【文件属性】：
文件名称：Hadoop-KMeans:HadoopMapReduce范式中的KMeans集群
文件大小：37KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-12 19:28:24
Java
指示：
步骤1：启动python脚本以对书进行索引，将创建一个文件GutenbergBook.csv-python create_doc_index.py book，其中book是包含所有包含txt文件的目录'etextXY'的目录。 请注意，我已经手动处理了这些目录以删除所有非txt文件。 该目录大约为450M，因此我尚未将其附加到作业中。 您可以跳过此步骤，因为我是在家中生成文件GutenbergBook.csv并将其放入此目录的。
步骤2：使用python脚本规范化每个文档的tfidf，将创建一个文件GutenbergBookNorm.csv-python euclidian_normalizer.py
第三步：将标准化文件GutenbergBook.csv复制到hdfs-hadoop fs -mkdir inputKmeans-hadoop fs -copyFromLocal
【文件预览】：
Hadoop-KMeans-master
----java_src()
--------ReducerRandom.java(1KB)
--------KMeans.java(6KB)
--------MapperClosestCenter.java(3KB)
--------ReducerClusterVisualization.java(789B)
--------MapperRandom.java(902B)
--------ReducerCentroid.java(2KB)
----create_doc_index.py(5KB)
----KMeansMain.jar(10KB)
----KMeans.jar(10KB)
----euclidian_normalizer.py(2KB)
----README.md(3KB)
----result_clusters()
--------part-r-00000_k=20(7KB)
--------part-r-00000_k=10(7KB)
--------part-r-00000_k=50(7KB)