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1、最邻近算法 KNN方法的简单描述： KNN方法用于分类，其基本思想如下。我们已经有一些已知类型的数据，暂称其为训练集。当一个新数据（暂称其为测试集）进入的时候，开始跟训练集数据中的每个数据点求距

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贝叶斯定理: P(H|X)=P(X|H)P(H)/P(X) 2. 朴素贝叶斯分类假定有m个类C1,…Cm,对于数据样本X,分类法将预测X属于类Ci,当且仅当 P(Ci|X)> P(Cj|X),1 < =j < =m

能的少？ 解析:bitmap算法就好办多了 所谓bitmap，就是用每一位来存放某种状态，适用于大规模数据，但数据状态又不是很多的情况。通常是用来判断某个数据存不存在的。 例如，要判断一千

MapReduce 是 Google 在 2004 年发布的一个软件框架，用于支持大规模数据的分布式计算，详情请看 这里 。 MongoDB 是一个开源的面向文档的 NoSQL 数据库系统，使用 C++

MapReduce是聚合工具的明星。Count、distinct、group能做的上述事情，MapReduce都能做。它是一个能轻松并行化到多个服务器的聚合方法。它会拆分问题，再将各个部分发送到不同的

小试牛刀，将mapreduce的输出结果保存到大型分布式数据库中HBase中，一个例子，求各url的访问pv数据,由于用到rcfile格式需要导入hive-exce包，还需要加载hbase包，如果这两

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Anatomy of a MapReduce Job In MapReduce, a YARN application is called a Job . The implementation

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简单解释 MapReduce 算法 一个有趣的例子 你想数出一摞牌中有多少张黑桃。直观方式是一张一张检查并且数出有多少张是黑桃？ MapReduce方法则是： 给在座的所有玩家中分配这摞牌

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我们在OpenWorld大会做的其中一件事，是漂亮的展示了如何在通用的Oracle数据库之上实现MapReduce系统。这里基于在这个博客上，显示了很好的实施tablefunctions和映射器等.

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准备下载谷歌MapReduce资料。

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