《Hadoop与大数据挖掘》一2.5.2 动手实践:K-Means算法实现

简介:

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.5.2节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.5.2 动手实践:K-Means算法实现

编写单机版的K-Means算法有利于理解Hadoop实现的K-Means算法,所以这里给出单机版(Java)的编写步骤,供读者参考。
实验步骤如下:
1)打开Eclipse,新建Java工程kmeans1.0;
2)参考前面的流程完善K-means代码;
3)使用测试数据hadoop/data/kmeans.data进行测试,查看结果;
4)思考把该算法转换为Hadoop MapReduce实现的思路。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
3月前
|
人工智能 Cloud Native 算法
拔俗云原生 AI 临床大数据平台:赋能医学科研的开发者实践
AI临床大数据科研平台依托阿里云、腾讯云,打通医疗数据孤岛,提供从数据治理到模型落地的全链路支持。通过联邦学习、弹性算力与安全合规技术,实现跨机构协作与高效训练,助力开发者提升科研效率,推动医学AI创新落地。(238字)
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
907 0
|
4月前
|
算法 API 数据安全/隐私保护
深度解析京东图片搜索API:从图像识别到商品匹配的算法实践
京东图片搜索API基于图像识别技术,支持通过上传图片或图片URL搜索相似商品,提供智能匹配、结果筛选、分页查询等功能。适用于比价、竞品分析、推荐系统等场景。支持Python等开发语言,提供详细请求示例与文档。
|
5月前
|
存储 数据采集 搜索推荐
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游景区游客情感分析与服务改进中的应用实践(226)
本篇文章探讨了 Java 大数据在智慧文旅景区中的创新应用,重点分析了如何通过数据采集、情感分析与可视化等技术,挖掘游客情感需求,进而优化景区服务。文章结合实际案例,展示了 Java 在数据处理与智能推荐等方面的强大能力,为文旅行业的智慧化升级提供了可行路径。
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游景区游客情感分析与服务改进中的应用实践(226)
|
5月前
|
存储 SQL 分布式计算
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——元数据与计算管理
本内容系统讲解了大数据体系中的元数据管理与计算优化。元数据部分涵盖技术、业务与管理元数据的分类及平台工具,并介绍血缘捕获、智能推荐与冷热分级等技术创新。元数据应用于数据标签、门户管理与建模分析。计算管理方面,深入探讨资源调度失衡、数据倾斜、小文件及长尾任务等问题,提出HBO与CBO优化策略及任务治理方案,全面提升资源利用率与任务执行效率。
|
5月前
|
存储 监控 大数据
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——事实表设计
事实表是数据仓库核心,用于记录可度量的业务事件,支持高性能查询与低成本存储。主要包含事务事实表(记录原子事件)、周期快照表(捕获状态)和累积快照表(追踪流程)。设计需遵循粒度统一、事实可加性、一致性等原则,提升扩展性与分析效率。
|
5月前
|
数据采集 SQL 搜索推荐
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——OneData数据中台体系
OneData是阿里巴巴内部实现数据整合与管理的方法体系与工具,旨在解决指标混乱、数据孤岛等问题。通过规范定义、模型设计与工具平台三层架构,实现数据标准化与高效开发,提升数据质量与应用效率。
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——OneData数据中台体系
|
6月前
|
存储 搜索推荐 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游线路规划与游客流量均衡调控中的应用实践(196)
本实践案例深入探讨了Java大数据技术在智慧文旅中的创新应用,聚焦旅游线路规划与游客流量调控难题。通过整合多源数据、构建用户画像、开发个性化推荐算法及流量预测模型,实现了旅游线路的精准推荐与流量的科学调控。在某旅游城市的落地实践中,游客满意度显著提升,景区流量分布更加均衡,充分展现了Java大数据技术在推动文旅产业智能化升级中的核心价值与广阔前景。
|
存储 分布式计算 大数据
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
数据建模解决数据冗余、资源浪费、一致性缺失及开发低效等核心问题,通过分层设计提升性能10~100倍,优化存储与计算成本,保障数据质量并提升开发效率。相比关系数据库,数据仓库采用维度建模与列式存储,支持高效分析。阿里巴巴采用Kimball模型与分层架构,实现OLAP场景下的高性能计算与实时离线一体化。
|
6月前
|
SQL 缓存 监控
大数据之路:阿里巴巴大数据实践——实时技术与数据服务
实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储,支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联,结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口,支持SQL查询、数据推送与定时任务,保障数据实时性与可靠性。