Hadoop代做编程辅导:CA675 TF-IDF

大数据作业,利用Hadoop去跑数据集,先是几个基本的MapReduce简单问题

当然也可以用Hive,然后是去计算TF-IDF

LE PHUONG撰写

当然,数据集得自己下,Hadoop平台也得自己去搭。

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现在提到了代写服务,肯定很多人都不会觉得陌生,就算是国内也是有着专业代写作业的服务行业的,能够为有需求的学生提供很多的帮助,不过其实代写机构在国外会更获得学生的支持,这是因为国外的学校对于平时的作业要求比较严格,为了获得更高的分数顺利毕业,不少留学生就会让代写机构帮忙完成作业,比较常见的作业代写类型,就是计算机专业了,因为对于留学生来说这个技术对于Machine Learning或者AI的代码编程要求更高,所以找代写机构完成作业会简单轻松很多,那么代写机构的水平,要怎么选择才会比较高?

1、代写机构正规专业

不论是在什么情况下,选择正规合法经营的机构肯定是首要的操作,这也是为了避免自己在找机构的时候,出现上当受骗的现象,造成自己的经济出现损失,带来的影响还是非常大的,所以需要注意很多细节才可以,所以在这样的情况下,代写机构的选择,也要选择在经营方面属于正规合法的类型,这样才可以保证服务进行的时候,不会出现各种问题,也可以减少损失的出现,而且正规合法也是代写机构的合格基础。

2、代写机构编程能力

作业的难度相信很多人都很熟悉,特别是对于AI深度学习或者是人工神经网络这种算法来说,因为要对SVM、Design Tree、线性回归以及编程有很高的要求,可以说作业的完成要求非常高,因此才会带动代写机构的发展,找专业的代写机构,一般都是会有专业的人员帮忙进行作业的完成,因为这类型的作业对专业要求比较高,因此代写机构也要具备专业能力才可以,否则很容易导致作业的完成出现问题,出现低分的评价。

3、代写机构收费情况

现在有非常多的留学生,都很在意作业的完成度,为了保证作业可以顺利的被完成,要进行的相关操作可是非常多的,代写机构也是因为如此才会延伸出来的,在现在发展也很迅速,现在选择代写机构的时候,一定要重视收费情况的合理性,因为代写作业还是比较费精力的,而且对于专业能力要求也高,所以价格方面一般会收取几千元至万元左右的价格,但是比较简单的也只需要几百元价格。

4、代写机构完成速度

大部分人都很在意代写机构的专业能力,也会很关心要具备什么能力,才可以展现出稳定的代写能力,其实专业的代写机构,对于作业完成度、作业完成时间、作业专业性等方面,都是要有一定的能力的,特别是在完成的时间上,一定要做到可以根据客户规定的时间内完成的操作,才可以作为合格专业的代写机构存在,大众在选择的时候,也可以重视完成时间这一点来。

现在找专业的CS代写机构帮忙完成作业的代写,完全不是奇怪的事情了,而且专业性越强的作业,需要代写机构帮忙的几率就会越高,代写就发展很好,需求量还是非常高的,这也可以很好的说明了,这个专业的难度以及专业性要求,才可以增加代写机构的存在。



Requirement

Tasks:

  1. Using MapReduce, carry out the following tasks:
  2. Acquire the top 250,000 posts by viewcount (see notes)
  3. Using pig or mapreduce, extract, transform and load the data as applicable
  4. Using mapreduce calculate the per-user TF-IDF (just submit the top 10 terms for each user)
  5. Bonus use elastic mapreduce to execute one or more of these tasks (if so, provide logs / screenshots)
  6. Using hive and/or mapreduce, get:
  • The top 10 posts by score
  • The top 10 users by post score
  • The number of distinct users, who used the word ‘java’ in one of their posts

Notes

TF-IDF

The TF-IDF algorithm is used to calculate the relative frequency of a word in a document, as compared to the overall frequency of that word in a collection of documents. This allows you to discover the distinctive words for a particular user or document.

The formula is:
TF(t) = Number of times t appears in the document / Number of words in the document
IDF(t) = log_e(Total number of documents / Number of Documents containing t)
The TFIDF(t) score of the term t is the multiple of those two.


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Summary

用Hadoop去计算TF-IDF的时间复杂度还是挺高的,毕竟有很多临时数据要落地,而且Hadoop程序也不是一个就能解决问题的,如果换成Spark的话,应该会高效很多。


关于分析师

在此对LE PHUONG对本文所作的贡献表示诚挚感谢,她在山东大学完成了计算机科学与技术专业的硕士学位,专注数据分析、数据可视化、数据采集等。擅长Python、SQL、C/C++、HTML、CSS、VSCode、Linux、Jupyter Notebook。

 
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