wordcount就是hadoop上的「hello world」，非常經典，弄清楚它可以快速的幫助我們理解hadoop一些相關概念和執行機制，
這裡找了一篇好文，
基本上把wordcount分析的非常透徹了，流程大概是這樣子的
但是還是有乙個問題，就是當hadoop在split的時候，
如果將乙個大的文字檔案，切割成的部分中有斷行怎麼辦？
又找一篇，作者分析了原始碼，
當讀到斷行時，會去下乙個split獲取資料
關於reader的問題，還有自定義的inputformat的方法，在這裡有一篇
機器學習一 機器學習概要
回歸 是指把實函式在樣本點附近加以近似的有監督的模式識別問題。對乙個或多個自變數和因變數之間關係進行建模，求解的一種統計方法。分類 是指對於指定的模式進行識別的有監督的模式識別問題。異常檢測 是指尋找輸入樣本ni 1i 1 n中所包含的異常資料的問題。常採用密度估計的方法 正常資料為靠近密度中心的資...
機器學習一
機器學習就是把無序的資料轉換成有用的資料資訊。機器學習分為監督學習以及無監督學習。監督學習適用分類和回歸為問題。監督學習必須要知道 什麼，即目標變數的分類資訊 1.1 分類 主要將例項資料劃分到合適的分類中。1.2 回歸 用於 數值型資料 無監督學習適用於資料沒有類別資訊，也沒有目標值。無監督學習中...
機器學習（一）
1.1 引言 基礎概念弄得清清楚楚，演算法作業也是信手拈來，這門課成績一定查不了！基於經驗的三個預判例子 微濕路面 感到和風 看到晚霞，預判第二天天氣很好 色澤青綠 根蒂捲縮 敲聲濁響，預判西瓜是好瓜 下足功夫 弄清概念 做好作業，預判會取得好成績。我們能做出有效的判斷，是因為我們已經積累了許多經驗...