Text word, List(IntWritable value)&gt;
输出：&lt;Text word, IntWritable count&gt;</p>
<h2 id="wordcount部署">Wordcount部署</h2>
<p>1）编译并打包（可用Eclipse的export打为jar包或命令行模式javac和jar进行编译和打包
）； （编译需要的Hadoop jar包：hadoop-common-<strong><em>.jar,
hadoop-mapreduce-core-</em></strong>.jar, commons-cli-**.jar）</p>
<p>2）运行Hadoop Wordcount程序；（先要将数据上传到HDFS中）
（运行命令：hadoop jar WordCount.jar WordCount input output）</p>
<p>3）（到HDFS中）查看结果。</p>
]]></content>
      <categories>
        <category>Big Data</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Big Data</tag>
      </tags>
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    <title>6、数据仓库Hive理论和实践</title>
    <url>/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/</url>
    <content><![CDATA[<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>
<p>load data [local] inpth '' overwrite into table *** ; e.g. load data
local inpath 'student_data' overwrite into table student;</p>
<p>insert overwrite table *** select *** from ... ;</p>
<p>另一个例子（来自https://docs.cloudera.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.3.4/bk_dataintegration/content/new-feature-insert-values-update-delete.html）：
CREATE TABLE students (name VARCHAR(64), age INT, gpa DECIMAL(3,2))
CLUSTERED BY (age) INTO 2 BUCKETS STORED AS ORC;</p>
<p>INSERT INTO TABLE students VALUES ('fred flintstone', 35, 1.28),
('barney rubble', 32, 2.32);</p>
<p>CREATE TABLE pageviews (userid VARCHAR(64), link STRING, from STRING)
PARTITIONED BY (datestamp STRING) CLUSTERED BY (userid) INTO 256 BUCKETS
STORED AS ORC;</p>
<p>INSERT INTO TABLE pageviews PARTITION (datestamp = '2014-09-23')
VALUES ('jsmith', 'mail.com', 'sports.com'), ('jdoe', 'mail.com',
null);</p>
<p>INSERT INTO TABLE pageviews PARTITION (datestamp) VALUES ('tjohnson',
'sports.com', 'finance.com', '2014-09-23'), ('tlee', 'finance.com',
null, '2014-09-21');</p>
<p>echo ... &gt; file.txt e.g. echo "Hello Hadoop!" &gt; westart.txt ...
echo "Bye Hadoop!" &gt; wecomplete.txt</p>
<p>hope every guy enjoys our special time ...</p>
]]></content>
      <categories>
        <category>Big Data</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Big Data</tag>
      </tags>
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  <entry>
    <title>6、关联规则</title>
    <url>/2022/10/19/6%E3%80%81%E5%85%B3%E8%81%94%E8%A7%84%E5%88%99/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="关联规则">关联规则</h1>
<h2 id="关联规则的挖掘原理">关联规则的挖掘原理</h2>
<h3 id="相关概念">相关概念</h3>
<h4 id="项集itemset">项集（Itemset）</h4>
<p>项（Item）的集合</p>
<h4 id="关联规则-1">关联规则</h4>
<p><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="51.866ex" height="2.149ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -750 22924.7 950"><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="1D434" d="M208 74Q208 50 254 46Q272 46 272 35Q272 34 270 22Q267 8 264 4T251 0Q249 0 239 0T205 1T141 2Q70 2 50 0H42Q35 7 35 11Q37 38 48 46H62Q132 49 164 96Q170 102 345 401T523 704Q530 716 547 716H555H572Q578 707 578 706L606 383Q634 60 636 57Q641 46 701 46Q726 46 726 36Q726 34 723 22Q720 7 718 4T704 0Q701 0 690 0T651 1T578 2Q484 2 455 0H443Q437 6 437 9T439 27Q443 40 445 43L449 46H469Q523 49 533 63L521 213H283L249 155Q208 86 208 74ZM516 260Q516 271 504 416T490 562L463 519Q447 492 400 412L310 260L413 259Q516 259 516 260Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(1027.8,0)"><path 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<p>其中，|D|表示事务数据库D的事务个数</p>
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35Q272 34 270 22Q267 8 264 4T251 0Q249 0 239 0T205 1T141 2Q70 2 50 0H42Q35 7 35 11Q37 38 48 46H62Q132 49 164 96Q170 102 345 401T523 704Q530 716 547 716H555H572Q578 707 578 706L606 383Q634 60 636 57Q641 46 701 46Q726 46 726 36Q726 34 723 22Q720 7 718 4T704 0Q701 0 690 0T651 1T578 2Q484 2 455 0H443Q437 6 437 9T439 27Q443 40 445 43L449 46H469Q523 49 533 63L521 213H283L249 155Q208 86 208 74ZM516 260Q516 271 504 416T490 562L463 519Q447 492 400 412L310 260L413 259Q516 259 516 260Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(1028,0) translate(0 -0.5)"><path data-c="7C" d="M139 -249H137Q125 -249 119 -235V251L120 737Q130 750 139 750Q152 750 159 735V-235Q151 -249 141 -249H139Z"></path></g></g><rect width="2265" height="60" x="120" y="220"></rect></g></g></g></svg></mjx-container></span></p>
<p>其中，|A|表示数据库中包含项集A的事务个数</p>
<h4 id="阈值">阈值</h4>
<ul>
<li>最小支持度（min_supp)</li>
<li>最小置信度（min_conf)</li>
</ul>
<h4 id="频繁项集frequent-itemset">频繁项集（Frequent Itemset）</h4>
<p>项集满足最小支持度，即： <span class="math display"><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" display="true"><svg style="vertical-align: -0.566ex;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="22.932ex" height="2.262ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -750 10135.8 1000"><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="1D446" d="M308 24Q367 24 416 76T466 197Q466 260 414 284Q308 311 278 321T236 341Q176 383 176 462Q176 523 208 573T273 648Q302 673 343 688T407 704H418H425Q521 704 564 640Q565 640 577 653T603 682T623 704Q624 704 627 704T632 705Q645 705 645 698T617 577T585 459T569 456Q549 456 549 465Q549 471 550 475Q550 478 551 494T553 520Q553 554 544 579T526 616T501 641Q465 662 419 662Q362 662 313 616T263 510Q263 480 278 458T319 427Q323 425 389 408T456 390Q490 379 522 342T554 242Q554 216 546 186Q541 164 528 137T492 78T426 18T332 -20Q320 -22 298 -22Q199 -22 144 33L134 44L106 13Q83 -14 78 -18T65 -22Q52 -22 52 -14Q52 -11 110 221Q112 227 130 227H143Q149 221 149 216Q149 214 148 207T144 186T142 153Q144 114 160 87T203 47T255 29T308 24Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(645,0)"><path data-c="28" d="M94 250Q94 319 104 381T127 488T164 576T202 643T244 695T277 729T302 750H315H319Q333 750 333 741Q333 738 316 720T275 667T226 581T184 443T167 250T184 58T225 -81T274 -167T316 -220T333 -241Q333 -250 318 -250H315H302L274 -226Q180 -141 137 -14T94 250Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(1034,0)"><path data-c="1D434" d="M208 74Q208 50 254 46Q272 46 272 35Q272 34 270 22Q267 8 264 4T251 0Q249 0 239 0T205 1T141 2Q70 2 50 0H42Q35 7 35 11Q37 38 48 46H62Q132 49 164 96Q170 102 345 401T523 704Q530 716 547 716H555H572Q578 707 578 706L606 383Q634 60 636 57Q641 46 701 46Q726 46 726 36Q726 34 723 22Q720 7 718 4T704 0Q701 0 690 0T651 1T578 2Q484 2 455 0H443Q437 6 437 9T439 27Q443 40 445 43L449 46H469Q523 49 533 63L521 213H283L249 155Q208 86 208 74ZM516 260Q516 271 504 416T490 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<ul>
<li>频繁项集的子集必是频繁项集</li>
<li>非频繁项集的超集一定是非频繁的</li>
</ul>
<h4 id="强关联规则">强关联规则</h4>
<p>同时满足最小支持度（min_supp）和最小置信度（min_conf）的规则称之为强关联规则，即
<span class="math display"><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" display="true"><svg style="vertical-align: -0.566ex;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="102.782ex" height="2.262ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -750 45429.7 1000"><g stroke="currentColor" fill="currentColor" stroke-width="0" transform="scale(1,-1)"><g data-mml-node="math"><g data-mml-node="mi"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">给</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(1000,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">定</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(2000,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">事</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(3000,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">务</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(4000,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">数</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(5000,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">据</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(6000,0)"><text data-variant="normal" transform="scale(1,-1)" font-size="884px" font-family="serif">库</text></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(7000,0)"><path data-c="1D437" d="M287 628Q287 635 230 637Q207 637 200 638T193 647Q193 655 197 667T204 682Q206 683 403 683Q570 682 590 682T630 676Q702 659 752 597T803 431Q803 275 696 151T444 3L430 1L236 0H125H72Q48 0 41 2T33 11Q33 13 36 25Q40 41 44 43T67 46Q94 46 127 49Q141 52 146 61Q149 65 218 339T287 628ZM703 469Q703 507 692 537T666 584T629 613T590 629T555 636Q553 636 541 636T512 636T479 637H436Q392 637 386 627Q384 623 313 339T242 52Q242 48 253 48T330 47Q335 47 349 47T373 46Q499 46 581 128Q617 164 640 212T683 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<h2 id="apriori算法">Apriori算法</h2>
<p>min_supp=2</p>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221019140559395.png"></p>
]]></content>
      <categories>
        <category>Data Warehouse and Data Mining</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Data Warehouse and Data Mining</tag>
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    <title>5、数据挖掘原理</title>
    <url>/2022/10/19/5%E3%80%81%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8C%96%E6%8E%98%E5%8E%9F%E7%90%86/</url>
    <content><![CDATA[<h1 id="数据挖掘原理">数据挖掘原理</h1>
<h2 id="知识发现过程">知识发现过程</h2>
<h3 id="知识发现过程定义">知识发现过程定义</h3>
<ul>
<li><p>知识发现（KDD）：从数据中发现有用知识的整个过程。</p></li>
<li><p>数据挖掘（DM）
：KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。</p></li>
</ul>
<p><img src="../images/DataMining/image-20221019130231010.png" /></p>
<h2 id="数据挖掘方法和技术概述">数据挖掘方法和技术概述</h2>
<h3 id="数据挖掘常用技术">数据挖掘常用技术</h3>
<ul>
<li><p>关联分析</p></li>
<li><p>分类</p></li>
<li><p>聚类</p></li>
<li><p>人工神经网络等</p></li>
</ul>
<h3 id="关联分析">关联分析</h3>
<p>若两个或多个数据项的取值之间重复出现且概率很高时，它就存在某种关联，可以建立起这些数据项的关联规则。</p>
<p>一般用“支持度”和“可信度”两个阈值来淘汰无用的关联规则。</p>
<h3 id="数据挖掘工具">数据挖掘工具</h3>
<ul>
<li>SAS Enterprise Miner</li>
<li>SPSS Clementine</li>
<li>IBM Intelligent Miner</li>
<li>Oracle Data Miner</li>
<li>SSAS、SSIS、SSRS</li>
</ul>
]]></content>
      <categories>
        <category>Data Warehouse and Data Mining</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Data Warehouse and Data Mining</tag>
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    <title>7、决策树</title>
    <url>/2022/10/26/7%E3%80%81%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91/</url>
    <content><![CDATA[<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>
<table>
<thead>
<tr class="header">
<th style="text-align: center;">Race</th>
<th style="text-align: center;">Income</th>
<th style="text-align: center;">Child</th>
<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>
</table>
<p><span class="math display"><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" display="true"><svg style="vertical-align: -1.552ex;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="37.694ex" height="4.588ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -1342 16660.6 2028"><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="mi" transform="translate(504,0)"><path data-c="1D45B" d="M21 287Q22 293 24 303T36 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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>
<p><span class="math display"><mjx-container class="MathJax" jax="SVG" display="true"><svg style="vertical-align: -3.006ex;" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="17.409ex" height="5.155ex" role="img" focusable="false" viewBox="0 -950 7694.7 2278.6"><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 381T127 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]]></content>
      <categories>
        <category>Data Warehouse and Data Mining</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Data Warehouse and Data Mining</tag>
      </tags>
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    <title>7、大数据补充lecture</title>
    <url>/2022/11/12/7%E3%80%81%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%A1%A5%E5%85%85lecture/</url>
    <content><![CDATA[<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>
]]></content>
      <categories>
        <category>Big Data</category>
      </categories>
      <tags>
        <tag>Big Data</tag>
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    <title>8、WordCount-src</title>
    <url>/2022/11/12/8%E3%80%81WordCount-src/</url>
    <content><![CDATA[<figure class="highlight plaintext"><table><tr><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>
]]></content>
      <categories>
        <category>Big Data</category>
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        <tag>Big Data</tag>
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    <title>8、聚类</title>
    <url>/2022/11/20/8%E3%80%81%E8%81%9A%E7%B1%BB/</url>
    <content><![CDATA[<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 118T118 106Q118 61 136 44T179 26Q233 26 290 98L298 109L352 326Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(520,0)"><path data-c="28" d="M94 250Q94 319 104 381T127 488T164 576T202 643T244 695T277 729T302 750H315H319Q333 750 333 741Q333 738 316 720T275 667T226 581T184 443T167 250T184 58T225 -81T274 -167T316 -220T333 -241Q333 -250 318 -250H315H302L274 -226Q180 -141 137 -14T94 250Z"></path></g><g data-mml-node="mi" transform="translate(909,0)"><path data-c="1D456" d="M184 600Q184 624 203 642T247 661Q265 661 277 649T290 619Q290 596 270 577T226 557Q211 557 198 567T184 600ZM21 287Q21 295 30 318T54 369T98 420T158 442Q197 442 223 419T250 357Q250 340 236 301T196 196T154 83Q149 61 149 51Q149 26 166 26Q175 26 185 29T208 43T235 78T260 137Q263 149 265 151T282 153Q302 153 302 143Q302 135 293 112T268 61T223 11T161 -11Q129 -11 102 10T74 74Q74 91 79 106T122 220Q160 321 166 341T173 380Q173 404 156 404H154Q124 404 99 371T61 287Q60 286 59 284T58 281T56 279T53 278T49 278T41 278H27Q21 284 21 287Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(1254,0)"><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(1698.7,0)"><path data-c="1D457" d="M297 596Q297 627 318 644T361 661Q378 661 389 651T403 623Q403 595 384 576T340 557Q322 557 310 567T297 596ZM288 376Q288 405 262 405Q240 405 220 393T185 362T161 325T144 293L137 279Q135 278 121 278H107Q101 284 101 286T105 299Q126 348 164 391T252 441Q253 441 260 441T272 442Q296 441 316 432Q341 418 354 401T367 348V332L318 133Q267 -67 264 -75Q246 -125 194 -164T75 -204Q25 -204 7 -183T-12 -137Q-12 -110 7 -91T53 -71Q70 -71 82 -81T95 -112Q95 -148 63 -167Q69 -168 77 -168Q111 -168 139 -140T182 -74L193 -32Q204 11 219 72T251 197T278 308T289 365Q289 372 288 376Z"></path></g><g data-mml-node="mo" transform="translate(2110.7,0)"><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 data-mml-node="mo" transform="translate(2777.4,0)"><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="mroot" transform="translate(3833.2,0)"><g><g data-mml-node="mrow" transform="translate(1020,0)"><g data-mml-node="mo"><path data-c="28" d="M94 250Q94 319 104 381T127 488T164 576T202 643T244 695T277 729T302 750H315H319Q333 750 333 741Q333 738 316 720T275 667T226 581T184 443T167 250T184 58T225 -81T274 -167T316 -220T333 -241Q333 -250 318 -250H315H302L274 -226Q180 -141 137 -14T94 250Z"></path></g><g data-mml-node="msup" 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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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<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>
]]></content>
      <categories>
        <category>Data Warehouse and Data Mining</category>
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      <tags>
        <tag>Data Warehouse and Data Mining</tag>
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