MapReduce优势和劣势

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课程介绍

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适合人群

大数据人工智能性能优化数据分析数据挖掘

你将会学到

学习MapReduce基本原理动手实操编写MR的程序学习使用Eclipse开发工具了解MR的使用场景动手练习MR的具体例子

课程简介

1、MapReduce基本介绍；2、为什么要用MapReduce？；3、MapReduce是什么？；4、工作原理

5、Map的原理；5、Reduce的原理；6、MR例子-单词计数；7、MR的优势；8、MR的不足；9、适用场景；
10、案例：统计多个数据文件每个单词出现次数并倒序排列

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IBM(上海)高级数据分析经理,专业资深讲师，10年相关项目经历，长期从事大数据相关研究分析工作。精通大数据技术，熟悉关系型数据库Oracle10g、Mysql、DB2和GreenPlum等。精通Hadoop、Hbase、HDFS、Hive、Pig、Hue、Spark等开源技术，对实时处理Storm、Impala有较深的认识，熟悉分布式计算MapReduce。非常精通数据挖掘算法和解决方案，比如决策树、K-means、神经网络、Logistc线性回归、Apriori算法、协同过滤算法等。熟悉电信、移动、电力、证券、网络、物流、无线等行业。

课程大纲

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